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)
Run any model on the live WaveSpeed catalog: image, video, audio, 3D.
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.
WAVESPEED_API_KEY, WAVESPEED_BASE_URL, WAVESPEED_CLIENT_NAMELos 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 …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://api.wavespeed.ai/mcpAbre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpclaude mcp add wavespeed --env WAVESPEED_API_KEY=your-value --env WAVESPEED_BASE_URL=your-value --env WAVESPEED_CLIENT_NAME=your-value -- npx -y @wavespeed/mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
}
}
}Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "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": {
"wavespeed": {
"type": "http",
"url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
}
}
}Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"wavespeed": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "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.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://api.wavespeed.ai/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
WAVESPEED_BASE_URL envWAVESPEED_CLIENT_NAME envEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
El servidor pide iniciar sesión antes de mostrar sus herramientas.
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 el dominio wavespeed.ai (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Respondió en 65 ms (HTTP 401)
Declara inicio de sesión con OAuth, así que tu app de IA puede llevarte a iniciar sesión
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
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 3 de 3 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: WAVESPEED_API_KEY
Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.2.10) llegó al registro hoy.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
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.
An MCP server for the WaveSpeed platform: run any model on the live catalog — image, video, audio, 3D — from Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, or any MCP client.
Built on the same design as the open-source @wavespeed/cli:
run_model executes anything; get_model_schema tells the agent what inputs a model actually accepts, so it reads before it writes. generate_image, edit_image, generate_video, edit_video and extend_video skip that: they use the same models as the WaveSpeed /chat page, pick the endpoint for what you give them and fit the request to its live schema.@path marker — a "@./photo.jpg" value inside input uploads the file and substitutes its hosted URL. Bare paths are passed through untouched. The shortcut tools (generate_image etc.) are the exception: they pick the endpoint and fit the request to the model, and report what they changed in notes.get_price takes the same input as run_model and returns an estimate; the amount actually charged for a run is authoritative.| Tool | What it does |
|---|---|
list_models | Search the live catalog by text or modality type |
get_model_schema | A model's real input schema (required, properties, defaults), with a link to the model's playground page |
run_model | Submit + wait; rejects input keys the model doesn't accept; @path inputs upload automatically; returns output URLs |
generate_image | Image from a prompt with the /chat image models (default Seedream 5 Pro); reference images use the model's edit endpoint |
edit_image | Edit, restyle or combine existing images with the same models |
generate_video | Video from a prompt, a first/last frame or reference images/videos/audio, with the /chat video models (default Seedance 2.5); the mode (text, image, reference) is picked from the inputs |
edit_video | Edit an existing video, optionally with reference images/audio |
extend_video | Continue an existing video with new footage |
get_price | Cost estimate for the inputs you pass (no charge), with a link to the model's playground page |
get_balance | Account credit balance, with the top-up link |
list_predictions | Run history (default last 24h); filter by model, status, time range |
list_billings | Itemized charges and refunds (needs a Billing-access key) |
get_usage | Spend, request counts and per-model breakdown (default last 7 days; needs a Billing-access key) |
delete_predictions | Delete finished runs from the history (up to 100; needs confirm: true, cannot be undone from here) |
upload_file | Local file → hosted URL (24h content-hash dedupe) |
get_prediction | Status/outputs of any run by id; optional wait_seconds to wait for it |
The five shortcut tools take wait_seconds like run_model, and estimate_only: true returns the price and the exact request that would run without submitting or charging anything. In their prompts, media is named @image 1, @video 1, @audio 1 (in the order given); it is renamed to what each model expects. Models and defaults follow /chat: an unknown model is rejected, and a named model is never switched.
Some generations take minutes to hours. run_model submits the run and returns the prediction id right away (done: false); the assistant then calls get_prediction with that id and wait_seconds (max 1800) until done is true. The task keeps running server-side, so a dropped connection loses nothing. Pass wait_seconds to run_model to wait for a quick model in the same call. While waiting, both tools send MCP progress notifications that carry the prediction id.
The same server is hosted at:
https://api.wavespeed.ai/mcp
MCP · ) that you can delete on the API Keys page to disconnect.claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpcode --add-mcp '{"name":"wavespeed","type":"http","url":"https://api.wavespeed.ai/mcp"}'mcp-remote, which opens the same browser approval on first start: {
"mcpServers": { "wavespeed": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.wavespeed.ai/mcp"] } } }
Authorization: Bearer .The hosted server has the same tools, with one difference for files: it cannot read files on your computer, so pass public URLs, use create_upload from a tool that can send HTTP requests (it returns a temporary upload address and the download_url to use as an input), or, in ChatGPT, attach the file to the chat (the upload_attachment tool, which only ChatGPT can fill, imports it and returns a download_url). Full guide: wavespeed.ai/docs/mcp.
@latest makes npx fetch the newest release on each start; without it, npx runs a globally installed @wavespeed/mcp if one exists, however old.
Auth resolves from WAVESPEED_API_KEY, or from the CLI's stored login (wavespeed login) — one login covers both tools. Keys: wavespeed.ai/accesskey.
Claude Code
claude mcp add wavespeed -- npx -y @wavespeed/mcp@latest
Claude Desktop / other clients (mcpServers config):
{
"mcpServers": { "wavespeed": { "command": "npx", "args": ["-y", "@wavespeed/mcp@latest"], "env": { "WAVESPEED_API_KEY": "wsk_..." } } } }
"@./photo.jpg")npm install
npm run dev # run from source (stdio) npm run lint # typecheck npm run build # tsc → dist/
MIT
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