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)
Analyze video mood and pace, then recommend license-safe BGM with a mix spec.
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.
GEMINI_API_KEY, JAMENDO_CLIENT_ID, FREESOUND_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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
Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
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 js713-lab 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: GEMINI_API_KEY, JAMENDO_CLIENT_ID, FREESOUND_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 (0.2.0) 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.
Video-native MCP server for license-safe BGM. Watches the footage — not the script — and returns a shortlist, a 12–20s hook, and an ffmpeg ducking spec.
Package / CLI: sonicmatch-mcp. A Model Context Protocol server for Claude Desktop, Cursor, Codex, and other MCP clients. Drop an Instagram Reel, YouTube Short, or TikTok-style clip. Get royalty-free / Creative Commons matches with the license printed on every row.
Video-to-BGM already exists. The wedge is not “I also match music”:
Catalog quality will kill or save this. More tools will not.
Video or URL in
→ scene / mood / pace / speech analysis → license-safe BGM shortlist
Do not treat this as “script in → YouTube Music search out.” That already exists (mcp-bgm-recommender). Sonicmatch watches the video.
| You own | You do not own |
|---|---|
| Local file / public URL ingest | Platform music licenses |
| Mood, energy curve, speech vs silence, scene cuts | Meta/TikTok “trending audio” graph |
| CC / royalty-free catalogs + optional paid adapters | Spotify / IG official libraries |
| Ranked tracks, preview URLs, mix spec, ffmpeg | Auto-publish to Instagram |
North star: ingest_video → analyze_video_music → recommend_bgm → preview_mix → export_mix_spec
examples/user_library.example.json). Do not scrape those sites.I dropped
./clip.mp4. Analyze it for an Instagram Reel and recommend 5 instrumental BGMs. Then mix the top pick with ducking and give me the ffmpeg command.
That prompt is the product. Install below, wire Claude Desktop, Cursor, or Codex, and paste it.
Requires Python 3.10+ and ffmpeg / ffprobe on PATH. yt-dlp is optional and off by default (SONICMATCH_ALLOW_YTDLP=0) because platform extractors break and may violate ToS. Prefer a local file.
The PyPI project is sonicmatch-mcp. The console script is sonicmatch-mcp, which is what uvx and pipx run. python -m sonicmatch is the same server. The PyPI badge stays empty until the first tag is published. Install from git until then. Maintainer steps: PUBLISH.md.
uvx --from git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git sonicmatch-mcp
pip install git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git
sonicmatch-mcp --version # or: python -m sonicmatch --version
uvx sonicmatch-mcp
pipx install sonicmatch-mcp sonicmatch-mcp --version
git clone https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git
cd sonic-match-mcp python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]" cp .env.example .env # optional keys
sonicmatch-mcp
sonicmatch-mcp --http --port 8765
# same clone, uv
uv venv && uv pip install -e ".[dev]" uv run sonicmatch-mcp
pytest # generates tiny color mp4s with ffmpeg
ruff check src tests
The seed catalog is about 20 Reel-editor rows (cafe, product, talking-head, travel, food, fashion, event) plus a vocal fixture and a CC-BY-NC fixture. It runs without API keys. Gemini, Jamendo, and Freesound are optional and degrade with a note in the tool response. Seed rows have no hosted audio on purpose — preview_mix synthesizes a demo bed. For real ads, point SONICMATCH_LIBRARY_PATH / EPIDEMIC_LIBRARY_PATH / ARTLIST_LIBRARY_PATH at JSON you already licensed.
| Variable | Required | What it does |
|---|---|---|
GEMINI_API_KEY | no | Gemini video understanding for analyze_video_music |
JAMENDO_CLIENT_ID | no | Jamendo search |
FREESOUND_API_KEY | no | Freesound beds and loops |
SONICMATCH_LIBRARY_PATH | no | User-owned library JSON. Also EPIDEMIC_LIBRARY_PATH, ARTLIST_LIBRARY_PATH |
SONICMATCH_ALLOW_YTDLP | no | 1 turns on platform URL ingest. Default 0 |
SONICMATCH_MAX_DOWNLOAD_MB | no | Download cap. Default 200 |
SONICMATCH_HTTP_HOST / SONICMATCH_HTTP_PORT | no | --http bind. Default 127.0.0.1:8765 |
GEMINI_API_KEY is set; otherwise local ffmpeg / audio heuristics (optional Whisper, PySceneDetect, librosa).asset_id.suggest_cuts snaps scene cuts to a BPM grid and returns EDL-ish intro / peak / outro.brand_kit=… into recommend_bgm.analyze_batch (max 20) clusters mood and returns one shared mini-playlist.| Tool | What it does |
|---|---|
status | ffmpeg / keys / seed count / day-1 risk gates |
ingest_video | Local path or HTTPS URL → asset_id (never video bytes). Platform URLs need SONICMATCH_ALLOW_YTDLP=1 |
analyze_video_music | Mood, energy curve, speech, scenes, hook window, BPM, search queries |
recommend_bgm | 3–7 ranked tracks + why + license + hook in/out |
search_music | Free-text / BPM / mood over seed + optional catalogs |
get_track | One track’s metadata, license, attribution, URLs |
preview_mix | Hook trim, loop, optional ducking → preview files + ffmpeg + mix spec |
export_mix_spec | Mix spec + ffmpeg + attribution (no render unless render=true) |
suggest_cuts | Beat grid, snapped scene cuts, EDL, intro / peak / outro |
generate_bed | Demo bed marked source=generated. Requires i_understand_not_commercially_cleared=true |
save_brand_kit | Persist BPM / moods / no-vocals for recommend_bgm(brand_kit=…) |
analyze_batch | Up to 20 clips → mood cluster + shared mini-playlist |
Also ships a prompt template: “Score this video like an IG music sticker.”
speech_coverage > 0.25cuts at 0.8s average, 112 BPM, warm gold hour)Prompt:
I dropped
./clip.mp4. Analyze it for an Instagram Reel and recommend 5 instrumental BGMs. Then mix the top pick with ducking and give me the ffmpeg command.
The agent should call, in order:
ingest_video with the local path. The result is an asset_id, not video bytes.analyze_video_music with platform_hint set to instagram_reel.recommend_bgm with that asset_id and max_results of 5.preview_mix on the top track with ducking, then export_mix_spec.A recommendation row carries score, reason, suggested_in_out (the hook), ducking, license_ok_for_platform, and content_id_risk (unknown or likely, never cleared). Seed fixtures include seed_golden_hour_latte (CC0-1.0) and seed_indie_porch_110 (CC-BY-4.0). They have no hosted audio. preview_mix synthesizes a demo bed. CC-BY-NC rows are searchable and are not auto-recommended.
claude_desktop_config.json. From git, no clone:
{
"mcpServers": { "sonicmatch": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git", "sonicmatch-mcp" ], "env": { "GEMINI_API_KEY": "", "JAMENDO_CLIENT_ID": "", "FREESOUND_API_KEY": "" } } } }
After a clone, command can be the absolute path of .venv/bin/sonicmatch-mcp. After the PyPI release, args is just ["sonicmatch-mcp"]. Copy-paste files: examples/claude_desktop.mcp.json, examples/claude_desktop.pypi.mcp.json.
.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json. From git, no clone — examples/cursor.mcp.json:
{
"mcpServers": { "sonicmatch": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git", "sonicmatch-mcp" ], "env": { "GEMINI_API_KEY": "", "JAMENDO_CLIENT_ID": "", "FREESOUND_API_KEY": "" } } } }
After PyPI, use examples/cursor.pypi.mcp.json (uvx with args ["sonicmatch-mcp"]). From a clone: "command": "uv", "args": ["--directory", "/absolute/path/to/sonic-match-mcp", "run", "sonicmatch-mcp"]. After pip install, "command": "python3", "args": ["-m", "sonicmatch"] works if that interpreter has the package.
Codex reads ~/.codex/config.toml. The same file is shared with the Codex IDE extension and the ChatGPT desktop app. Works today — examples/codex.config.toml:
[mcp_servers.sonicmatch]
command = "uvx" args = ["--from", "git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git", "sonicmatch-mcp"]
[mcp_servers.sonicmatch.env] GEMINI_API_KEY = "" JAMENDO_CLIENT_ID = "" FREESOUND_API_KEY = ""
Or from the CLI:
codex mcp add sonicmatch -- uvx --from git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git sonicmatch-mcp
After the PyPI release, the args shrink to sonicmatch-mcp. That file is [`examples/codex.pypi.config.to
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo