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)
Let an AI watch a video: timestamped transcript, scene-selected keyframes and exact frames. Local.
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": {
"watch-video": {
"command": "uvx",
"args": [
"watch-video-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add watch-video -- uvx watch-video-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"watch-video": {
"command": "uvx",
"args": [
"watch-video-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": {
"watch-video": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"watch-video-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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto marwanm7moud 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 (0.2.0) kam vor 8 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.
Let Claude (or any MCP client) watch a video. Give it a local file or a URL (YouTube and 1,500+ other sites via yt-dlp) and it gets a timestamped transcript plus a handful of scene-selected keyframes, then drills into exact frames only when needed. No cloud transcription, no API keys.
> Watch https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw and tell me what he says about the elephants.
$ video-cli overview https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw --max-frames 8
duration: 00:19 transcript: platform-subs:en, language=en, 6 segments, took 0.4s keyframes: 3 scene-selected at 00:00, 00:05, 00:11 total time: 6.7s
[00:01] All right, so here we are, in front of the elephants [00:05] the cool thing about these guys is that they have really... really really long trunks and that's cool [00:16] and that's pretty much all there is to say IMAGE: ~/.cache/video_mcp/Youtube_jNQXAC9IVRw/sheets_8/sheet_01.jpg
Claude: He stands in front of the elephants (00:01) and says the cool thing about them is their really long trunks (00:05). That is the whole video (00:16).
| watch-video | Cloud video APIs (e.g. Gemini) | Transcript-only tools | |
|---|---|---|---|
| Sees the screen (code, slides, charts, UI) | Yes: keyframes, hi-res frames, OCR | Yes | No |
| Runs locally, nothing uploaded | Yes | No: the video goes to the provider | Varies |
| API key or account | None | Required, billed per use | Varies |
| Videos without captions | Local Parakeet / Whisper | Yes | Often fails |
| Token cost of the visual pass | ~20 frames per contact sheet (cost of ~1.5 images) | Billed by video length | None (no visuals) |
| Private recordings (meetings, bug repros) | Safe: never leave the machine | Uploaded | Varies |
It ships as two parts:
| Step | What happens |
|---|---|
| Transcript | Platform subtitles if the video has them (seconds), else Parakeet TDT 0.6B v3 (int8, CPU, 25 European languages), else faster-whisper large-v3-turbo (other languages, GPU or language="auto"). |
| Keyframes | Decodes *only* keyframes at thumbnail size, drops repeats and static slides, then fills the largest time gaps. The selection adapts to how much the video changes (screencast vs. action). |
| Contact sheets | Labelled frames tiled into grids: about 20 frames for the token cost of 1.5 full frames. Black bars are cropped automatically. |
| Drill-down | get_frames seeks to exact timestamps at 1280 px (readable code and charts). For URLs it seeks into the stream without downloading the whole video. |
Everything is cached under ~/.cache/video_mcp, so repeat calls are instant.
Measured on a mid-range CPU (i5-11400, no GPU): 35.7-minute local video overview in about 2.6 minutes; YouTube video with subtitles in about 7 seconds; a drill-down frame in about 0.5 seconds.
Requirements: Python 3.10+ and ffmpeg (including ffprobe) on your PATH.
Installs the MCP server and the skill together. Needs uv for uvx.
/plugin marketplace add marwanm7moud/watch-video
/plugin install watch-video@watch-video
pipx install watch-video-mcp # or: uv tool install watch-video-mcp / pip install watch-video-mcp
pipx install "watch-video-mcp[whisper,ocr]"
pip install git+https://github.com/marwanm7moud/watch-video
No install needed to try the CLI: uvx --from watch-video-mcp video-cli hw.
Install ffmpeg with winget install Gyan.FFmpeg (Windows), brew install ffmpeg (macOS) or sudo apt install ffmpeg (Linux). The first transcription downloads the Parakeet model (about 650 MB).
Claude Code:
claude mcp add video --scope user -- video-mcp
Claude Desktop (claude_desktop_config.json) or any other MCP client:
{ "mcpServers": { "video": { "command": "video-mcp" } } }
If video-mcp is not on your PATH, use the full path to the executable or python -m video_mcp.server.
The skill works with or without the MCP server: it falls back to video-cli and installs it on first use. Copy the skill folder so your agent knows when and how to use the tools:
# macOS / Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r skills/watch-video ~/.claude/skills/
Copy-Item -Recurse skills\watch-video $HOME\.claude\skills\
Then ask Claude: *"Watch https://youtu.be/... and summarize it"*, or *"At what point do they explain the stop-loss, and what does the chart show then?"*
| Tool | Use |
|---|---|
video_overview(source, max_frames=40, ocr=False) | Start here: metadata, chapters, full transcript, contact sheets. ocr=True adds on-screen text. |
get_frames(source, timestamps, hi_res=True) | Exact frames ("12:30", "1:02:05" or seconds), up to 20. |
scan_range(source, start, end, count=12) | Evenly spaced frames in one sheet, to follow motion or a demo. |
find_cuts(source, start, end, threshold=0.2) | Hard cuts (shot or screen changes) and cuts per minute, for pacing. |
get_transcript(source, start, end) | Transcript slice. |
search_transcript(source, query) | Timestamped hits for any of the words, exact phrase first; plus on-screen text after an ocr=True overview. |
check_hardware() | Detected tools, GPU and the transcription profile in use. |
The same operations work without MCP:
video-cli overview video.mp4 --max-frames 16
video-cli overview demo.mp4 --ocr # also read code/slides on screen video-cli frames https://youtu.be/... 12:30 13:05 video-cli range video.mp4 10:00 10:30 --count 12 video-cli cuts ad.mp4 # hard cuts + cuts per minute video-cli search video.mp4 "stop loss" video-cli hw
| Variable | Default | Effect |
|---|---|---|
VIDEO_MCP_CACHE | ~/.cache/video_mcp | Cache directory (delete it to reclaim space). |
VIDEO_MCP_LANG | en | Default transcription language; auto detects it with Whisper. |
VIDEO_MCP_THREADS | 4 (CPU) | Threads for CPU transcription. |
VIDEO_MCP_AVX512 | unset | Set to 1 to let Whisper use AVX-512 (faster, but a very heavy sustained load). |
On CPU the server runs below normal priority, one heavy job at a time, with Whisper held to AVX2, so a long transcription does not freeze your desktop.
language. Parakeet covers 25 European languages on CPU (language="de", "fr", "es", ...). Other languages (Arabic, Chinese, Japanese, Hindi, ...) need Whisper, which is slow on CPU.pip install -e ".[dev]"
ruff check . pytest
MIT. See LICENSE.