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)
Transcribe local files and URLs with SpeechWeave's OpenAI-compatible Speech-to-Text 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.
SPEECHWEAVE_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": {
"speechweave": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@speechweave/mcp"
],
"env": {
"SPEECHWEAVE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add speechweave --env SPEECHWEAVE_API_KEY=your-value -- npx -y @speechweave/mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"speechweave": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@speechweave/mcp"
],
"env": {
"SPEECHWEAVE_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": {
"speechweave": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@speechweave/mcp"
],
"env": {
"SPEECHWEAVE_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 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub speechweave, 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: SPEECHWEAVE_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 (1.10.0) llegó al registro hace 15 días.
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:★ 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.
Official Model Context Protocol server for SpeechWeave. Use to transcribe local files and URLs from Cursor, Claude Desktop, Claude Code, Windsurf, and other MCP clients.
SpeechWeave handles short clips and long-form audio without client-side chunking. This MCP server exposes both sync tools (the transcript comes back in the same tool call) and async tools (start a job, then poll for status).
Docs: speechweave.com/docs/mcp · API reference
Requires Node.js 18+ and a SpeechWeave API key (sk_live_…).
export SPEECHWEAVE_API_KEY="sk_live_..."
npx -y @speechweave/mcp
Add to your MCP config (e.g. .cursor/mcp.json, claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "speechweave": { "command": "npx", "args": ["-y", "@speechweave/mcp"], "env": { "SPEECHWEAVE_API_KEY": "sk_live_..." } } } }
claude mcp add speechweave --env SPEECHWEAVE_API_KEY=sk_live_... -- npx -y @speechweave/mcp
| Tool | Delivery | When to use |
|---|---|---|
transcribe_file | sync | Absolute local path. Returns the transcript in this call |
transcribe_url | sync | Public HTTPS URL. Returns the transcript in this call |
start_job_file | async | Absolute local path. Returns job_id immediately |
start_job_url | async | Public HTTPS URL. Returns job_id immediately |
get_job_status | async | Poll status / transcript for a job id |
cancel_job | n/a | Cancel a queued or processing job |
get_limits | n/a | Upload size ceilings for your API key |
fetch_doc | n/a | Public docs by slug (bundled pages + live OpenAPI) |
Delivery (sync or async) is separate from service_mode (standard or deferred). Either service mode works with either delivery.
Never pass raw audio bytes over MCP. Use absolute file paths (local clients) or HTTPS URLs.
All transcription and job-start tools accept the following optional arguments:
model: Choose core (default) or max.service_mode: Choose standard (default) or deferred (lower cost, lower priority).language: Optional ISO language code to force language detection.task: Choose transcribe (default) or translate to produce an English translation instead. language is ignored when translating.prompt: Optional custom vocabulary hint (proper nouns, acronyms, product names) for the first ~30s of audio.Formatted transcripts: transcribe_file, transcribe_url, and get_job_status also accept an optional response_format (text, srt, vtt, or verbose_json) to return the transcript in that shape instead of the default plain text.
Saving to a file: transcribe_file, transcribe_url, and get_job_status accept output_file (an absolute path). The transcript is written there instead of being returned, so long transcripts stay out of the conversation. The result includes output_file and bytes_written. The path must end in .txt, .md, .json, .srt, or .vtt and cannot be inside a hidden folder. The parent folder must exist, and an existing file is only replaced when overwrite is true. With response_format: "verbose_json" the file holds the text plus segment timings as JSON.
Billing errors: a 402 comes back as a tool error with code and a hint. USER_SPEND_CAP_REACHED (raise your spend cap), PLATFORM_SPEND_CAP_REACHED (monthly account limit, request an increase), and INSUFFICIENT_BALANCE or WALLET_EMPTY (top up) all need a change on the account first, so the hint tells the assistant not to retry.
Timeout behavior: Sync tools accept an optional timeout_ms. If the transcription exceeds the timeout, the tool gracefully returns a job_id and instructs the client to switch to get_job_status polling.
get_limits: Returns GET /v1/limits for the calling key, with MB equivalents. Use before uploading large local files.fetch_doc: Returns public documentation. Slug list shows the catalog. Bundled pages include quickstart, mcp, models, billing, and data_retention. Slug api fetches a live OpenAPI overview, and api/ returns one endpoint (e.g. api/get_v1_limits).After adding the server and restarting your client, try asking your AI assistant:
"Use SpeechWeave to transcribe
/Users/me/recordings/standup.mp3and summarize action items."
*The assistant will call transcribe_file with the absolute path and summarize the returned transcript.*
"Start a SpeechWeave job for
https://cdn.example.com/three_hour_podcast.mp3, then check back until it completes."
*The assistant will call start_job_url, then periodically call get_job_status until the status reaches completed.*
"Translate
/Users/me/recordings/spanish_interview.mp3into English SRT subtitles using SpeechWeave."
*The assistant will call transcribe_file with task: "translate" and response_format: "srt".*