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)
Search and browse an AI music catalog by mood or genre; track details and streaming links.
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.
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": {
"tunecatalog": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/tunecatalog",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add tunecatalog -- npx -y @reneturcios/tunecatalog mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"tunecatalog": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/tunecatalog",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"tunecatalog": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/tunecatalog",
"mcp"
]
}
}
}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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CloudCorpRecords 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 (0.1.0) kam vor 3 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Docker 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.
Browse an AI music catalog without leaving your agent. tunecatalog searches tracks by natural-language description, mood, or genre, pulls full track details with streaming links, surfaces what is trending, and lets you wander the artist roster and read a full artist profile with its discography.
Labelled subset — 5 of 9 tools. This rebuild builds
only the five read-only catalog tools documented below.
Four documented upstream tools are omitted:
make_song,song_status,my_songs, andwallet.
make_songspends a purchased song credit and, with none
left, hands back a checkout link and price — a payment
funnel — and the four also lack published argument schemas
beyond prose, so they are left out and named here rather
than silently dropped.
The five tools:
search_music — search the catalog by a natural-language query such as "upbeat jazz piano" or "sad violin ballad", optionally filtered by mood (purple chill, red energetic, blue emotional, gold uplifting, green nature, pink romantic, dark intense, rainbow eclectic) and capped with limit (default 10, max 50).get_track — full details and a streaming URL for one track, by the track ID a search returned.get_trending — the currently popular tracks, optionally capped with limit.browse_artists — the catalog's artists, optionally filtered by genre (for example "jazz", "classical", or "pop") and capped with limit.get_artist — an artist's full profile and discography, by artist ID or by handle (for example "miles_rivers"). Both arguments are optional; no at-least-one rule is invented locally.A successful call returns the upstream JSON body verbatim: track responses carry title, artist, genre, mood, play count, likes, lyrics, cover art, and a streaming URL in the upstream's own shape.
STARSINGER_API_KEY — required. Sent as Authorization: Bearer . If it is unset, every tool fails with STARSINGER_API_KEY is not set and no request is made (the server still starts and lists tools).STARSINGER_API_URL — optional. Defaults to https://mcp-api.starsinger.ai.Upstream failures surface as starsinger error: HTTP for a non-2xx reply, or starsinger unreachable when the request itself fails.
Wire paths are documented reconstructions. The
upstream README pins the API host and the Bearer auth but
not the REST paths, so the paths below are reconstructions
and are labelled as such:
GET /search, `GET
/tracks/
,GET /trending,GET /artists`, and
GET /artists/. The tool schemas
themselves are pinned by the README's parameter tables.
Each tool is a subcommand taking one JSON argument string:
export STARSINGER_API_KEY="<your key>"
npx @reneturcios/tunecatalog search_music '{"query":"upbeat jazz piano","mood":"gold","limit":5}' npx @reneturcios/tunecatalog get_track '{"trackId":" "}' npx @reneturcios/tunecatalog get_trending '{"limit":10}' npx @reneturcios/tunecatalog browse_artists '{"genre":"jazz"}' npx @reneturcios/tunecatalog get_artist '{"handle":"miles_rivers"}' npx @reneturcios/tunecatalog --version
Output is the tool's result text. Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including a validation or upstream failure), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/tunecatalog mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "tunecatalog": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/tunecatalog", "mcp"], "env": { "STARSINGER_API_KEY": " " } } } }
docker run -i -e STARSINGER_API_KEY="<your key>" ghcr.io/cloudcorprecords/tunecatalog
docker run --rm -e STARSINGER_API_KEY=" " ghcr.io/cloudcorprecords/tunecatalog get_trending '{"limit":5}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch only, no network) npm run dev # run the CLI from source
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