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)
Local MCP server: recordings or public video URLs into transcript, frames, OCR, wall-clock evidence.
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.
TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL, TALKTHROUGH_OCR, TALKTHROUGH_OCR_LANG, TALKTHROUGH_HOME, TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTESDu 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": {
"talkthrough": {
"command": "uvx",
"args": [
"talkthrough-mcp"
],
"env": {
"TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL": "your-value",
"TALKTHROUGH_OCR": "your-value",
"TALKTHROUGH_OCR_LANG": "your-value",
"TALKTHROUGH_HOME": "your-value",
"TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add talkthrough --env TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL=your-value --env TALKTHROUGH_OCR=your-value --env TALKTHROUGH_OCR_LANG=your-value --env TALKTHROUGH_HOME=your-value --env TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES=your-value -- uvx talkthrough-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"talkthrough": {
"command": "uvx",
"args": [
"talkthrough-mcp"
],
"env": {
"TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL": "your-value",
"TALKTHROUGH_OCR": "your-value",
"TALKTHROUGH_OCR_LANG": "your-value",
"TALKTHROUGH_HOME": "your-value",
"TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES": "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": {
"talkthrough": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"talkthrough-mcp"
],
"env": {
"TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL": "your-value",
"TALKTHROUGH_OCR": "your-value",
"TALKTHROUGH_OCR_LANG": "your-value",
"TALKTHROUGH_HOME": "your-value",
"TALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES": "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.
TALKTHROUGH_WHISPER_MODEL envTALKTHROUGH_OCR envTALKTHROUGH_OCR_LANG envTALKTHROUGH_HOME envTALKTHROUGH_MAX_DOWNLOAD_BYTES 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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto korovin-aa97 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 (0.4.4) kam vor 15 Tagen 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.
Quickstart · Tools · Benchmarks · FAQ · Troubleshooting · Changelog · Contributing
Give Claude Code or Codex a narrated .mov/.mp4 — or a public video link — and talkthrough turns it into searchable transcript, exact frames, OCR and wall-clock timestamps, locally — so your agent writes an evidence-backed issue draft or investigates the fix.
Also works for meetings, workshops, product demos, and production incidents.
*Illustration — an animation of the /talkthrough:bug storyline, not a screen capture: the recording is indexed locally (transcript · keyframes · OCR · wall-clock), the evidence checkpoint is assembled, and the draft is ready to file with your own tracker tooling (gh, Jira, a GitHub MCP server — talkthrough itself never leaves your machine and never posts anything).*
Real runs, no animation:
bug-report.md comes out..mp4 and the unedited agent output. Every number is reproducible — processing that file gives job_id 8703a66bbe77a7d0 (the job id *is* the sha256 prefix, so shasum -a 256 predicts it), 17 keyframes / 4 unique, and 0 transcript segments because there is no audio track.One command, no system dependencies: ffmpeg falls back to a bundled build, OCR is pip-only, and whisper models download themselves on first use. The only prerequisite is uv (brew install uv or curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh).
Cold setup has two separate stages: uvx first resolves a compatible Python and the pinned server environment, then the first process_media downloads any missing media/model assets. A plugin update can create a new environment and, without system ffmpeg, fetch the ~80 MB bundled ffmpeg again; shared Whisper/OCR/diarization caches and warm, network-free jobs remain reusable. See Troubleshooting.
Two install paths — pick one, not both (the plugin already includes the server; installing both would register it twice):
Server only — the 9 tools + 6 prompts, and nothing else on your system. Choose this for a minimal setup, or when you manage MCP servers yourself across several clients:
claude mcp add -s user talkthrough -- uvx --python ">=3.11,<3.14" "talkthrough-mcp[diarization,url]"
Full plugin — the same server, plus native slash commands (/talkthrough:bug, /talkthrough:triage-recording, …) that handle the ceremony for you, a ready-made triage subagent, and an agent skill that teaches Claude the workflow. Choose this for the best out-of-the-box experience:
/plugin marketplace add korovin-aa97/talkthrough-mcp
/plugin install talkthrough@talkthrough
Claude Desktop
claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }
More: integrations/claude-desktop/
Cursor
~/.cursor/mcp.json (or project .cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }
More: integrations/cursor/
OpenAI Codex CLI
~/.codex/config.toml (or project-scoped .codex/config.toml in trusted projects):
[mcp_servers.talkthrough]
command = "uvx" args = ["--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]"]
More: integrations/codex/
Gemini CLI
~/.gemini/settings.json:
{
"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }
More: integrations/gemini-cli/
Cline / Roo Code
cline_mcp_settings.json (via MCP Servers UI):
{
"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }
More: integrations/cline/
OpenClaw
~/.openclaw/openclaw.json:
{
"mcp": { "servers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } } }
More: integrations/openclaw/
OpenCode
opencode.json (project) or ~/.config/opencode/opencode.json:
{
"mcp": { "talkthrough": { "type": "local", "command": [ "uvx", "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ], "enabled": true } } }
More: integrations/opencode/
Goose
~/.config/goose/config.yaml:
extensions:
talkthrough: enabled: true type: stdio cmd: uvx args: ["--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]"]
More: integrations/goose/
GitHub Copilot CLI
~/.copilot/mcp-config.json:
{
"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }
More: integrations/copilot-cli/
Windsurf
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "talkthrough": { "command": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } }
More: integrations/windsurf/
Zed
settings.json (Zed):
{
"context_servers": { "talkthrough": { "source": "custom", "command": { "path": "uvx", "args": [ "--python", ">=3.11,<3.14", "talkthrough-mcp[diarization,url]" ] } } } }
More: integrations/zed/
Any other MCP stdio client uses the same server command: uvx --python ">=3.11,<3.14" "talkthrough-mcp[diarization,url]". Per-engine folders with exactly these snippets plus verification steps live in integrations/; agents can self-install via llms-install.md.
Multi-person recordings (meetings, interviews, panels) can carry S1/S2/… speaker labels. Every install button, snippet, and the plugin above already ship the [diarization] engine, so asking your agent "who said what" just works — diarization itself still runs only when requested per call (process_media(path=..., diarize=true, num_speakers= )), and its models download once on first use.
Prefer the minimal server without the diarization engine? Use uvx --python ">=3.11,<3.14" talkthrough-mcp as the command instead (the MCP registry entry also resolves to this lean form) — an explicit diarize=true will then answer with the one-line install fix. Details in Speakers.
Update your plugin or generated config, then warm its exact pinned launcher before reconnecting the MCP client:
uvx --python ">=3.11,<3.14" "talkthrough-mcp[diarization,url]==0.4.4" --version
The output should name 0.4.4 and both extras. This prepares dependencies; the first recording can still need model/tool downloads. A cold environment can exceed the client's startup timeout. See startup recovery. Existing jobs need no migration.
Regenerated configs and the plugin carry [diarization,url]. A config you wrote by hand for 0.3.x — uvx --python ">=3.11,<3.14" talkthrough-mcp, or a pin without the url extra — upgrades the server in place and lists the new process_url tool, but only direct https:// media links work until the extra is there: YouTube and video pages answer with the one-line install fix. Add url to your command (uvx --python ">=3.11,<3.14" "talkthrough-mcp[diarization,url]"), restart the client, and check with talkthrough-mcp --version (0.4.1+), which names the extras the environment has; the server logs the same line to stderr at every start, so your client's MCP log shows it too.
git clone https://github.com/korovin-aa97/talkthrougNur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo