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)
Run any model on the live WaveSpeed catalog: image, video, audio, 3D.
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.
WAVESPEED_API_KEY, WAVESPEED_BASE_URL, WAVESPEED_CLIENT_NAMEAls 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.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://api.wavespeed.ai/mcpÖffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpclaude mcp add wavespeed --env WAVESPEED_API_KEY=your-value --env WAVESPEED_BASE_URL=your-value --env WAVESPEED_CLIENT_NAME=your-value -- npx -y @wavespeed/mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
}
}
}In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "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": {
"wavespeed": {
"type": "http",
"url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
}
}
}In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"wavespeed": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "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.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://api.wavespeed.ai/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
WAVESPEED_BASE_URL envWAVESPEED_CLIENT_NAME envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Der Server verlangt eine Anmeldung, bevor er seine Tools auflistet.
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 über die Domain wavespeed.ai bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Antwort in 65 ms (HTTP 401)
Gibt OAuth-Anmeldung an, damit deine KI-App dich zum Einloggen weiterleiten kann
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 3 von 3 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: WAVESPEED_API_KEY
Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.2.8) kam gestern in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
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.
An MCP server for the WaveSpeed platform: run any model on the live catalog — image, video, audio, 3D — from Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, or any MCP client.
Built on the same design as the open-source @wavespeed/cli:
run_model executes anything; get_model_schema tells the agent what inputs a model actually accepts, so it reads before it writes. generate_image, edit_image, generate_video, edit_video and extend_video skip that: they use the same models as the WaveSpeed /chat page, pick the endpoint for what you give them and fit the request to its live schema.@path marker — a "@./photo.jpg" value inside input uploads the file and substitutes its hosted URL. Bare paths are passed through untouched. The shortcut tools (generate_image etc.) are the exception: they pick the endpoint and fit the request to the model, and report what they changed in notes.get_price takes the same input as run_model and returns an estimate; the amount actually charged for a run is authoritative.| Tool | What it does |
|---|---|
list_models | Search the live catalog by text or modality type |
get_model_schema | A model's real input schema (required, properties, defaults), with a link to the model's playground page |
run_model | Submit + wait; rejects input keys the model doesn't accept; @path inputs upload automatically; returns output URLs |
generate_image | Image from a prompt with the /chat image models (default Seedream 5 Pro); reference images use the model's edit endpoint |
edit_image | Edit, restyle or combine existing images with the same models |
generate_video | Video from a prompt, a first/last frame or reference images/videos/audio, with the /chat video models (default Seedance 2.5); the mode (text, image, reference) is picked from the inputs |
edit_video | Edit an existing video, optionally with reference images/audio |
extend_video | Continue an existing video with new footage |
get_price | Cost estimate for the inputs you pass (no charge), with a link to the model's playground page |
get_balance | Account credit balance, with the top-up link |
list_predictions | Run history (default last 24h); filter by model, status, time range |
list_billings | Itemized charges and refunds (needs a Billing-access key) |
get_usage | Spend, request counts and per-model breakdown (default last 7 days; needs a Billing-access key) |
delete_predictions | Delete finished runs from the history (up to 100; needs confirm: true, cannot be undone from here) |
upload_file | Local file → hosted URL (24h content-hash dedupe) |
get_prediction | Status/outputs of any run by id; optional wait_seconds to wait for it |
The five shortcut tools take wait_seconds like run_model, and estimate_only: true returns the price and the exact request that would run without submitting or charging anything. In their prompts, media is named @image 1, @video 1, @audio 1 (in the order given); it is renamed to what each model expects. Models and defaults follow /chat: an unknown model is rejected, and a named model is never switched.
Some generations take minutes to hours. run_model submits the run and returns the prediction id right away (done: false); the assistant then calls get_prediction with that id and wait_seconds (max 1800) until done is true. The task keeps running server-side, so a dropped connection loses nothing. Pass wait_seconds to run_model to wait for a quick model in the same call. While waiting, both tools send MCP progress notifications that carry the prediction id.
The same server is hosted at:
https://api.wavespeed.ai/mcp
MCP · ) that you can delete on the API Keys page to disconnect.claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpcode --add-mcp '{"name":"wavespeed","type":"http","url":"https://api.wavespeed.ai/mcp"}'mcp-remote, which opens the same browser approval on first start: {
"mcpServers": { "wavespeed": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.wavespeed.ai/mcp"] } } }
Authorization: Bearer .The hosted server has the same tools, with one difference for files: it cannot read files on your computer, so pass public URLs, use create_upload from a tool that can send HTTP requests (it returns a temporary upload address and the download_url to use as an input), or, in ChatGPT, attach the file to the chat (the upload_attachment tool, which only ChatGPT can fill, imports it and returns a download_url). Full guide: wavespeed.ai/docs/mcp.
@latest makes npx fetch the newest release on each start; without it, npx runs a globally installed @wavespeed/mcp if one exists, however old.
Auth resolves from WAVESPEED_API_KEY, or from the CLI's stored login (wavespeed login) — one login covers both tools. Keys: wavespeed.ai/accesskey.
Claude Code
claude mcp add wavespeed -- npx -y @wavespeed/mcp@latest
Claude Desktop / other clients (mcpServers config):
{
"mcpServers": { "wavespeed": { "command": "npx", "args": ["-y", "@wavespeed/mcp@latest"], "env": { "WAVESPEED_API_KEY": "wsk_..." } } } }
"@./photo.jpg")npm install
npm run dev # run from source (stdio) npm run lint # typecheck npm run build # tsc → dist/
MIT
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