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)
Search Chinese deep-reads of 190+ podcasts; every point and quote has an audio timestamp.
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.
OURWORD_SITEWelche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
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.
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.
OURWORD_SITE 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 woowoeth 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 (1.0.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB 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.
把 原声(ourword.ai)的播客深读开放给 agent 查。
每天从 190 多档中英文播客里挑出值得记住的判断,写成中文深读。要点、金句、数字 都带时间戳,点一下回到它在原声里被说出的那一秒 —— 这个服务器把同一批数据变成 可查的接口。
站上本来就有 llms.txt / llms-full.txt,但那是给「整篇读一遍」准备的: llms-full.txt 有 6.9 MB,agent 要回答「谁讲过 reward hacking」只能把它整份读进 上下文。这个服务器让它先筛出几条,再按需要取那一集的结构。
不用装。只要有 Python 3.10+:
{
"mcpServers": { "ourword": { "command": "python3", "args": ["/path/to/mcp/ourword_mcp.py"] } } }
只用标准库,没有第三方依赖。数据从线上取,所以不会拿到发行当天的旧快照。
| 工具 | 做什么 |
|---|---|
search_episodes | 按关键词、节目、分类找集 |
get_episode | 一集的要点/金句/数字/术语,每条带时间戳 |
list_shows | 在册节目,各自已深读多少篇、最新一篇是哪天 |
latest_episodes | 最近的深读,可按分类 |
这里不提供逐字稿。 逐字稿是各播客的版权内容,站上任何一份文件里都没有, 这个接口也不会有。给出去的是我们自己写的判断、可核对的数字、带署名的短引用, 以及回到原音频那一秒的链接 —— 引用的人可以自己去核。
OURWORD_SITE=/path/to/your/checkout python3 ourword_mcp.py