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)
Kdenlive video editing MCP - 36 tools for project, timeline, filters and melt rendering
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": {
"kdenlive": {
"command": "uvx",
"args": [
"kdenlive-mcp-server"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add kdenlive -- uvx kdenlive-mcp-serverIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"kdenlive": {
"command": "uvx",
"args": [
"kdenlive-mcp-server"
]
}
}
}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": {
"kdenlive": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"kdenlive-mcp-server"
]
}
}
}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 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Va1bhav512 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 (0.1.3) kam vor 2 Monaten 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.
A Model Context Protocol (MCP) server wrapping cli-anything-kdenlive for LLM-driven video editing workflows via Kdenlive.
This FastMCP server enables AI models to perform complex video editing tasks on Kdenlive projects through a set of 75 tools. The server uses the Python API of cli-anything-kdenlive directly (not subprocess) to maintain a persistent session state, ensuring modifications are immediately available to subsequent tool calls.
# Python 3.10+
pip install uv
cd kdenlive-mcp-server
uv sync
The server runs as a FastMCP server compatible with any LLM platform that supports MCP (e.g., Claude Code, Pi, OpenCode).
# Run the MCP server
uv run kdenlive-mcp
uv run python3 -m kdenlive_mcp_server.server
from kdenlive_mcp_server.server import (
project_new, bin_import_clip, timeline_add_clip, export_xml )
result = project_new(output_path="my_project.kdenlive-cli.json", profile="hd1080p30")
result = bin_import_clip(clip_path="video.mp4", name="Interview", duration=120.0)
result = timeline_add_clip(clip_id="clip0", track=0, position=0.0)
result = export_xml(output_path="output.kdenlive")
kdenlive-mcp-server/
├── kdenlive_mcp_server/ │ ├── init.py # Empty package init │ └── server.py # FastMCP server with 75 tools ├── main.py # Entry point delegating to server module ├── pyproject.toml # Project configuration and dependencies ├── uv.lock # Dependency lock file └── README.md # This file
| Tool | Description |
|---|---|
project_new() | Create a new Kdenlive project with optional profile override |
project_open() | Load an existing .kdenlive-cli.json project |
project_save() | Persist the current project state to disk |
project_get_info() | Get project metadata (resolution, FPS, track layout, clip counts) |
project_list_profiles() | List all available video output profiles (hd1080p30, 4k60, sd_pal, etc.) |
| Tool | Description |
|---|---|
bin_import_clip() | Ingest media files (video, audio, image) into the project bin |
bin_remove_clip() | Delete a clip from the bin by ID |
bin_list_clips() | List all assets in the project bin |
bin_get_clip_details() | Fetch detailed properties of a clip (duration, type, source) |
| Tool | Description |
|---|---|
timeline_add_track() | Append a video or audio track to the timeline |
timeline_remove_track() | Delete a track and all its clips |
timeline_add_clip() | Place a bin clip on a track at a specific position |
timeline_remove_clip() | Remove a clip from a track |
timeline_move_clip() | Reposition a clip on the same track |
timeline_trim_clip() | Adjust clip in/out crop handles |
timeline_split_clip() | Cut a clip into two pieces at a precise offset |
timeline_list() | List all tracks with clip counts and status |
| Tool | Description |
|---|---|
filter_add() | Attach a video/audio effect (blur, brightness, frei0r.opacity, volume) |
filter_remove() | Remove an effect from a clip |
filter_set_param() | Update a single filter parameter (radius, opacity, level) |
filter_list() | List all active filters on a clip |
filter_list_available() | Discover all available filters by category |
| Tool | Description |
|---|---|
transition_add() | Create blend transitions (dissolve, wipe, slide, composite, affine) |
transition_remove() | Delete a transition by ID |
transition_set() | Update a transition parameter |
transition_list() | List all transitions on the timeline |
| Tool | Description |
|---|---|
guide_add() | Add timeline markers/chapters |
guide_remove() | Remove a guide by ID |
guide_list() | List all guide markers |
| Tool | Description |
|---|---|
export_xml() | Generate Kdenlive/MLT XML for the project |
export_list_presets() | List available render presets |
export_render() | Render project to video via melt CLI |
| Tool | Description |
|---|---|
session_undo() | Revert the most recent operation (up to 50 history entries) |
session_redo() | Redo the last undone operation |
session_status() | Inspect session state (project loaded, modified flag, history depth) |
session_history() | List all undo/redo history entries |
| Tool | Description |
|---|---|
timeline_build_from_segments() | Place many keep-segments of one bin clip back to back in a single, single-undo call |
clip_reframe_vertical() | Center-crop a 16:9 clip to fill a 9:16 frame, with a horizontal pan |
timeline_build_from_segments(clip_id, segments, track=0, start=0.0, gap=0.0, include_audio=True, audio_track=None)Cutting a long take with timeline_split_clip / timeline_remove_clip is fragile because every removal shifts the clip_index of the clips after it. Instead, compute the ranges you want to keep and place them all at once:
timeline_add_track() # video track 0
timeline_build_from_segments( clip_id="clip0", segments=[{"start": 0.5, "end": 1.5}, {"start": 3.0, "end": 4.5}, {"start": 6.0, "end": 8.0}], )
segments is a list of {start, end} in source seconds, or a path to a JSON file containing {"segments": [...]}.start, separated by gap seconds.A1). Pass include_audio=False to skip this, or audio_track= to choose the track.session_undo() reverts it.clip_reframe_vertical(track_id, clip_index, x_offset=0.0)For Shorts/Reels/TikTok, start the project with a vertical profile (vertical1080p30 or vertical1080p60, both 1080x1920), then reframe each landscape clip:
project_new("short.kdenlive-cli.json", profile="vertical1080p30")
clip_reframe_vertical(track_id=0, clip_index=0) # center clip_reframe_vertical(track_id=0, clip_index=1, x_offset=-0.5) # pan left
The source is scaled so its height fills the frame, then shifted horizontally: x_offset -1 shows the left edge, 0 the center, 1 the right edge. It adds an affine filter (Kdenlive's Transform effect) with a transition.rect; calling it again on the same clip updates that filter instead of stacking another. Center crop only, no face tracking.
from kdenlive_mcp_server.server import (
project_new, bin_import_clip, timeline_add_track, timeline_add_clip, export_xml, project_save )
result = project_new( output_path="intro_video.kdenlive-cli.json", profile="hd1080p30", name="Introduction" )
result = bin_import_clip( clip_path="interview.mp4", name="Interview", duration=120.0 )
result = timeline_add_track(track_type="video", track_name="V1") result = timeline_add_clip( clip_id="clip0", # From bin_import_clip response track=0, position=0.0 )
result = export_xml(output_path="intro.kdenlive")
from kdenlive_mcp_server.server import (
project_new, bin_import_clip, timeline_add_track, timeline_add_clip, filter_add, filter_set_param, filter_list )
result = project_new(output_path="effects_demo.kdenlive-cli.json", profile="hd720p60") result = bin_import_clip(clip_path="movie.mp4", name="Movie", duration=300.0) result = timeline_add_track(track_type="video") result = timeline_add_clip(clip_id="clip0", track=0, position=0.0)
result = filter_add( track_id=0, clip_index=0, filter_type="brightness", params=["level=0.8"] )
result = filter_set_param( track_id=0, clip_index=0, filter_index=0, parameter="level", value="1.2" )
result = filter_list(track_id=0, clip_index=0)
from kdenlive_mcp_server.server import (
project_new, bin_import_clip, timeline_add_track, timeline_add_clip, guide_add, guide_list, project_save )
result = project_new(output_path="documentary.kdenlive-cli.json", profile="4k30") result = bin_import_clip(clip_path="documentary.mp4", name="Doc", duration=900.0) result = timeline_add_track(track_type="video") result = timeline_add_clip(clip_id="clip0", track=0, position=0.0)
result = guide_add(position=60.0, label="Chapter 1: Introduction", guide_type="chapter") result = guide_add(position=180.0, label="Chapter 2: Main Content", guide_type="chapter") result = guide_add(position=300.0, label="Chapter 3: Conclusion", guide_type="chapter")
result = guide_list()
result = project_save()
All tools return consistent response formats:
# Success
{ "success": True, "data": {...} }
{ "success": False, "error": "Error message describing the failure" }
[project]
name = "kdenlive-mcp-server" version = "0.1.0" description = "MCP server for Kdenlive video editing via cli-anything-kdenlive" requires-python = ">=3.10" dependencies = [ "mcp>=1.28.0", "cli-anything-kdenlive>=1.0.0", ]
[project.scripts] kdenlive-mcp = "kdenlive_mcp_server.server:main"
[tool.uv.sources] cli-anything-kdenlive = { git = "https://github.com/HKUDS/CLI-Anything.git", subdirectory = "kdenlive/agent-harness" }
Auto-generated by uv sync. Contains locked dependency versions.
If Kdenlive reports "Version of the project file cannot be read" or "Timeline clip without bin reference found":
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo