Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Create and manage Convertrilo video encoding jobs from MCP clients and agent workflows.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Pasó 3/3 revisiones · Funciona en tu computadora · ✓ Comandos revisados el 14 nov 2026
Primero: ¿qué IA usas?
Elige tu app y los pasos aparecen abajo.
Funciona con Claude, pero hay que preparar algo antes
Instala Node.js en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Node.js
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"convertrilo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convertrilo/sdk"
]
}
}
}Usa Convertrilo y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude dice que está usando Convertrilo o muestra una herramienta de Convertrilo en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
ChatGPT todavía no puede conectar Convertrilo
Convertrilo se instala en tu computadora, pero ChatGPT solo conecta servidores que funcionan en la web
A · Usa una app que pueda conectar Convertrilo
B · Otros en Diseño, imágenes y audio que funcionan con ChatGPT
Elegidos entre los más usados de la misma categoría, solo los que se conectan con una dirección y sin clave
Funciona con Claude Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Node.js en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Node.js
Mac: pulsa Command+Espacio y escribe Terminal · Windows: abre PowerShell
claude mcp add --scope user convertrilo -- npx -y @convertrilo/sdkDeberías ver Convertrilo en la lista como conectado
Usa Convertrilo y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude Code dice que está usando Convertrilo o muestra una herramienta de Convertrilo en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con Cursor, pero hay que preparar algo antes
Instala Node.js en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Node.js
Usa Convertrilo y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Cursor dice que está usando Convertrilo o muestra una herramienta de Convertrilo en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Cursor el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con VS Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Node.js en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Node.js
Usa Convertrilo y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si VS Code dice que está usando Convertrilo o muestra una herramienta de Convertrilo en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de VS Code el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Otras apps que usan MCP, como Windsurf, Zed o Gemini CLI, añaden servidores de forma distinta. Míralo en la lista de apps
Ver todas las apps que usan MCP →
La configuración JSON está en “Para desarrolladores”, abajo
Claude Code
claude mcp add --scope user convertrilo -- npx -y @convertrilo/sdkClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"convertrilo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convertrilo/sdk"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"convertrilo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convertrilo/sdk"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"convertrilo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convertrilo/sdk"
]
}
}
}Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Según cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.
Se ejecutan en tu computadora en
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 14 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub serkandrgn, dueña del repo
Último cambio de código: hace 4 meses
Usa MIT
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Pregunta, comparte un consejo o avisa de que no funciona. Ordenado por lo que la gente marcó como útil.
Aún no hay publicaciones. Sé la primera persona en preguntar o compartir.
Lo publicado aquí lo escriben usuarios, no el equipo de PopNx.
Aún no hay reseñas
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez hace 4 meses, y la última versión (0.1.2) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: Figma Context MCP, AutoClip, Next AI Draw.io
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Clip long videos into short clips with covers and captions. Local CLI and MCP.
draw.io diagrams your AI agent draws on a live browser canvas that you can also edit by hand
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Type-safe client for the Convertrilo API.
When optimize: "vmaf" is requested, Convertrilo performs VMAF sampling and one optimized final encode. A supplied passes: 2 value remains accepted for backward compatibility, but the API uses and bills one effective pass.
Pricing responses expose requestedPasses and effectivePasses. New integrations should use passes: 1 with VMAF.
pnpm add @convertrilo/sdk
The package currently targets modern Node.js runtimes with global fetch. If your runtime does not provide fetch, pass fetchImpl to the client.
The package includes two executable automation tools:
export CONVERTRILO_API_KEY="cvr_..."
convertrilo encode https://example.com/input.mp4 \ --codec h264 \ --resolution 1080p \ --audio-policy transcode-aac \ --frame-rate-policy cap \ --scale-policy no-upscale \ --quality better \ --wait \ --json
convertrilo-mcp
Use convertrilo for scripts, CI, cron, and local operations. Use convertrilo-mcp as a stdio MCP server for agent and workflow integrations.
Run convertrilo login or convertrilo init to save an API key locally, or run convertrilo with no arguments to start the interactive encode wizard. Waiting commands show terminal progress by default and keep --json clean for scripts.
Shell completion snippets are available with:
convertrilo completion zsh
See docs/CLI-AND-MCP.md for commands, MCP client config, S3 output examples, VMAF, two-pass, status, cancel, and balance workflows.
If you want the simplest terminal walkthrough, start with docs/CLI-QUICKSTART.md.
For agent/client setup, use docs/MCP-QUICKSTART.md.
MCP registry metadata lives in server.json.
import { ConvertriloClient } from "@convertrilo/sdk";
const client = new ConvertriloClient({ baseUrl: "https://api.convertrilo.com", apiKey: process.env.CONVERTRILO_API_KEY, });
Use an API key for server-to-server integrations. Browser apps should call your own backend, then your backend calls Convertrilo.
The examples/ directory contains starter scripts for the main integration paths:
node-url-to-cdn.ts - encode a public URL and receive a signed CDN download URLnode-url-to-s3.ts - encode a public URL and upload the result to S3/S3-compatible storagegoogle-drive-byo-token.ts - upload output to Google Drive using a customer-owned service accountfolder-ingest-s3.ts - queue one encode job per video in an S3 prefixidempotency.ts - safely retry createJob and createJobsBulkwebhook-receiver-hmac.ts - verify managed webhook HMAC signatures from a Node receiverLocal SDK smoke tests use .env, but published SDK users should provide credentials through their own server environment. Do not put Convertrilo API keys or customer storage tokens in frontend code.
For a complete server-to-server walkthrough covering URL, S3, folder ingest, Google Drive service accounts, polling, and webhooks, see docs/API-INTEGRATION-GUIDE.md.
Use an idempotency key when retrying create calls from your backend. Reusing the same key with the same body returns the original response instead of creating duplicate jobs.
const job = await client.createJob({
externalId: "upload-123", metadata: { customerId: "cus_123" }, codec: "h264", resolution: "1080p", fps: 30, }, { idempotencyKey: "job-upload-123", });
const batch = await client.createJobsBulk({ jobs: [ { externalId: "batch-42:clip-1", codec: "h264", resolution: "1080p", fps: 30, sourceS3: { bucket: "source", key: "clip-1.mp4" }, }, ], settings: { confirm: true }, }, { idempotencyKey: "bulk-batch-42", });
Delete managed upload and output objects after a job reaches a terminal state:
await client.cancelJob(jobId); // required first for created, queued, or running jobs
const result = await client.deleteJobFiles(jobId); console.log(result.objectsDeleted, result.jobRetained);
The job record and billing history remain available for auditing. Active jobs return the stable job_active error until they are canceled.
Save reusable encode settings without storing source URLs, storage credentials, or output secrets:
const preset = await client.createEncodePreset({
name: "Default 1080p web MP4", settings: { codec: "h264", resolution: "1080p", fps: 30, preset: "standard", bitrateTier: "medium", passes: 1, policy: "fastest", container: "mp4", quality: "better", optimize: "none", vmafTarget: 93, audioPolicy: "transcode-aac", frameRatePolicy: "cap", scalePolicy: "no-upscale", }, });
const { presets } = await client.getEncodePresets();
Save reusable delivery targets without storing raw storage secrets in the destination itself. S3 destinations reference an encrypted saved S3 credential:
const destination = await client.createOutputDestination({
name: "Customer uploads bucket", config: { type: "s3", credentialId: "0f5a7f2b-4ff2-45d4-b76f-1f7b6e98d4d1", keyPrefix: "processed/", }, });
const { destinations } = await client.getOutputDestinations();
const job = await client.onDemandEncode({
sourceUrl: "https://example.com/input.mp4", externalId: "customer-video-123", metadata: { customerId: "cus_123", workflow: "daily-compression", }, codec: "h264", resolution: "1080p", quality: "better", audioPolicy: "transcode-aac", frameRatePolicy: "cap", scalePolicy: "no-upscale", }, { idempotencyKey: "encode-customer-video-123", });
let finalStatus; while (true) { finalStatus = await client.onDemandStatus(job.jobId);
if (finalStatus.status === "success") break; if (finalStatus.status === "failed") { throw new Error(finalStatus.failureMessage || "Encoding failed"); }
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000)); }
console.log(finalStatus.downloadUrl); console.log(finalStatus.requestedExecution); console.log(finalStatus.effectiveExecution); console.log(finalStatus.sourceProbe?.color); console.log(finalStatus.outputProbe);
Terminal users can inspect the same report with:
convertrilo status JOB_ID --json
convertrilo wait JOB_ID --json
const job = await client.onDemandEncode({
sourceUrl: "https://example.com/input.mp4", codec: "h264", resolution: "1080p", outputS3: { bucket: "customer-output-bucket", key: "encoded/input-1080p.mp4", region: "us-east-1", accessKeyId: process.env.CUSTOMER_S3_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.CUSTOMER_S3_SECRET_ACCESS_KEY, }, });
console.log(job.jobId);
For S3-compatible services, pass endpoint and usually forcePathStyle: true.
For headless API integrations, save a customer-owned Google service account once. Use a Google Shared Drive for output and add the returned service-account email as a member with permission to create files.
const credential = await client.createGoogleDriveCredential({
name: "Production Drive", serviceAccount: JSON.parse(process.env.GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON!), });
const job = await client.onDemandEncode({ sourceUrl: "https://example.com/input.mp4", codec: "h264", resolution: "1080p", outputGoogleDrive: { folderId: "GOOGLE_DRIVE_FOLDER_ID", fileName: "input-1080p.mp4", credentialId: credential.id, }, });
console.log(job.jobId);
Dashboard Google Picker authorization is separate from SDK automation.
Queue one job per video in an S3 prefix:
const batch = await client.onDemandIngestFolder({
externalIdPrefix: "batch-2026-06-09", metadata: { customerId: "cus_123", workflow: "folder-compression", }, sourceS3: { bucket: "customer-source-bucket", prefix: "incoming/", region: "us-east-1", accessKeyId: process.env.CUSTOMER_S3_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.CUSTOMER_S3_SECRET_ACCESS_KEY, }, outputDestination: "s3", outputS3: { bucket: "customer-output-bucket", prefix: "encoded/", region: "us-east-1", accessKeyId: process.env.CUSTOMER_S3_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.CUSTOMER_S3_SECRET_ACCESS_KEY, }, codec: "h264", maxFiles: 25, resolution: "1080p", }, { idempotencyKey: "folder-batch-2026-06-09", });
for (const job of batch.jobs || []) { console.log(job.jobId, job.externalId, job.fileName); }
Use maxFiles to cap how many discovered videos are queued from a folder.
Queue one job per video in a Google Drive folder:
const batch = await client.onDemandIngestFolder({
sourceGoogleDrive: { folderId: "SOURCE_FOLDER_ID", credentialId: credential.id, }, outputDestination: "google-drive", outputGoogleDrive: { folderId: "OUTPUT_FOLDER_ID", credentialId: credential.id, }, codec: "h264", maxFiles: 25, resolution: "1080p", });
for (const job of batch.jobs || []) { console.log(job.jobId, job.fileName); }
Convertrilo mints short-lived Google tokens from the encrypted service-account credential when each worker starts.
Poll each returned jobId with client.onDemandStatus(jobId).
Managed webhooks are HMAC signed. You can test a webhook and inspect recent delivery attempts:
await client.testWebhook(webhookId);
const history = await client.getWebhookDeliveries(webhookId); for (const delivery of history.deliveries || []) { console.log(delivery.status, delivery.statusCode, delivery.event); }
The SDK types are generated from openapi.yaml.
pnpm run generate
pnpm run build
The generate script uses --default-non-nullable false so OpenAPI defaults remain optional in TypeScript request bodies.