Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
UpRes MCP: list models, credits, submit 4K image and video upscale jobs.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto auroracapital bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Star this repo if UpRes helps you.
Official CLI + SDK for [upres.ai](https://upres.ai) — image, video, and speech restoration. One API, 14 public aliases, up to 8K output.
$ upres upscale photo.jpg --model flare --scale 4
Submitting job... model=flare Job created: 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 (status: pending) Waiting for result....... Downloading to photo_upscaled.jpg... done.
Result: photo_upscaled.jpg
upres.ai gives you a clean REST API, 14 public aliases, batch processing, and predictable pricing starting at $9/mo on the Creator launch deal.
npx upres-cli upscale photo.jpg
Or install globally:
npm install -g upres-cli
upres upscale photo.jpg --model lumen --scale 8 --output photo_8k.jpg
pip install upres-ai
upres upscale photo.jpg --model flare --scale 4
export UPRES_API_KEY=upres_yourkey
Or save permanently:
mkdir -p ~/.config/upres
echo '{"apiKey":"upres_yourkey"}' > ~/.config/upres/config.json
Key resolution order: --api-key flag → UPRES_API_KEY env var → ~/.config/upres/config.json
# Upscale a single image (local file or URL)
upres upscale photo.jpg --model flare --scale 4 upres upscale photo.jpg --model lumen --scale 8 --output out.jpg upres upscale https://example.com/photo.jpg --model prism
upres upscale clip.mp4 --model motion --scale 4
upres batch ./photos/ --model flare --output ./upscaled/ --concurrency 5
upres models
upres jobs --limit 20 --status completed
upres account
import { UpresClient } from "upres-cli";
const client = new UpresClient(); // reads UPRES_API_KEY from env
// Upscale a local file const job = await client.createJobFromFile("photo.jpg", { model: "flare", scale: 4, });
// Wait for completion const completed = await client.waitForJob(job.id);
// Download result await client.downloadResult(completed, "photo_4k.jpg"); console.log("Done:", completed.result_url);
Files over 50 MB are automatically uploaded via TUS resumable protocol.
from upres import UpresClient
with UpresClient() as client: # reads UPRES_API_KEY from env job = client.create_job_from_file( "photo.jpg", model="flare", scale=4, ) completed = client.wait_for_job(job["id"]) client.download_result(completed, "photo_4k.jpg") print("Done:", completed["result_url"])
The Python SDK uses httpx — async-ready, no heavy dependencies.
| Example | What it does |
|---|---|
| batch-upscale-folder.js | Upscale all images in a folder with configurable concurrency |
| restore-photo-folder.py | Restore old/scanned photos with Lumen |
| ecommerce-pipeline.js | Product image pipeline: raw shots → 4K → publish-ready |
| lightroom-export-hook.md | Auto-upscale Lightroom exports via post-processing hook |
| figma-plugin-stub.md | Figma plugin integration guide |
14 public aliases across image, video, and speech. Each one tells you up front whether it invents detail or leaves your file alone. Aliases that do not enlarge ignore --scale.
| Alias | Kind | Best for |
|---|---|---|
flare | Image | Everyday photos, fastest default |
prism | Image | Text, logos, product shots — keeps edges true |
lumen | Image | Maximum detail recovery for print, up to 8x |
mirage | Image | Invents new detail — art and hero images |
hush | Image | Faithful denoise, same size as the source |
keen | Image | Deblur and sharpen, same size |
visage | Image | Faces only, does not enlarge |
atelier | Image | Hush, Visage if a portrait, then Lumen |
motion | Video | Fast 4K finish for AI video |
motion-x | Video | Cinema-grade, for film and commercials |
still | Video | Temporal denoise, resolution stays put |
cadence | Video | Frame interpolation, does not enlarge |
atelier-x | Video | Still, then Motion X |
voice | Speech | Speech denoise to 48 kHz. Not for music |
Full model catalogue: upres.ai/models · Live spec: api.upres.ai/v1/openapi.json
| Plan | Price | Includes | API | Watermark |
|---|---|---|---|---|
| Free | $0 | 5 upscales/mo | — | Yes |
| Creator | $9/mo | 50 stills + 20 min 4K video/mo | — | No |
| Studio | $39/mo | 250 stills + 90 min 4K video/mo | Yes | No |
Studio tier unlocks the full API, batch processing, and no output watermark.
Compare plans → · vs. Topaz → · vs. Upscayl →
claude mcp add upres -- npx -y github:auroracapital/upres-cli mcp
Or in claude_desktop_config.json / Cursor:
{
"mcpServers": { "upres": { "command": "npx", "args": ["-y", "github:auroracapital/upres-cli", "mcp"], "env": { "UPRES_API_KEY": "upres_yourkey" } } } }
Tools: upres_list_models, upres_get_credits, upres_upscale_image, upres_upscale_video, upres_enhance_audio, upres_get_job.
If you're building something open-source on top of the API, email support@upres.ai with your repo link. We offer 500 ops/month for qualifying OSS projects.
The SDK handles these errors automatically:
| Status | Behavior |
|---|---|
401 | Prints API key error + link to key management, exits |
402 | Prints quota exceeded + link to pricing, exits |
429 | Prints rate limit message (60 req/min), exits |
5xx | Throws UpresError with message |
In Python: raises AuthError, QuotaExceededError, or UpresError.
See CONTRIBUTING.md. Tests run with:
# Node
npm test
pip install -e ".[dev]" pytest tests/test_client.py -v
MIT — see LICENSE