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)
Let your AI read any video: timed transcript, full-resolution frames, screen text, claim checks.
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.
TYPESAFE_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": {
"boson-video": {
"command": "uvx",
"args": [
"boson-video",
"mcp"
],
"env": {
"TYPESAFE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add boson-video --env TYPESAFE_API_KEY=your-value -- uvx boson-video mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"boson-video": {
"command": "uvx",
"args": [
"boson-video",
"mcp"
],
"env": {
"TYPESAFE_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": {
"boson-video": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"boson-video",
"mcp"
],
"env": {
"TYPESAFE_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.
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 linboxin, 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: TYPESAFE_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 (0.3.0) llegó al registro hace 28 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) 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.
Get the point of any video without watching all of it. Paste a YouTube link or drop a video file. Every line of the summary, the transcript and the screen text carries the second it came from, and questions are answered from the video and checked against it.
Built for long talks, lectures and finance videos in a language you half know (Chinese and English today).
In Claude Code, one line (uv runs it; nothing else to install):
claude mcp add boson-video -- uvx boson-video mcp
Claude Desktop, Cursor and Codex take the same command, uvx boson-video mcp, in their MCP settings; claude.ai and ChatGPT need a web address instead: setup for each app.
Then paste a YouTube link and ask. Your AI opens the video, reads the transcript, looks at the frames that matter at full resolution, and checks its claims, citing every moment. No keys needed, and everything runs on your computer. In apps that show interactive pages (Claude Desktop, claude.ai, ChatGPT, Cursor), the video's page opens right in the chat, and questions you ask there go to your AI.
uvx boson-video web # http://127.0.0.1:8770; the first run prints your invite code
Two optional models make it fuller. Without their keys you still get the scenes, the transcript and search.
INCEPTION_API_KEY), or any OpenAI-compatible model (BOSON_WRITER_BASE_URL, BOSON_WRITER_MODEL, BOSON_WRITER_API_KEY).TYPESAFE_API_KEY).Put the keys in a .env file in the folder you start from, or in ~/.boson-video/.env; the server says at start which one is missing. Off by default: with OPENAI_API_KEY and BOSON_SCREEN_CHECK=1, a sentence the words can't confirm is also checked against the frames on screen (OpenAI's Decisions API, about a cent a video).
Measured, one run each unless a range is shown. Mac: M5 MacBook with Apple's transcriber. Windows: a 12-thread laptop with SenseVoice or Parakeet on the CPU. Full tables: docs/measured.md.
| Video | Length | Scene map | Words | Transcript errors¹ | Screen text | Summary ✓ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Money or Life 美股频道, Meta and AI (zh, talking head) | 24:53 | 1.3 s | 13.8 s (Mac) | no human captions | — | 13 / 13 |
| Money or Life 美股频道, AI drug discovery (zh, slides) | 28:24 | 1.1 s | 18.5 s (Mac) | not scored | 36 moments read | 15 / 16 |
| 程序员老王, LLM abliteration (zh, animated diagrams) | 11:35 | — | 10.0 s (Windows) | not scored | 88 moments; burned-in subtitles told apart at 85 | 21 of 22 to 22 of 23 (several runs) |
| 陳永儀, TEDxTaipei (zh, talk) | 14:29 | — | 7.1 s (Mac) | 5.3% chars (Mac), 4.8% (SenseVoice) | — | 14 / 14 |
| Ken Robinson, TED (en, talk) | 20:06 | — | 9.9 s (Mac) | 10.0% words (Mac), 10.5% (Parakeet) | — | 22 / 25 |
| Sean's AI Stories, agent observability (en, screen recording) | 20:48 | 1.5 s | 13.2 s (Mac) | not scored | none: YouTube refused full resolution | 23 / 26 |
| Andrej Karpathy, Intro to LLMs (en, slides) | 59:48 | 1.6 s | 30.5 s (Mac) | only automatic captions | 19 of 20 slides right | 22 / 23 |
| Rick Astley, Never Gonna Give You Up (fast cuts) | 3:33 | 0.7 s | — | — | — | — |
¹ Against human captions (scripts/accuracy.py); about half the English errors are filler words the captions leave out. Summary ✓: summary sentences the checker confirmed against what was said (Jev, with numbers compared in code).
uvx boson-video <link | id | file> # build a video: scenes, words, screen text, summary
uvx boson-video ask "question" # the moment that answers it uvx boson-video models # fetch the local speech models now instead of on first use
From a clone: uv sync, then uv run boson-video …; uv run pytest runs the tests (offline).
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