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 an AI watch a video: timestamped transcript, scene-selected keyframes and exact frames. Local.
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": {
"watch-video": {
"command": "uvx",
"args": [
"watch-video-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add watch-video -- uvx watch-video-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"watch-video": {
"command": "uvx",
"args": [
"watch-video-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": {
"watch-video": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"watch-video-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 8 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub marwanm7moud, 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 (0.2.0) llegó al registro hace 8 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.
Let Claude (or any MCP client) watch a video. Give it a local file or a URL (YouTube and 1,500+ other sites via yt-dlp) and it gets a timestamped transcript plus a handful of scene-selected keyframes, then drills into exact frames only when needed. No cloud transcription, no API keys.
> Watch https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw and tell me what he says about the elephants.
$ video-cli overview https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw --max-frames 8
duration: 00:19 transcript: platform-subs:en, language=en, 6 segments, took 0.4s keyframes: 3 scene-selected at 00:00, 00:05, 00:11 total time: 6.7s
[00:01] All right, so here we are, in front of the elephants [00:05] the cool thing about these guys is that they have really... really really long trunks and that's cool [00:16] and that's pretty much all there is to say IMAGE: ~/.cache/video_mcp/Youtube_jNQXAC9IVRw/sheets_8/sheet_01.jpg
Claude: He stands in front of the elephants (00:01) and says the cool thing about them is their really long trunks (00:05). That is the whole video (00:16).
| watch-video | Cloud video APIs (e.g. Gemini) | Transcript-only tools | |
|---|---|---|---|
| Sees the screen (code, slides, charts, UI) | Yes: keyframes, hi-res frames, OCR | Yes | No |
| Runs locally, nothing uploaded | Yes | No: the video goes to the provider | Varies |
| API key or account | None | Required, billed per use | Varies |
| Videos without captions | Local Parakeet / Whisper | Yes | Often fails |
| Token cost of the visual pass | ~20 frames per contact sheet (cost of ~1.5 images) | Billed by video length | None (no visuals) |
| Private recordings (meetings, bug repros) | Safe: never leave the machine | Uploaded | Varies |
It ships as two parts:
| Step | What happens |
|---|---|
| Transcript | Platform subtitles if the video has them (seconds), else Parakeet TDT 0.6B v3 (int8, CPU, 25 European languages), else faster-whisper large-v3-turbo (other languages, GPU or language="auto"). |
| Keyframes | Decodes *only* keyframes at thumbnail size, drops repeats and static slides, then fills the largest time gaps. The selection adapts to how much the video changes (screencast vs. action). |
| Contact sheets | Labelled frames tiled into grids: about 20 frames for the token cost of 1.5 full frames. Black bars are cropped automatically. |
| Drill-down | get_frames seeks to exact timestamps at 1280 px (readable code and charts). For URLs it seeks into the stream without downloading the whole video. |
Everything is cached under ~/.cache/video_mcp, so repeat calls are instant.
Measured on a mid-range CPU (i5-11400, no GPU): 35.7-minute local video overview in about 2.6 minutes; YouTube video with subtitles in about 7 seconds; a drill-down frame in about 0.5 seconds.
Requirements: Python 3.10+ and ffmpeg (including ffprobe) on your PATH.
Installs the MCP server and the skill together. Needs uv for uvx.
/plugin marketplace add marwanm7moud/watch-video
/plugin install watch-video@watch-video
pipx install watch-video-mcp # or: uv tool install watch-video-mcp / pip install watch-video-mcp
pipx install "watch-video-mcp[whisper,ocr]"
pip install git+https://github.com/marwanm7moud/watch-video
No install needed to try the CLI: uvx --from watch-video-mcp video-cli hw.
Install ffmpeg with winget install Gyan.FFmpeg (Windows), brew install ffmpeg (macOS) or sudo apt install ffmpeg (Linux). The first transcription downloads the Parakeet model (about 650 MB).
Claude Code:
claude mcp add video --scope user -- video-mcp
Claude Desktop (claude_desktop_config.json) or any other MCP client:
{ "mcpServers": { "video": { "command": "video-mcp" } } }
If video-mcp is not on your PATH, use the full path to the executable or python -m video_mcp.server.
The skill works with or without the MCP server: it falls back to video-cli and installs it on first use. Copy the skill folder so your agent knows when and how to use the tools:
# macOS / Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r skills/watch-video ~/.claude/skills/
Copy-Item -Recurse skills\watch-video $HOME\.claude\skills\
Then ask Claude: *"Watch https://youtu.be/... and summarize it"*, or *"At what point do they explain the stop-loss, and what does the chart show then?"*
| Tool | Use |
|---|---|
video_overview(source, max_frames=40, ocr=False) | Start here: metadata, chapters, full transcript, contact sheets. ocr=True adds on-screen text. |
get_frames(source, timestamps, hi_res=True) | Exact frames ("12:30", "1:02:05" or seconds), up to 20. |
scan_range(source, start, end, count=12) | Evenly spaced frames in one sheet, to follow motion or a demo. |
find_cuts(source, start, end, threshold=0.2) | Hard cuts (shot or screen changes) and cuts per minute, for pacing. |
get_transcript(source, start, end) | Transcript slice. |
search_transcript(source, query) | Timestamped hits for any of the words, exact phrase first; plus on-screen text after an ocr=True overview. |
check_hardware() | Detected tools, GPU and the transcription profile in use. |
The same operations work without MCP:
video-cli overview video.mp4 --max-frames 16
video-cli overview demo.mp4 --ocr # also read code/slides on screen video-cli frames https://youtu.be/... 12:30 13:05 video-cli range video.mp4 10:00 10:30 --count 12 video-cli cuts ad.mp4 # hard cuts + cuts per minute video-cli search video.mp4 "stop loss" video-cli hw
| Variable | Default | Effect |
|---|---|---|
VIDEO_MCP_CACHE | ~/.cache/video_mcp | Cache directory (delete it to reclaim space). |
VIDEO_MCP_LANG | en | Default transcription language; auto detects it with Whisper. |
VIDEO_MCP_THREADS | 4 (CPU) | Threads for CPU transcription. |
VIDEO_MCP_AVX512 | unset | Set to 1 to let Whisper use AVX-512 (faster, but a very heavy sustained load). |
On CPU the server runs below normal priority, one heavy job at a time, with Whisper held to AVX2, so a long transcription does not freeze your desktop.
language. Parakeet covers 25 European languages on CPU (language="de", "fr", "es", ...). Other languages (Arabic, Chinese, Japanese, Hindi, ...) need Whisper, which is slow on CPU.pip install -e ".[dev]"
ruff check . pytest
MIT. See LICENSE.