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)
Provider-neutral short-form AI video toolkit for agents: Sora, Gemini Veo, xAI/Grok, Seedance.
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.
SHORT_VIDEO_DRY_RUN, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, XAI_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": {
"short-video-agent-kit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"short-video-agent-kit"
],
"env": {
"SHORT_VIDEO_DRY_RUN": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"XAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add short-video-agent-kit --env SHORT_VIDEO_DRY_RUN=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value --env GEMINI_API_KEY=your-value --env XAI_API_KEY=your-value -- npx -y short-video-agent-kitTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"short-video-agent-kit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"short-video-agent-kit"
],
"env": {
"SHORT_VIDEO_DRY_RUN": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"XAI_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": {
"short-video-agent-kit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"short-video-agent-kit"
],
"env": {
"SHORT_VIDEO_DRY_RUN": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"XAI_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.
SHORT_VIDEO_DRY_RUN envDiese 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 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto davidmosiah 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.
Das musst du eintragen: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, XAI_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 – geändert, und die neueste Version (0.1.7) kam vor 5 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js 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.
Short Video Agent Kit
One agent-first CLI + MCP for short-form AI video. Sora · Veo · xAI · Seedance — dry-run by default, paid generation when explicitly enabled.
⭐ If this agent-first tool helps your workflow, please star the repo. Stars make this tooling easier for other builders to discover and help Delx keep shipping open infrastructure.
🧱 Part of the Delx agent stack — 15 open-source MCP servers across body, reach and coordination.
Default is stdio. Optional Streamable HTTP — no session id, JSON responses, loopback only:
npx -y -p short-video-agent-kit short-video-mcp --http
Env: SHORT_VIDEO_MCP_HOST, SHORT_VIDEO_MCP_PORT, SHORT_VIDEO_MCP_TRANSPORT=http.
Provider-neutral short-form AI video toolkit for agents. It gives Codex, Claude, Cursor, Hermes, OpenClaw and other MCP clients one interface for building dry-run payloads and, when explicitly enabled, generating vertical video through Sora/OpenAI, Gemini Veo, xAI/Grok and Seedance/PiAPI-style providers.
Use it when an agent needs one safe interface for prompt-to-video payload validation and optional paid generation across multiple providers.
Video generation can be expensive and prompt-sensitive. This package makes agents start with safe steps:
--live or SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false before provider callsnpm install -g short-video-agent-kit
Or run directly:
npm exec --yes --package=short-video-agent-kit -- short-video-agent-kit doctor
No API key needed to try it — generation is dry-run by default, so the kit returns the exact provider-neutral plan it *would* send without spending a credit.
Build a Sora plan for an 8-second vertical teaser:
short-video-agent-kit generate \
--provider openai_sora \ --prompt "Vertical 8-second product teaser for a minimalist water bottle, soft studio light, slow dolly-in" \ --output ./output/teaser.mp4
Real output (no provider call, no credits spent):
{
"ok": true, "dry_run": true, "next_step": "Pass --live or set SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false to call the provider API.", "provider": "openai_sora", "endpoint": "POST /v1/videos", "payload": { "model": "sora-2", "prompt": "Vertical 8-second product teaser for a minimalist water bottle, soft studio light, slow dolly-in", "seconds": "8", "size": "720x1280" } }
Same prompt, different provider — the plan re-targets the endpoint and parameter shape for you. payload returns just the plan (no dry_run wrapper):
short-video-agent-kit payload --provider gemini_veo --prompt "Same teaser, 9:16, cinematic"
{
"provider": "gemini_veo", "endpoint": "POST /models/{model}:predictLongRunning", "payload": { "instances": [ { "prompt": "Same teaser, 9:16, cinematic" } ], "parameters": { "aspectRatio": "9:16", "durationSeconds": 8 } } }
Check which providers are wired up (keys are detected, never printed):
short-video-agent-kit doctor
{
"ok": false, "dry_run": true, "providers": { "openai_sora": { "configured": false, "env_keys": ["OPENAI_API_KEY"], "models": ["sora-2"] }, "gemini_veo": { "configured": false, "env_keys": ["GEMINI_API_KEY", "GOOGLE_API_KEY"], "models": ["veo-3.1-fast-generate-preview"] }, "xai_grok": { "configured": false, "env_keys": ["XAI_API_KEY"], "models": ["grok-imagine-video", "grok-imagine-image"] }, "seedance_piapi": { "configured": false, "env_keys": ["PIAPI_KEY", "SEEDANCE_API_KEY"], "models": ["seedance-2-fast-preview"] } }, "output_dir": "./output", "next_steps": [ "Set one provider key: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, XAI_API_KEY or PIAPI_KEY." ] }
When you are ready to actually render, set a provider key and re-run generate with --live (or SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false).
short-video-agent-kit manifest --client codex
short-video-agent-kit doctor short-video-agent-kit privacy-audit short-video-agent-kit payload --provider gemini_veo --prompt-file prompt.txt short-video-agent-kit generate --provider openai_sora --prompt "Vertical product teaser" --output ./output/teaser.mp4 short-video-agent-kit generate --provider openai_sora --prompt-file prompt.txt --output ./output/teaser.mp4 --live
Supported providers:
openai_soragemini_veoxai_grokseedance_piapishort-video-mcp
HTTP transport:
SHORT_VIDEO_MCP_TRANSPORT=http short-video-mcp
Hermes-style config:
mcp_servers:
short_video: command: npx args: ["-y", "short-video-agent-kit"] sampling: enabled: false
Recommended first calls:
short_video_connection_statusshort_video_privacy_auditshort_video_build_payloadshort_video_generate| Tool | Purpose |
|---|---|
short_video_agent_manifest | Install/runtime guidance for Codex, Claude, Cursor, Hermes and OpenClaw |
short_video_connection_status | Provider readiness without API keys |
short_video_privacy_audit | Prompt, output and reference-asset boundaries |
short_video_build_payload | Provider-specific payload without paid generation |
short_video_generate | Dry-run by default, live only when explicitly requested |
Use short-video-agent-kit. First call short_video_connection_status and short_video_privacy_audit.
Build the payload before generation. Only set live=true if I explicitly confirm a paid provider call.
Copy .env.example to .env and fill only the provider keys you plan to use. .env, output/ and .agent-data/ are ignored by Git.
--live, MCP live=true, or SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false.npm install
npm test npm run check