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)
Provider-neutral short-form AI video toolkit for agents: Sora, Gemini Veo, xAI/Grok, Seedance.
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.
SHORT_VIDEO_DRY_RUN, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, XAI_API_KEYLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
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": {
"short-video-agent-kit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"short-video-agent-kit"
],
"env": {
"SHORT_VIDEO_DRY_RUN": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"XAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add short-video-agent-kit --env SHORT_VIDEO_DRY_RUN=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value --env GEMINI_API_KEY=your-value --env XAI_API_KEY=your-value -- npx -y short-video-agent-kitCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"short-video-agent-kit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"short-video-agent-kit"
],
"env": {
"SHORT_VIDEO_DRY_RUN": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"XAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"short-video-agent-kit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"short-video-agent-kit"
],
"env": {
"SHORT_VIDEO_DRY_RUN": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"XAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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.
SHORT_VIDEO_DRY_RUN envEsta 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 8 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub davidmosiah, 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.
Debes completar: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, XAI_API_KEY
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 (0.1.7) llegó al registro hace 5 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js 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:↓ Descargas por semanai★ 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.
Short Video Agent Kit
One agent-first CLI + MCP for short-form AI video. Sora · Veo · xAI · Seedance — dry-run by default, paid generation when explicitly enabled.
⭐ If this agent-first tool helps your workflow, please star the repo. Stars make this tooling easier for other builders to discover and help Delx keep shipping open infrastructure.
🧱 Part of the Delx agent stack — 15 open-source MCP servers across body, reach and coordination.
Default is stdio. Optional Streamable HTTP — no session id, JSON responses, loopback only:
npx -y -p short-video-agent-kit short-video-mcp --http
Env: SHORT_VIDEO_MCP_HOST, SHORT_VIDEO_MCP_PORT, SHORT_VIDEO_MCP_TRANSPORT=http.
Provider-neutral short-form AI video toolkit for agents. It gives Codex, Claude, Cursor, Hermes, OpenClaw and other MCP clients one interface for building dry-run payloads and, when explicitly enabled, generating vertical video through Sora/OpenAI, Gemini Veo, xAI/Grok and Seedance/PiAPI-style providers.
Use it when an agent needs one safe interface for prompt-to-video payload validation and optional paid generation across multiple providers.
Video generation can be expensive and prompt-sensitive. This package makes agents start with safe steps:
--live or SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false before provider callsnpm install -g short-video-agent-kit
Or run directly:
npm exec --yes --package=short-video-agent-kit -- short-video-agent-kit doctor
No API key needed to try it — generation is dry-run by default, so the kit returns the exact provider-neutral plan it *would* send without spending a credit.
Build a Sora plan for an 8-second vertical teaser:
short-video-agent-kit generate \
--provider openai_sora \ --prompt "Vertical 8-second product teaser for a minimalist water bottle, soft studio light, slow dolly-in" \ --output ./output/teaser.mp4
Real output (no provider call, no credits spent):
{
"ok": true, "dry_run": true, "next_step": "Pass --live or set SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false to call the provider API.", "provider": "openai_sora", "endpoint": "POST /v1/videos", "payload": { "model": "sora-2", "prompt": "Vertical 8-second product teaser for a minimalist water bottle, soft studio light, slow dolly-in", "seconds": "8", "size": "720x1280" } }
Same prompt, different provider — the plan re-targets the endpoint and parameter shape for you. payload returns just the plan (no dry_run wrapper):
short-video-agent-kit payload --provider gemini_veo --prompt "Same teaser, 9:16, cinematic"
{
"provider": "gemini_veo", "endpoint": "POST /models/{model}:predictLongRunning", "payload": { "instances": [ { "prompt": "Same teaser, 9:16, cinematic" } ], "parameters": { "aspectRatio": "9:16", "durationSeconds": 8 } } }
Check which providers are wired up (keys are detected, never printed):
short-video-agent-kit doctor
{
"ok": false, "dry_run": true, "providers": { "openai_sora": { "configured": false, "env_keys": ["OPENAI_API_KEY"], "models": ["sora-2"] }, "gemini_veo": { "configured": false, "env_keys": ["GEMINI_API_KEY", "GOOGLE_API_KEY"], "models": ["veo-3.1-fast-generate-preview"] }, "xai_grok": { "configured": false, "env_keys": ["XAI_API_KEY"], "models": ["grok-imagine-video", "grok-imagine-image"] }, "seedance_piapi": { "configured": false, "env_keys": ["PIAPI_KEY", "SEEDANCE_API_KEY"], "models": ["seedance-2-fast-preview"] } }, "output_dir": "./output", "next_steps": [ "Set one provider key: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, XAI_API_KEY or PIAPI_KEY." ] }
When you are ready to actually render, set a provider key and re-run generate with --live (or SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false).
short-video-agent-kit manifest --client codex
short-video-agent-kit doctor short-video-agent-kit privacy-audit short-video-agent-kit payload --provider gemini_veo --prompt-file prompt.txt short-video-agent-kit generate --provider openai_sora --prompt "Vertical product teaser" --output ./output/teaser.mp4 short-video-agent-kit generate --provider openai_sora --prompt-file prompt.txt --output ./output/teaser.mp4 --live
Supported providers:
openai_soragemini_veoxai_grokseedance_piapishort-video-mcp
HTTP transport:
SHORT_VIDEO_MCP_TRANSPORT=http short-video-mcp
Hermes-style config:
mcp_servers:
short_video: command: npx args: ["-y", "short-video-agent-kit"] sampling: enabled: false
Recommended first calls:
short_video_connection_statusshort_video_privacy_auditshort_video_build_payloadshort_video_generate| Tool | Purpose |
|---|---|
short_video_agent_manifest | Install/runtime guidance for Codex, Claude, Cursor, Hermes and OpenClaw |
short_video_connection_status | Provider readiness without API keys |
short_video_privacy_audit | Prompt, output and reference-asset boundaries |
short_video_build_payload | Provider-specific payload without paid generation |
short_video_generate | Dry-run by default, live only when explicitly requested |
Use short-video-agent-kit. First call short_video_connection_status and short_video_privacy_audit.
Build the payload before generation. Only set live=true if I explicitly confirm a paid provider call.
Copy .env.example to .env and fill only the provider keys you plan to use. .env, output/ and .agent-data/ are ignored by Git.
--live, MCP live=true, or SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false.npm install
npm test npm run check