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)
MCP Server for Video Jungle - Analyze, Search, Generate, and Edit Videos
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.
VJ_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"video-editing": {
"command": "uvx",
"args": [
"video-editor-mcp"
],
"env": {
"VJ_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add video-editing --env VJ_API_KEY=your-value -- uvx video-editor-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"video-editing": {
"command": "uvx",
"args": [
"video-editor-mcp"
],
"env": {
"VJ_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"video-editing": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"video-editor-mcp"
],
"env": {
"VJ_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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 burningion bestätigt, dem das Repo gehört
Seit über einem Jahr keine Codeänderungen, oder das Repo ist archiviert
Keine Lizenzdatei im Repo gefunden
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 3 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.
Das musst du eintragen: VJ_API_KEY
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 vor 13 Monaten geändert, und die neueste Version (1.0.1) kam vor 14 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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.
See a demo here: https://www.youtube.com/watch?v=KG6TMLD8GmA
Upload, edit, search, and generate videos from everyone's favorite LLM and Video Jungle.
You'll need to sign up for an account at Video Jungle in order to use this tool, and add your API key.
The server implements an interface to upload, generate, and edit videos with:
Coming soon.
The server implements a few tools:
In order to use the tools, you'll need to sign up for Video Jungle and add your API key.
add-video
Here's an example prompt to invoke the add-video tool:
can you download the video at https://www.youtube.com/shorts/RumgYaH5XYw and name it fly traps?
This will download a video from a URL, add it to your library, and analyze it for retrieval later. Analysis is multi-modal, so both audio and visual components can be queried against.
search-videos
Once you've got a video downloaded and analyzed, you can then do queries on it using the search-videos tool:
can you search my videos for fly traps?
Search results contain relevant metadata for generating a video edit according to details discovered in the initial analysis.
search-local-videos
You must set the environment variable LOAD_PHOTOS_DB=1 in order to use this tool, as it will make Claude prompt to access your files on your local machine.
Once that's done, you can search through your Photos app for videos that exist on your phone, using Apple's tags.
In my case, when I search for "Skateboard", I get 1903 video files.
can you search my local video files for Skateboard?
generate-edit-from-videos
Finally, you can use these search results to generate an edit:
can you create an edit of all the times the video says "fly trap"?
(Currently), the video edits tool relies on the context within the current chat.
generate-edit-from-single-video
Finally, you can cut down an edit from a single, existing video:
can you create an edit of all the times this video says the word "fly trap"?
You must login to Video Jungle settings, and get your API key. Then, use this to start Video Jungle MCP:
$ uv run video-editor-mcp YOURAPIKEY
To allow this MCP server to search your Photos app on MacOS:
$ LOAD_PHOTOS_DB=1 uv run video-editor-mcp YOURAPIKEY
To install Video Editor for Claude Desktop automatically via Smithery:
npx -y @smithery/cli install video-editor-mcp --client claude
You'll need to adjust your claude_desktop_config.json manually:
On MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
Published Server Configuration
"mcpServers": {
"video-editor-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "video-editor-mcp", "YOURAPIKEY" ] } }
</details>
Development/Unpublished Servers Configuration
"mcpServers": {
"video-editor-mcp": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/YOURDIRECTORY/video-editor-mcp", "run", "video-editor-mcp", "YOURAPIKEY" ] } }
With local Photos app access enabled (search your Photos app):
"video-jungle-mcp": {
"command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/ /video-jungle-mcp", "run", "video-editor-mcp", " " ], "env": { "LOAD_PHOTOS_DB": "1" } },
Be sure to replace the directories with the directories you've placed the repository in on your computer.
To prepare the package for distribution:
uv sync
uv build
This will create source and wheel distributions in the dist/ directory.
uv publish
Note: You'll need to set PyPI credentials via environment variables or command flags:
--token or UV_PUBLISH_TOKEN--username/UV_PUBLISH_USERNAME and --password/UV_PUBLISH_PASSWORDmcp-name: io.github.burningion/video-editing-mcp
Since MCP servers run over stdio, debugging can be challenging. For the best debugging experience, we strongly recommend using the MCP Inspector.
You can launch the MCP Inspector via npm with this command:
(Be sure to replace YOURDIRECTORY and YOURAPIKEY with the directory this repo is in, and your Video Jungle API key, found in the settings page.)
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run --directory /Users/YOURDIRECTORY/video-editor-mcp video-editor-mcp YOURAPIKEY
Upon launching, the Inspector will display a URL that you can access in your browser to begin debugging.
Additionally, I've added logging to app.log in the project directory. You can add logging to diagnose API calls via a:
logging.info("this is a test log")
A reasonable way to follow along as you're workin on the project is to open a terminal session and do a:
$ tail -n 90 -f app.log