Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
Descripción del creador (original en inglés)
Generate speech, voices, and transcripts through the ElevenLabs API.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"voicegen-port": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/voicegen-port",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add voicegen-port -- npx -y @reneturcios/voicegen-port mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"voicegen-port": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/voicegen-port",
"mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"voicegen-port": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/voicegen-port",
"mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub CloudCorpRecords, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.0) llegó al registro hace 6 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js, Docker en tu computadora.
En la misma categoría: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
voicegen-port turns text into spoken audio, and audio back into text, through the ElevenLabs API. It can read a paragraph aloud in a chosen voice, invent a sound effect from a description, transcribe a recording, clean a noisy clip down to its voice, and manage the voice library itself — designing new voices from a written description and saving the ones worth keeping. It runs from the command line or as an MCP server for agents.
An ElevenLabs API key is required. Put it in the ELEVENLABS_API_KEY environment variable; the key is sent to the API as the xi-api-key header and never appears in output. When the variable is missing, every call fails with an error that names it.
Audio is binary, and this tool treats it honestly: generation calls report an artifact summary (byte count, base64 length, content type) instead of dumping raw audio into text output.
npx @reneturcios/voicegen-port voices
Or run the container image:
docker run -i -e ELEVENLABS_API_KEY ghcr.io/cloudcorprecords/voicegen-port
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
export ELEVENLABS_API_KEY="your ElevenLabs API key"
voicegen-port tts "Welcome to the show" --voice v_george voicegen-port sfx "rain on a tin roof" --duration 4 voicegen-port stt interview.mp3 --language en voicegen-port isolate noisy-call.mp3 voicegen-port voices voicegen-port voice v_rachel voicegen-port search-voices "narrator" --page-size 5 voicegen-port design "A calm British narrator" --text "Sample line" voicegen-port create-from-preview gen_1 "Calm Narrator" voicegen-port add-voice "Studio Voice" --description "Warm and close" voicegen-port delete-voice v_old voicegen-port models voicegen-port subscription voicegen-port user
voicegen-port --version
Exit codes: 0 on success, 1 when a call fails (including a missing ELEVENLABS_API_KEY or an API error), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/voicegen-port mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "voicegen-port": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/voicegen-port", "mcp"], "env": { "ELEVENLABS_API_KEY": "your ElevenLabs API key" } } } }
This is the documented core subset (14 tools) of the official ElevenLabs MCP server. The conversational-AI and telephony tools (create_agent, list_agents, get_agent, delete_agent, add_knowledge_base_to_agent, make_outbound_call, list_phone_numbers) plus voice_clone, speech_to_speech, and play_audio are not implemented; see the build report.
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
text_to_speech | text (required), voice_id, model_id, output_format (optional) | Audio artifact summary: bytes, base64 length, content type. |
text_to_sound_effects | text (required), duration_seconds, prompt_influence (optional) | Audio artifact summary for the generated effect. |
speech_to_text | file_path (required), language_code, model_id (optional) | The transcription payload, including its text. |
isolate_audio | file_path (required) | Audio artifact summary for the isolated voice track. |
list_voices | — | All voices: id, name, and category per voice. |
get_voice | voice_id (required) | The full voice record. |
search_voices | search (required), category, page_size (optional) | Matching voices in the same summary shape. |
text_to_voice | prompt (required), text (optional) | Voice design previews, including generated voice ids. |
create_voice_from_preview | generated_voice_id, voice_name (required), voice_description (optional) | The saved voice record. |
add_voice | name (required), description (optional) | The added voice record. |
delete_voice | voice_id (required) | The API's deletion response. |
list_models | — | All models: id, name, and description per model. |
check_subscription | — | The account's subscription record. |
get_user_info | — | The API key owner's user record. |
Calls go to https://api.elevenlabs.io/v1 with JSON bodies. speech_to_text and add_voice are multipart uploads upstream; this rebuild shapes them as JSON bodies naming the file / voice, a simplification recorded in the build report.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.