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)
Transcode/conform/splice video, convert docs, transcribe audio for AI agents. Free $1 trial.
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.
BOTVERSE_API_KEY, BOTVERSE_CONNECTOR_URLAls 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": {
"botverse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"botverse-mcp"
],
"env": {
"BOTVERSE_API_KEY": "your-value",
"BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add botverse --env BOTVERSE_API_KEY=your-value --env BOTVERSE_CONNECTOR_URL=your-value -- npx -y botverse-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"botverse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"botverse-mcp"
],
"env": {
"BOTVERSE_API_KEY": "your-value",
"BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "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": {
"botverse": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"botverse-mcp"
],
"env": {
"BOTVERSE_API_KEY": "your-value",
"BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "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.
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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto MkTurner74 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: BOTVERSE_API_KEY, BOTVERSE_CONNECTOR_URL
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 (1.5.1) kam vor 2 Monaten 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.
MCP server and command-line tool for Botverse — video transcoding and document conversion for AI agents and the humans who configure them.
Two ways to use it: an MCP server for your AI agents, and a `botverse` CLI for the shell — evaluation, CI/CD, cron, scripts, and local coding agents. No AWS. No FFmpeg. No infrastructure.
{
"mcpServers": { "botverse": { "command": "npx", "args": ["-y", "botverse-mcp"], "env": { "BOTVERSE_API_KEY": "bv_live_..." } } } }
Or with a connector URL (recommended for claude.ai):
{
"mcpServers": { "botverse": { "command": "npx", "args": ["-y", "botverse-mcp"], "env": { "BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "https://botverse.cloud/mcp?token=bv_sess_..." } } } }
botverse)The same package ships a botverse CLI for the shell — it reads files from disk and streams them straight to the API (no content goes through an LLM), so it's the fast path for evaluation, automation, and local coding agents.
export BOTVERSE_API_KEY=bv_live_… # or BOTVERSE_CONNECTOR_URL=…?token=bv_sess_…
npx botverse convert report.md --to pdf npx botverse convert *.md --to docx,pdf -o ./out npx botverse transcode clip.mov --to mp4 -o ./out npx botverse transcribe call.mp4 --to docx --attendees "Sarah Chen,Mike Torres" npx botverse conform video.mp4 audio.wav --to mp4 --method speed_conform --target-framerate 25 npx botverse balance
Each job uploads → polls → downloads the finished file to -o (default: current dir). Globs and multiple --to formats run as a batch.
Sandbox note: the CLI needs outbound network to
botverse.cloudand Botverse's file storage host, so it does
not run inside sandboxed agent environments (claude.ai / Claude Desktop), whose
egress is allowlisted. There, use the MCP tools (e.g.
convert_content) instead.
| Tool | Description |
|---|---|
get_upload_url | Get a presigned URL to upload a file for use with the _media/_file/_video (object-key-based) tools |
transcode_from_url | Transcode video from a public URL |
transcode_video | Transcode an uploaded video file |
conform_from_url | Mux a separate video + audio source (public URLs) into one output |
conform_media | Mux an uploaded video + audio source into one output |
conform_splice_from_url | Concatenate video/image segments (public URLs) — slates, bumpers, end cards, inserts, joined clips |
conform_splice_media | Concatenate uploaded video/image segments — same use cases |
convert_content | Convert document content inline (up to 4 MB; sandbox-safe) |
convert_from_url | Convert a document from a public URL |
convert_file | Convert an uploaded document |
submit_workflow | Submit a multi-step BWDL workflow chaining several of the above tools together, with dependency ordering and parallel branches |
get_workflow_status | Poll a workflow (and its per-step status) until it reaches a terminal state |
cancel_workflow | Cancel an in-progress workflow; already-completed steps are billed, the rest are not |
get_job_status | Poll a job until complete |
get_download_url | Get the signed download URL |
get_wallet_balance | Check wallet balance |
submit_workflow chains multiple Botverse tools (transcode, convert, transcribe, conform, splice) into one server-side job — e.g. transcribe → clip extraction → delivery — instead of your agent making each call and polling each one individually.
workflow_id and a steps array. Each step has an id, a tool (any MCP tool name), an inputs object, and an optional depends_on array of prior step ids.depends_on run in parallel."$.steps. .output_key", and a workflow-level parameter with "$.params. " — no other template syntax is supported.submit_workflow, poll with get_workflow_status every 5–10 seconds until the status is COMPLETED, FAILED, PARTIALLY_FAILED, or CANCELLED, and stop early with cancel_workflow if needed (you're only billed for steps that already completed).Example — a two-step conversion chain (URL → DOCX → PDF):
{
"workflow_id": "md-to-pdf-via-docx", "steps": [ { "id": "to_docx", "tool": "convert_from_url", "inputs": { "source_url": "https://example.com/report.md", "output_format": "docx" } }, { "id": "to_pdf", "tool": "convert_file", "depends_on": ["to_docx"], "inputs": { "object_key": "$.steps.to_docx.output_key", "output_format": "pdf" } } ] }
Credits never expire. Full pricing →