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)
Runway ML MCP server: AI video, image, audio, voice generation, and task management
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.
RUNWAYML_API_SECRET, RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS, RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS, RUNWAY_ALLOWED_ROOT, RUNWAY_DOWNLOAD_ROOTAls 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": {
"runway": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-runway"
],
"env": {
"RUNWAYML_API_SECRET": "your-value",
"RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "your-value",
"RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add runway --env RUNWAYML_API_SECRET=your-value --env RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS=your-value --env RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS=your-value --env RUNWAY_ALLOWED_ROOT=your-value --env RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT=your-value -- npx -y @mindstone/mcp-server-runwayTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"runway": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-runway"
],
"env": {
"RUNWAYML_API_SECRET": "your-value",
"RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "your-value",
"RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "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": {
"runway": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-runway"
],
"env": {
"RUNWAYML_API_SECRET": "your-value",
"RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "your-value",
"RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "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.
RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS envRUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS envRUNWAY_ALLOWED_ROOT envRUNWAY_DOWNLOAD_ROOT 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 mindstone 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: RUNWAYML_API_SECRET
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 (0.4.2) kam vor 4 Tagen 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.
Runway ML MCP server for Model Context Protocol hosts. Generate AI video, images, audio, speech, sound effects, and manage custom voices — all through a standardised MCP interface powered by Runway's generative AI models.
RUNWAYML_API_SECRET)STATUS.jsonAfter clicking the button, your host will prompt you to fill: RUNWAYML_API_SECRET, RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS, RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS.
Manual config for Claude Desktop / Claude Code / Goose / Continue.dev (Runway ML)
{
"mcpServers": { "Runway ML": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@mindstone/mcp-server-runway" ], "env": { "RUNWAYML_API_SECRET": "", "RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "60000", "RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "600000" } } } }
cd <path-to-repo>/connectors/runway
npm install npm run build
npx -y @mindstone/mcp-server-runway
node dist/index.js
RUNWAYML_API_SECRET — Runway API key (from dev.runwayml.com)MCP_HOST_BRIDGE_STATE — optional path to a host bridge state file used for credential managementMINDSTONE_REBEL_BRIDGE_STATE — backwards-compatible alias for MCP_HOST_BRIDGE_STATERUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS — optional override (positive integer ms, max 30 min) for the outbound HTTP request timeout applied to Runway JSON API and host-bridge calls. Default: 60000 (60s). Raise this if you see TIMEOUT errors on slow submits; lower it if you want tighter bounds.RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS — optional override (positive integer ms, max 30 min) for the signed-URL upload leg of uploadEphemeral (large local-file uploads). Default: 600000 (10 min). Sized for up-to-200MB uploads on typical consumer uplinks (~5 Mbps) with comfortable headroom; raise for slower connections or lower for tighter bounds.{
"mcpServers": { "Runway": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mindstone/mcp-server-runway"], "env": { "RUNWAYML_API_SECRET": "your-api-key" } } } }
{
"mcpServers": { "Runway": { "command": "node", "args": [" /connectors/runway/dist/index.js"], "env": { "RUNWAYML_API_SECRET": "your-api-key" } } } }
configure_runway_api_key — Save your Runway API keygenerate_video_from_image — Animate a still image into a videogenerate_video_from_text — Create a video from a text descriptiongenerate_video_from_video — Re-style or transform an existing video (Aleph 2.0)character_performance — Animate a character with facial expressions and body movements (Act-Two)upscale_video — Upscale a video up to 4K (Magnific Video Upscaler)Video models: generate_video_from_image takes gen4_turbo (default), gen4.5, veo3.1 or veo3.1_fast; generate_video_from_text takes gen4.5 (default), veo3.1 or veo3.1_fast. veo3 is no longer accepted by Runway and is refused before any request; use veo3.1 or veo3.1_fast instead.
generate_image — Generate an image from text, optionally with reference imagesgenerate_speech — Generate spoken audio from text using ElevenLabs voicesgenerate_sound_effect — Generate sound effects from a text descriptionswap_voice — Replace the voice in an audio or video filedub_audio — Translate and dub audio into a different languageisolate_voice — Isolate voice from background audiolist_custom_voices — List all custom voices you've createdcreate_custom_voice — Create a custom voice from a text descriptionpreview_voice — Generate a short audio preview of a voicedelete_custom_voice — Delete a custom voicecheck_runway_task — Check the status of a generation taskwait_for_runway_task — Wait for a task to complete (auto-poll)cancel_runway_task — Cancel or delete a taskdownload_runway_output — Download a Runway output to a local fileupload_media — Upload a local file to Runway's ephemeral storageget_runway_balance — Check credit balance, tier limits, and usagequery_credit_usage — Query detailed credit usage by model and dayFSL-1.1-MIT — Functional Source License, Version 1.1, with MIT future licence. The software converts to MIT licence on 2030-04-08.
files/readModes version 1 is an experimental extension used by these connectors, not part of the MCP standard. A compatible host (the app running the connector) decides which input files a tool call may read. The connector opens only the host-approved physical path, after resolving symlinks. The host supplies this permission information with each call; it is not a tool argument you need to set. Missing or invalid permission information, or a file absent from the approved list, stops the read.
Clients that do not negotiate this extension keep the connector's existing standalone file restrictions. This extension changes input-read permissions; existing output destinations, upload formats, size limits and file checks apply.