Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
作者提供的说明(英文原文)
Generate and edit images and video via OpenRouter or any OpenAI-compatible API.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
OPENROUTER_API_KEY, MEDIAMCP_OUTPUT_DIR, MEDIAMCP_MODEL标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mediamcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mediamcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"MEDIAMCP_OUTPUT_DIR": "your-value",
"MEDIAMCP_MODEL": "your-value"
}
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add mediamcp --env OPENROUTER_API_KEY=your-value --env MEDIAMCP_OUTPUT_DIR=your-value --env MEDIAMCP_MODEL=your-value -- npx -y mediamcp运行前请先填写空着的值。
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mediamcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mediamcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"MEDIAMCP_OUTPUT_DIR": "your-value",
"MEDIAMCP_MODEL": "your-value"
}
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"mediamcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mediamcp"
],
"env": {
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"MEDIAMCP_OUTPUT_DIR": "your-value",
"MEDIAMCP_MODEL": "your-value"
}
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
MEDIAMCP_OUTPUT_DIR envMEDIAMCP_MODEL env这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日
注册名称已通过 GitHub 账户 legolev 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
你需要填写:OPENROUTER_API_KEY
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.3.0)于3个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。
同一分类中有:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
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.
The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
mediamcp — это MCP-сервер, который соединяет вашего ИИ-ассистента — Claude Code, Claude Desktop,
Cursor, Windsurf, VS Code или любой другой клиент с поддержкой MCP — с облачными медиамоделями
(Gemini Flash Image, GPT-5 Image, Seedream, Veo, Sora, …) через OpenRouter или любой OpenAI-совместимый API.
English | Русский
⭐ Баннер выше сгенерирован самим mediamcp — один вызов generate_image.
Сгенерированные файлы всегда сохраняются на диск (по умолчанию в ~/Pictures/mediamcp), а каждый ответ содержит абсолютный путь к файлу и небольшое встроенное превью — агент сразу видит, что у него получилось.
ИИ-агентам: инструкция по установке, оптимизированная специально для вас, лежит в llms-install.md.
Вам понадобится API-ключ OpenRouter — получить его можно на https://openrouter.ai/keys.
claude mcp add mediamcp -e OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-YOUR_KEY -- npx -y mediamcp
Добавьте в claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) и перезапустите Claude Desktop:
{
"mcpServers": { "mediamcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mediamcp"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-YOUR_KEY" } } } }
Или добавьте в ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "mediamcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mediamcp"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-YOUR_KEY" } } } }
Добавьте в ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "mediamcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mediamcp"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-YOUR_KEY" } } } }
Или добавьте в .vscode/mcp.json (ключ запрашивается отдельно и не попадает в файл):
{
"servers": { "mediamcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "mediamcp"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "${input:openrouter-key}" } } }, "inputs": [ { "id": "openrouter-key", "type": "promptString", "password": true, "description": "OpenRouter API key (https://openrouter.ai/keys)" } ] }
После установки просто скажите агенту что-нибудь вроде *«сгенерируй hero-изображение для моего лендинга, 16:9»*, *«убери фон с logo.png»*, *«сделай 8-секундное видео с океанскими волнами на закате»* или *«оживи logo.png в 4-секундное видео»* (image-to-video). Агент сам выберет подходящий инструмент:
| Инструмент | Что делает |
|---|---|
generate_image | Текст → изображение (одно или несколько). Сохраняет на диск, возвращает путь и встроенное превью. Поддерживает count (до 4 вариаций), aspect_ratio и переопределение model. |
edit_image | Существующее изображение (одно или несколько) + инструкция → отредактированное изображение. Принимает пути к файлам, https://- и data:-URL; несколько источников — для объединения изображений в одну композицию. |
generate_video | Текст → видео или картинка → видео (асинхронная задача, обычно 1–5 минут). Передайте first_frame_image, чтобы оживить существующую картинку (image-to-video), last_frame_image — для финального кадра, или reference_images — как референс стиля. Нужна i2v-модель (bytedance/seedance-2.0, bytedance/seedance-2.0-fast, google/veo-3.1). Дожидается результата, сохраняет mp4, возвращает путь. При таймауте возвращает polling_url. |
check_video_status | Возобновляет ожидание видеозадачи по polling_url / id; по готовности скачивает результат. |
list_models | Выводит слаги и цены моделей с поддержкой изображений/видео — агент сможет сам подобрать модель. |
check_config | Диагностика: наличие и валидность ключа, эндпоинт, значения по умолчанию, возможность записи в каталог вывода. Если что-то не работает — запускайте его первым. |
Всё настраивается через переменные окружения в блоке env конфигурации вашего MCP-клиента:
| Переменная | По умолчанию | Назначение |
|---|---|---|
OPENROUTER_API_KEY | — | Обязательна. Ваш ключ OpenRouter. |
MEDIAMCP_API_KEY | — | Псевдоним OPENROUTER_API_KEY для эндпоинтов, отличных от OpenRouter; имеет приоритет, если заданы обе переменные. |
MEDIAMCP_BASE_URL | https://openrouter.ai/api/v1 | Корневой URL любого OpenAI-совместимого API. |
MEDIAMCP_MODEL | google/gemini-2.5-flash-image | Слаг модели изображений по умолчанию. |
MEDIAMCP_VIDEO_MODEL | google/veo-3.1 | Слаг видеомодели по умолчанию. |
MEDIAMCP_OUTPUT_DIR | ~/Pictures/mediamcp | Куда сохранять сгенерированные файлы (~/mediamcp, если ~/Pictures не существует). |
MEDIAMCP_TIMEOUT_MS | 120000 | HTTP-таймаут на один запрос. |
MEDIAMCP_PREVIEW | true | Возвращать встроенное превью вместе с каждым результатом (false — только пути). |
MEDIAMCP_PREVIEW_MAX_DIM | 768 | Длинная сторона встроенного превью в пикселях. |
MEDIAMCP_SCHEMA_DIALECT | 2020-12 | Диалект JSON Schema, в котором публикуются схемы инструментов. Значение draft-7 отдаёт вывод MCP SDK как есть. |
Укажите в MEDIAMCP_BASE_URL любой OpenAI-совместимый эндпоинт и задайте соответствующий ключ:
"env": {
"MEDIAMCP_BASE_URL": "https://your-endpoint.example.com/v1", "MEDIAMCP_API_KEY": "your-key", "MEDIAMCP_MODEL": "your/image-model" }
mediamcp сам определяет, какой формат API поддерживает эндпоинт: выделенный эндпоинт /images (OpenRouter), /images/generations (классический OpenAI) или chat/completions с поддержкой изображений — первый сработавший вариант запоминается.
npx -y mediamcp --check (используются переменные окружения вашей оболочки).OPENROUTER_API_KEY в блок env записи сервера в конфигурации MCP-клиента (а не только в профиль оболочки) и перезапустите клиент.list_models.node --version).check_config показывает tool schema dialect: 2020-12.git clone https://github.com/legolev/mediamcp && cd mediamcp
npm install npm run build # сборка в dist/index.js npm test # юнит-тесты (vitest) npm run inspect # открыть MCP Inspector с собранным сервером
MIT
mcp-name: io.github.legolev/mediamcp