Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Understand your videos with Reka AI — search, ask questions, and extract insights.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
X-Reka-API-Keyค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"reka": {
"command": "uvx",
"args": [
"reka-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http reka https://mcp.reka.ai/mcp --header 'X-Reka-API-Key: ใส่ค่าของคุณ'claude mcp add reka -- uvx reka-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"reka": {
"url": "https://mcp.reka.ai/mcp",
"headers": {
"X-Reka-API-Key": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"reka": {
"command": "uvx",
"args": [
"reka-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"reka": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.reka.ai/mcp",
"headers": {
"X-Reka-API-Key": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"reka": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"reka-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
X-Reka-API-Key ความลับ จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 10 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน
upload_videoUpload a video from a URL. Returns a video_id. Local file paths are not accepted; upload files outside the MCP server and pass a reachable video_url. The upload runs asynchronously — poll get_video until status is 'uploaded', then call index_video to enable search and analysis.
list_videosList all videos in your account, or filter to a specific group by passing group_id. Shows upload status and which features have been indexed for each video. Each video's 'url' is a short-lived HTTPS presigned URL (expires within hours) — fetch immediately and do not store; call l
get_videoGet detailed information about a video including upload status, metadata (duration, resolution, fps), and per-feature indexing status. Use this to check if upload or indexing is complete. The 'url' field is a short-lived HTTPS presigned URL (expires within hours) — fetch immediat
update_videoUpdate a video's display name, title, description, or move it to a different group. At least one field must be provided. To remove a video from its group, pass group_id as null.
delete_videoPermanently delete a video and all its indexed data (transcript, captions, embeddings, etc.). This cannot be undone.
create_groupCreate a new video group. Groups organize videos into collections. Returns the new group's ID and name.
list_groupsList all video groups. Use list_videos with a group_id to see videos in a specific group.
delete_groupDelete a video group. Videos in the group are not deleted — they are simply removed from the group.
index_videoIndex a video for search, QA, or full analysis. Processes the video through a pipeline of AI features. Typically takes 3-7 minutes; longer for long videos or the 'full' pipeline. Times out after 10 minutes by default. Pipelines: - search_only: transcription + captions + embedding
search_videosFind WHEN and WHERE something happens across your videos. Returns timestamped results ranked by relevance — use these timestamps as start/end in ask_video for focused analysis. This is the recommended first step for most questions. Instead of asking ask_video about the entire vid
ask_video ดูเหมือนสั่ง AIAsk a question about one or more videos with visual analysis. Most effective on focused time ranges — use start/end to specify the segment to analyze. BEFORE calling this tool, read the reka://docs/guide resource for recommended workflows. In most cases, you should first: - searc
segment_videoDetect objects in a video segment using text prompts. Describe what to look for and get per-frame detections with bounding boxes and confidence scores. Prompt tips: - Use broad, visual categories: 'animal', 'vehicle', 'person', 'text on screen' - Specific labels ('rabbit', 'Toyot
get_transcriptGet the spoken words in a video. Use this instead of ask_video when you need to read what was said — it returns the actual text, not a summary. Use start/end to narrow results for long videos. Requires the transcript feature to be indexed.
get_captionsGet AI-generated visual descriptions of what happens on screen. Use this to understand the visual content without watching — each caption describes a short segment with timestamps. Use start/end to narrow results. Requires the captions feature (qa_only or full pipeline).
get_scenesGet detected scene boundaries with start/end timestamps. Use this to understand the video's structure, then pass scene timestamps as start/end to: - ask_video for per-scene contextual analysis - segment_video to detect specific objects per scene (scenes typically fit in segment_v
get_feature_catalogList available video analysis features with their dependencies and descriptions. Use this to understand what features exist and what pipelines to use with index_video.
summarize_videoStart here. Get a compact overview of a video: metadata, which features are indexed, a transcript preview, and scene count. Use this to decide which tools to call next — then use segment_video to detect specific objects in time ranges of interest.
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569
ทะเบียนไม่ได้ระบุ repo ของโค้ด จึงยังจับคู่ผู้ลงทะเบียน (reka.ai) กับโค้ดไม่ได้
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตอบกลับใน 81 ms (HTTP 200)
ไม่ต้องล็อกอิน
คำอธิบายเครื่องมือ 1 ตัวมีข้อความที่ดูเหมือนสั่ง AI อ่านรายการด้านล่างก่อนติดตั้ง
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: X-Reka-API-Key
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.10) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
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:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ 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
ไม่พบ README ใน repo