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)
Command-line audio workstation: stems, restoration, tuning, sheet music, mastering. JSON everywhere.
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": {
"ferraus": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
"mcp",
"serve",
"--allow",
"/work"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add ferraus -- docker run -i --rm ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4 mcp serve --allow /workIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"ferraus": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
"mcp",
"serve",
"--allow",
"/work"
]
}
}
}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": {
"ferraus": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
"mcp",
"serve",
"--allow",
"/work"
]
}
}
}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 djynnius 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 (0.1.4) kam gestern in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du 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.
A command-line audio workstation for scripts and AI agents.
One cross-platform binary that edits, repairs, separates, tunes, transcribes, notates, and masters audio. Every command returns JSON and records how each file was made, so scripts and agents can chain it without a GUI and reproduce any result. (The *au* is for audio.)
ferraus separate song.mp3 # vocals, drums, bass, other
ferraus denoise take.wav --auto -o clean.wav # learn the noise, remove it ferraus tune vocal.wav --key auto -o tuned.wav # pitch-correct to the detected key ferraus hum idea.wav --to piano -o idea.piano.wav # humming → MIDI → a real instrument ferraus mix balance stems/*.wav --genre pop # faders that put stems on a genre balance ferraus master mix.wav --target streaming # release-ready master at -14 LUFS
Every command takes --json and returns a stable, versioned envelope; ferraus schema prints its JSON Schema; every output gets a provenance sidecar ( .ferraus.json) that ferraus replay reproduces. ferraus is also an MCP server:
claude mcp add ferraus -- ferraus mcp serve --allow ~/music
ferraus describe --agent prints the whole command surface in under 4,000 tokens. See AGENTS.md.
The ferraus skill teaches an agent when and how to use ferraus (the --json contract, dry runs, model downloads). The companion skills carry an engineer's working method for whole jobs: every decision taken from a measurement, every result checked against a numeric gate, and the session delivered as an editable pipeline file plus a report. They are what let an agent mix and master a producer's stems unsupervised.
| Skill | What it does |
|---|---|
ferraus | the CLI contract and the common one-command tasks; routes to the others |
ferraus-mix | stems → balanced, processed, panned mix with sends, ducking, and a pass/fail gate before mastering |
ferraus-master | mix → reviewed and verified masters for every destination, deliverables, albums, alternate versions |
ferraus-vocals | raw take → repaired, tuned, produced vocal; doubles and vocal effects |
ferraus-mix-review | measured, prioritized notes on a mix or master; reference and version comparisons |
ferraus-stems | stem export checks, separation, instrumental/a cappella/TV versions, remix prep |
ferraus-beats | drum patterns, chords, bass lines as DAW-ready MIDI, rendered to audition |
Install them with one of:
| Agent | Command |
|---|---|
| Claude Code | claude plugin marketplace add djynnius/ferraus, then claude plugin install ferraus@ferraus (all skills) |
| Other agents (Cursor, Codex, Gemini CLI, …) | npx skills add djynnius/ferraus, then pick the skills and your agent |
| Any agent, by hand | copy the folders under skills/ into the agent's skills folder |
The skills drive the ferraus command, so install the CLI first (see Install).
To set up an agent, paste this into it:
Install the ferraus CLI and its skill, then use ferraus for any audio, music, or sheet-music task.
ferraus --version fails. Use one method: macOS or Linux with Homebrew: brew install djynnius/tap/ferraus; otherwise on macOS or Linux: curl -fsSL https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.sh | sh; on Windows (PowerShell): powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.ps1 | iex". Then run ferraus doctor --json and confirm "ok": true.claude plugin marketplace add djynnius/ferraus, then claude plugin install ferraus@ferraus. In another agent: npx skills add djynnius/ferraus and select all the ferraus skills and your agent. Use one method. You can read the skills directly at https://github.com/djynnius/ferraus/tree/main/skills (the main one, raw: https://raw.githubusercontent.com/djynnius/ferraus/main/skills/ferraus/SKILL.md).ferraus mcp serve --allow as an MCP server (Claude Code: claude mcp add ferraus -- ferraus mcp serve --allow ~/Music).ferraus describe --agent for the command catalog and read https://raw.githubusercontent.com/djynnius/ferraus/main/AGENTS.md for the contract: add --json to every call, plan with --dry-run, never pass --overwrite unless asked, and only download models (-y) when the user agrees.
examples/ has runnable shell scripts, pipeline files, an MCP client, and a Claude agent loop. They work on test audio that ferraus generates, and CI runs all of them.
| Platform | Command | |
|---|---|---|
| macOS and Linux | `curl -fsSL https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.sh \ | sh` |
| Windows (PowerShell) | `powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.ps1 \ | iex"` |
| Homebrew | brew install djynnius/tap/ferraus | |
| Debian 13+ / Ubuntu 24.04+ | the apt repository below, or the .deb from the releases page | |
| Fedora 39+ / RHEL | sudo curl -fsSLo /etc/yum.repos.d/ferraus.repo https://djynnius.github.io/packages/rpm/ferraus.repo && sudo dnf install ferraus | |
| Windows (scoop) | scoop bucket add djynnius https://github.com/djynnius/scoop-bucket; scoop install djynnius/ferraus | |
| Windows (MSI) | from the releases page | |
| Docker | docker run --rm -v "$PWD:/work" -v ferraus-data:/data ghcr.io/djynnius/ferraus info song.wav | |
| From source | cargo install ferraus |
apt repository (signed; updates arrive with apt upgrade):
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSLo /etc/apt/keyrings/ferraus-archive-keyring.asc https://djynnius.github.io/packages/ferraus-archive-keyring.asc sudo curl -fsSLo /etc/apt/sources.list.d/ferraus.sources https://djynnius.github.io/packages/apt/ferraus.sources sudo apt update && sudo apt install ferraus
Update: ferraus update --check says whether a newer release is out and how to get it; ferraus update installs it when the release installer put ferraus there, and otherwise prints the Homebrew, apt, dnf, scoop, or cargo command.
Builds: macOS 13.4+ on Apple silicon and Intel; Linux on x86-64 and ARM64, both with glibc 2.38+ (Ubuntu 24.04+, Debian 13+, Fedora 39+) and as a fully static musl build for Alpine and older distributions (the shell installer picks it when glibc is too old; it cannot load CLAP or VST3 plugins); Windows on x86-64 and ARM64 (needs the Microsoft Visual C++ Redistributable, present on most machines). Release artifacts are built and attested only by this repository's GitHub Actions workflows. Model weights are not in the package; they download on first use (with -y or models.auto_download = true) and are verified by SHA-256.
Run ferraus doctor after installing.
ferraus docs — the full reference page for any command, offline.llms.txt for models).Apache-2.0 OR MIT, at your option. The score engraving helper (ferraus-engrave) is LGPL-3.0 because it links Verovio; it runs as a separate process.