Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Agent-native UI/UX design validation: journey completeness, state coverage, and WCAG checks.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
UXLOOM_PROJECTต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"uxloom": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"uxloom"
],
"env": {
"UXLOOM_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add uxloom --env UXLOOM_PROJECT='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y uxloomเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"uxloom": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"uxloom"
],
"env": {
"UXLOOM_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"uxloom": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"uxloom"
],
"env": {
"UXLOOM_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
UXLOOM_PROJECT envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub uxloom-dev ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.14.0) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.
server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Your generator gave you 6 screens. UXLoom proves you're missing 9 states.
AI generators (v0, Lovable, Figma Make, Claude) produce happy-path screens. UXLoom is the critic layer: it models user journeys as state machines, treats screens as nodes with state contracts, and mechanically proves what's missing before a line of production code exists — unreachable screens, dead ends, missing error/empty/loading states, WCAG contrast failures, undersized touch targets, and labels that will overflow under localization.
Agent-native by design: the interface is an MCP server (works with Claude Code, Codex, and any MCP client), with Agent Skills included.
Deterministic by design: same input, byte-identical report — benchmarked (packages/bench) at 1.000 precision/recall on a seeded defect catalog, SHA-256-stable across processes, 1000 screens in under 5ms. That's what lets design completeness gate CI, where an LLM opinion can't.
Website: uxloom.dev · npm: uxloom · MCP registry: io.github.uxloom-dev/uxloom ·
| Package | What it is |
|---|---|
@uxloom/journeygraph | The open design-as-data format: journeys as state machines, screens as nodes with required states |
@uxloom/critics | The validators: journey completeness, state coverage, WCAG contrast, touch targets, text expansion |
uxloom | The MCP server + Agent Skills — the interface agents use |
New here? Start with the [Quickstart](QUICKSTART.md) — prerequisites, the Claude Code walkthrough, what to say to your agent, and troubleshooting.
# Claude Code
claude mcp add uxloom -- npx -y uxloom
codex mcp add uxloom -- npx -y uxloom
The project file (uxloom.project.json) lives in your workspace and belongs in git — the design is data, versioned next to the code it specifies.
npx uxloom init # one-command setup: MCP config + agent skill + starter file
npx uxloom preview # live mocks (themed, commentable, EDITABLE in the browser) npx uxloom export # shareable HTML — plus --svg (Figma/Penpot import; add
npx uxloom check # design completeness — exit 1 on errors, CI-ready npx uxloom audit # implementation drift — web AND native (Swift/Kotlin/
npx uxloom diff # human-readable design diffs for PR review
Evidence-based design: every decision in the contract can carry its rationale — reasoning, rejected alternatives with pros/cons, sources, confidence — enforced by the critics once adopted, iterated through a bounded design_review loop (max 3 rounds), and shown to stakeholders in the preview's evidence panel (ⓘ) and exports. The design doesn't just validate; it argues its case.
Agent-addressable comments: a reviewer drops a pinned comment in the preview and clicks "→ agent". The comment becomes a work item any Gen-AI model can read with full context — comment_context returns the pinned layout block, the screen contract, the journey references, and the current findings for that screen — act on, and resolve back into the preview with a note. One click from feedback to addressed.
CI-native: check and audit take --json, --sarif (GitHub code scanning), and --github (inline PR annotations). Brownfield-ready: --update-baseline freezes existing findings so only *new* drift blocks; uxloom.config.json tunes thresholds to your accessibility bar. Full documentation: uxloom.dev/docs.html.
Add it to CI and a happy-path-only design can never merge:
- run: npx uxloom check design/uxloom.project.json
Workflow (also shipped as a skill in packages/mcp-server/skills/): project_init → brief_start/brief_answer → journey_define → screen_register → project_validate → fix → repeat until zero errors → coverage_report.
tools/dogfood.mjs drives the real MCP server through three products, twice each: screens as a happy-path generator hands them over, then repaired using the validation report. Artifacts in examples/.
| Product | Generated (happy-path) | Repaired |
|---|---|---|
shopmweb — e-commerce checkout (mWeb + Android) | 9 errors, 6 warnings | 0 / 0 |
taskflow — SaaS signup/onboarding (web) | 1 error, 6 warnings | 0 / 0 |
ridenow — ride booking (iOS + Android, offline-heavy) | 3 errors, 7 warnings | 0 / 0 |
Caught: an unreachable promo screen, dead-end verification states, five undesigned payment/error states, a 2.4:1 contrast button, a 40px touch target on Android, a checkout label that breaks in German, and three products' worth of missing offline states. Zero errors *and zero warnings* is reachable honestly — screens declare documented exemptions where a baseline state genuinely cannot apply, and contradictory exemptions are flagged.
npm install
npm run typecheck npm test
Released and maintained: on npm and the official MCP registry, with the benchmark scorecard published in every GitHub release. The JourneyGraph format (formatVersion: "0.1") may evolve until 1.0; releases follow RELEASING.md — every surface is drift-checked in CI.
MIT