Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Video pipeline for AI agents: analyze with AI, transcode to MP4/HLS/DASH, edit, protect and deliver.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://mcp.qencode.com/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http qencode https://mcp.qencode.com/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"qencode": {
"url": "https://mcp.qencode.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"qencode": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.qencode.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://mcp.qencode.com/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน qencode.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.2.0) เข้า registry 16 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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
Model Context Protocol (MCP) server for the Qencode Transcoding API.
Connect any MCP-compatible AI client — Claude, Cursor, ChatGPT, Grok, Gemini — to your Qencode account and let it submit, monitor, and reason about transcoding jobs on your behalf.
Once your client is connected (see Connect a client), ask your agent in plain English:
Transcode
https://example.com/input.mp4as an HLS ladder at 1080/720/540/360. Put it in my R2 bucketvideos/demo/.
The agent picks the hls_abr recipe, fills in the per-rendition encoding params, submits via start_encode2_raw, and polls until the job is done.
There are no API keys to copy into client config — authentication is browser-based OAuth.
The connector uses standard OAuth 2.1 — no API keys in client config. On first use, your client opens a browser, you sign in to your Qencode portal account, pick a project, and approve the requested scopes. The client stores the token; subsequent calls are silent until the token expires.
Scopes the client should request at authorize time (published via Protected Resource Metadata):
| Scope | Purpose |
|---|---|
openid | OIDC identity |
profile | Display name |
email | Account email |
offline_access | Refresh token |
transcoding:read | get_job_status, list_jobs, docs tools |
transcoding:write | transcode_video, start_encode2_raw |
The RS enforces transcoding:read and transcoding:write on access tokens at the transport layer.
Your Qencode API keys never leave the portal. The MCP server derives a short-lived session token per request via an internal portal endpoint.
The same connector is deployed in two environments. Each has its own domains, accounts, projects, and credentials — sign in to the portal that matches the endpoint you connect to.
| Role | Production | QA (testing) |
|---|---|---|
| MCP endpoint (connect here) | https://mcp.qencode.com/mcp | https://mcp-qa.qencode.com/mcp |
| Portal (sign in / projects) | https://portal.qencode.com | https://portal-qa.qencode.com |
| Authorization server | https://auth.qencode.com | https://auth-qa.qencode.com |
| Qencode API | https://api.qencode.com | https://api-qa.qencode.com |
The instructions below use the production endpoint. To test against QA, swap in the QA URL and sign in at the QA portal.
Endpoint: https://mcp.qencode.com/mcp — same for every client below. Sign in to your Qencode account when the browser opens and approve access.
QA (internal testing): use
https://mcp-qa.qencode.com/mcpand sign in at the QA portal instead.
| Client | Where to add it | MCP URL / config |
|---|---|---|
| Claude (chat) | Message box → + → Connectors → Add connector | https://mcp.qencode.com/mcp |
| Claude Code | Terminal | claude mcp add --transport http qencode https://mcp.qencode.com/mcp |
| ChatGPT | Apps → search Qencode → Connect; or Developer Mode → Build app | Connector URL: https://mcp.qencode.com/mcp |
| Gemini | ~/.gemini/settings.json → mcpServers | "httpUrl": "https://mcp.qencode.com/mcp" — then /mcp auth qencode in the CLI |
| Cursor | Settings → Tools & MCP → New MCP Server (or ~/.cursor/mcp.json) | "url": "https://mcp.qencode.com/mcp" — restart Cursor after saving |
Cursor (mcp.json):
{
"mcpServers": { "qencode": { "url": "https://mcp.qencode.com/mcp" } } }
Gemini (settings.json):
{
"mcpServers": { "qencode": { "httpUrl": "https://mcp.qencode.com/mcp", "timeout": 30000, "trust": false } } }
Tip: sign in to portal.qencode.com in your browser before connecting — OAuth goes smoother.
Transcoding & jobs
| Tool | Description |
|---|---|
transcode_video | Submit a job from a source URL to one or more outputs. Convenience wrapper — auto-injects encoder_version: 2 (or 1 for VMAF) when omitted. |
start_encode2_raw | Escape hatch — submit a job with the full query JSON exactly as the Qencode API expects. |
get_job_status | One-shot status snapshot by task_token. |
get_job_status_detailed | Full, authoritative job status, including per-rendition progress and output details. |
list_jobs | Inline jobs card for the task_tokens of the current conversation — status badges, filters, expandable rows, output URLs. The card refreshes itself while any job is still running. |
fetch_job_result | Read the contents of a result file produced by an analysis job (transcript, VMAF report, metadata, categorization). |
wait_for_job | Deprecated. Returns immediately and points at list_jobs; kept so older conversations do not hit "tool not found". |
search_qencode_docs | Search the built-in knowledge base of recipes and reference docs. |
fetch_qencode_doc | Fetch the full content of a knowledge-base resource by qencode:// URI (tool-based counterpart to resources/read). |
Playback
| Tool | Description |
|---|---|
open_player | Render a playable result inline — progressive MP4/WebM or an HLS/DASH manifest. The server applies the calling host's sandbox policy, so which source origins are allowed depends on the client. |
refresh_jobs | The jobs card's own silent poll. Not meant to be called directly by an agent; it backs the card's auto-refresh and Refresh button. |
Media Storage
Bucket management and ingest for Qencode Media Storage. These ride the same OAuth grant as the transcoding tools — no extra scope and no re-consent.
