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)
Paid human listeners judge TTS audio blind: pairwise preference or human-vs-AI detection.
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.
WOODSTITCH_API_KEYAls 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": {
"tts-human-eval": {
"command": "uvx",
"args": [
"woodstitch-mcp"
],
"env": {
"WOODSTITCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add tts-human-eval --env WOODSTITCH_API_KEY=your-value -- uvx woodstitch-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"tts-human-eval": {
"command": "uvx",
"args": [
"woodstitch-mcp"
],
"env": {
"WOODSTITCH_API_KEY": "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": {
"tts-human-eval": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"woodstitch-mcp"
],
"env": {
"WOODSTITCH_API_KEY": "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 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde über die Domain woodstitch.com 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
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: WOODSTITCH_API_KEY
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 (0.1.5) kam gestern 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:↓ Downloads pro Wochei★ 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 Woodstitch API: paid human listeners judge your text-to-speech audio in blinded studies, and your agent gets a number back with a confidence interval.
Two tasks, and only two: pairwise preference (a listener hears two clips of the same text and picks one, forced choice) and human-vs-AI detection (one clip, human or AI, confidence 1–4). Not offered: MOS, CMOS, MUSHRA or any 1–5 scale.
Get an API key at https://woodstitch.com/app/api-keys, then:
Claude Code
claude mcp add woodstitch -e WOODSTITCH_API_KEY=ws_live_... -- uvx woodstitch-mcp
Claude Desktop / Cursor / any MCP client (mcpServers entry):
{
"woodstitch": { "command": "uvx", "args": ["woodstitch-mcp"], "env": {"WOODSTITCH_API_KEY": "ws_live_..."} } }
pipx run woodstitch-mcp or pip install woodstitch-mcp && woodstitch-mcp work too. Requires Python 3.10+.
Claude Code users: the Woodstitch plugin bundles this server with a skill that knows when and how to run a listening test: /plugin marketplace add woodstitch-llc/claude-plugin then /plugin install tts-human-eval@woodstitch.
| Tool | What it does | Money |
|---|---|---|
woodstitch_templates | What is measured and what is not (no key needed) | – |
woodstitch_pricing | Rate card and worked examples (no key needed) | – |
woodstitch_account | Balance and spend | – |
woodstitch_upload_files | Upload local audio, get file ids | – |
woodstitch_create_eval | Create and price a study; dry_run to price only | charges nothing |
woodstitch_start_eval | Start the study | spends money |
woodstitch_get_eval | Progress and provisional score | – |
woodstitch_get_results | Final numbers | – |
woodstitch_export | Every judgement as rows (json or csv, optionally to a file) | – |
woodstitch_cancel_eval | Stop early, pay only for work done | – |
woodstitch_list_evals, woodstitch_list_files, woodstitch_delete_file | housekeeping | – |
woodstitch_start_eval requires user_confirmed_amount_usd, the quoted total the user agreed to, and sends it to the API as the hard ceiling max_total_usd. If the quote is higher than what the user confirmed, the API refuses (over_max) and nothing starts. An agent cannot start a study the user has not seen the price of.Idempotency-Key, so a retried call never creates or starts a study twice.woodstitch_upload_files(["a/001.wav", "b/001.wav", ...]) or use public URLs.woodstitch_create_eval(pairs=[{"id":"001","a":"file_…","b":"file_…","passage":"001","system_a":"base","system_b":"candidate"}, …], ratings_per_pair=5) → quote, nothing charged.woodstitch_start_eval(eval_id, user_confirmed_amount_usd= ).woodstitch_get_eval(eval_id) now and then; first judgements usually land within minutes.woodstitch_get_results(eval_id) when status is completed; woodstitch_export for the rows.Method, listener pay and controls: https://woodstitch.com/research/methodology. Machine-readable API spec: https://woodstitch.com/openapi.json.
uv venv && . .venv/bin/activate && uv pip install -e .
WOODSTITCH_API_KEY=ws_live_... woodstitch-mcp # stdio server
MIT © Woodstitch LLC