| Tool | Description |
|---|---|
list_buckets | List the Media Storage buckets available to the account. |
create_bucket | Create a new bucket. Called only on an explicit request — not to satisfy a missing destination. |
list_objects | Browse the contents of a bucket. |
get_download_url | Return a time-limited download URL for an existing object. |
download_url_to_bucket | Server-side copy of a public URL into a bucket (ingest, no transcoding). |
The server ships a knowledge base of recipes and reference docs, exposed as MCP resources so the agent can fetch only what it needs. Notable URIs:
qencode://docs/best-practices — composition defaults the agent applies automaticallyqencode://docs/storage — destination compatibility matrix (Qencode S3, R2, AWS S3, Azure, B2, FTP/SFTP)qencode://docs/error-codes — error code → cause → fixqencode://docs/gotchas — non-obvious API quirksqencode://schema/digest — full attribute reference for start_encode2qencode://recipe/ — one per feature flow: ai_detection, ai_upscaling, audio_outputs, callbacks, clip_trim, codec_av1, codec_lcevc, drm_aes128, drm_buydrm, drm_doverunner, drm_expressplay, drm_fairplay_ezdrm, drm_forensic_watermark, drm_playready_ezdrm, drm_widevine_ezdrm, hdr_to_sdr, hls_abr, incremental_abr, mp4_ladder, per_title_encoding, refresh_abr_playlist, reliability, repack, rotate_deinterlace, smart_crop, smart_thumbnail, speech_to_text, stitching, subtitles, thumbnails, video_intelligence, video_metadata, vmaf_quality, vr_360, vr_mode, watermark_logo, waveformUse search_qencode_docs to discover the right recipe URI for a goal.
In clients that surface MCP prompts, 40 one-shot templates are available. Each tells the agent to read the matching qencode://recipe/... resource and submit via start_encode2_raw.
ABR / packaging: encode_hls_abr, encode_dash_abr, encode_mp4_ladder, encode_incremental_rung, encode_refreshing_playlist, remux_repack
Codecs / quality: encode_av1, encode_lcevc, tune_per_title, check_vmaf, ai_upscale_video, convert_hdr_to_sdr
Audio / images / text: extract_audio, generate_thumbnails, generate_smart_thumbnails, generate_waveform, transcribe, add_subtitles
Editing / framing: trim_clip, rotate_video, deinterlace_video, enable_smart_crop, add_watermark, add_html_overlay
Immersive: enable_vr_mode, inject_360_metadata
Analysis: get_video_metadata, analyze_video, detect_ai_generated
Probe / stitch: stitch_videos
Production hooks: enable_callbacks, enable_reliability
DRM: encode_aes128_hls, encode_widevine_ezdrm, encode_playready_ezdrm, encode_fairplay_ezdrm, encode_drm_buydrm, encode_drm_expressplay, encode_drm_doverunner, encode_forensic_watermark
transcode_video and start_encode2_raw accept source values with schemes https://, http://, s3://, or tus:. FTP/SFTP and private/metadata URLs are rejected at the tool boundary (SSRF defence). See docs/security/THREAT_MODEL.md for limitations.
Authentication is OAuth 2.1 only — there is no static-API-key mode. Your Qencode API keys never leave the portal; the server derives a fresh, short-lived session token per request via an internal portal endpoint. Source URLs are validated at the tool boundary (SSRF defence — see Source URL rules).
Full threat model and adversarial test coverage: docs/security/THREAT_MODEL.md.
uv venv && uv pip install -e ".[dev]"
NO_NETWORK=1 pytest -q # offline L1 + L2 + L5 (~900 tests) pytest -m protocol # MCP wire conformance only pytest -m unit # per-tool logic (FakeQencode) pytest -m security # OWASP MCP Top 10 adversarial suite
Protocol tests run fully offline (mocked Authorization Server, portal, and Qencode API). CI is the Jenkins job mcp_automated_tests (Jenkinsfile.manual): manual checkboxes for any layer, nightly L3 cron, weekly L4 cron.
Clients negotiate a version at initialize. This server targets [MCP 2025-11-25](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25) as the primary version. CI also runs conformance tests against 2025-06-18 because JSON-RPC batching behavior differs between earlier revisions. We do not claim support for 2025-03-26 or older wire semantics beyond what the underlying SDK negotiates.
| Version | Support | Notes |
|---|---|---|
| 2025-11-25 | Primary | Streamable HTTP, resumable SSE where used |
| 2025-06-18 | CI matrix | Regression guard for mid-2025 clients |
| 2025-03-26 | Not targeted | Batching semantics differ from 2025-06-18 |
The connector users install is the hosted endpoint above. For Glama Servers / awesome-mcp-servers scoring only, this repo also ships qencode-mcp-inspect (stdio, dummy env, tools/call refused). That is not a supported client transport. See docs/glama-release.md.
docs/local-development.mddocs/testing.md and tests/README.mdตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo