Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
作者による説明(英語の原文)
Edit, analyze and convert audio: loudness, spec checks, denoise, EQ, cuts, BPM, key. No ffmpeg.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"audio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"audio",
"--mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add audio -- npx -y audio --mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"audio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"audio",
"--mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"audio": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"audio",
"--mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント audiojs で確認済みです
コードの最終更新:一昨日
MITを使用
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は一昨日、最新バージョン(2.10.0)がレジストリに届いたのは34 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
_High-level audio manipulations: loading, playback, analysis and editing. 140+ plugins: denoise, dynamics, EQ, filters, effects, reverb, time and pitch, spatial, synthesis, music analysis._
npm i audio
import audio from 'audio'
let song = audio('song.mp3') song.play() // the speakers, as a page plays it: no ffmpeg, no player to spawn song.pause(); song.seek(60); song.resume()
let voice = audio('voice.wav').trim().normalize('podcast') await voice.save('clean.mp3') let { pass, rules } = await voice.check('podcast') // each rule of Apple's spec, measured
<script type="module">
import audio from 'https://esm.sh/audio' audio('./song.mp3').trim().normalize().fade(0.5, 2).clip({ at: 60, duration: 30 }).play()
Audio anywhereimport 'audio/polyfill' // the page's HTMLAudioElement, in Node, Bun and Deno
let song = new Audio('song.mp3') song.onended = () => console.log('done') await song.play() song.currentTime = 30; song.volume = 0.5; song.loop = true
Events, their order, promises and errors as Chromium's own element has them, compared observation by observation (test/polyfill.js). import { Audio } from 'audio/polyfill' leaves the global alone.
npm i -g audio # or: npx audio …
audio voice.wav trim normalize podcast save clean.mp3 audio clean.mp3 check podcast
A fail exits 1, so the same line guards a build: Check in CI.
npx skills add audiojs/audio
npx add-mcp "npx -y audio --mcp" # asks which of your agents: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Kimi Code, Pi, OpenCode, Zed…
Prompt: make ~/Desktop/interview.m4a podcast-ready and tell me the loudness before and after
One agent at a time: claude mcp add audio -- npx -y audio --mcp, qwen mcp add audio npx -y audio --mcp, droid mcp add audio "npx -y audio --mcp".
npx audio --bridge
#
#
Open the playground, every edit of it a line of audio code, and connect it to the bridge with the key (once: the bridge keeps it), and its chat runs an agent of yours, which measures, looks at, edits and plays the sound open there, and finds which edit did what: it measures the sound before and after each, and what each took out; each tab keeps its conversations, each with the agent, and its model, picked under the message. The bridge finds Claude Code, Codex, Pi, Gemini CLI, Qwen Code, Kimi Code, OpenCode, Kilo Code, Cline, Goose, Factory Droid, Cursor, Augment, Kiro and Mistral Vibe on PATH; any other that speaks ACP runs by its command line, --agent "my-agent --acp".
Any MCP agent gets the playground's tools (state, measure, look, edit, select, play, check, …), the running bridge found by itself: npx add-mcp "npx -y audio --mcp --playground".
An agent thinks with the model its own settings name: Pi takes local ones for good from ollama launch pi --config; Claude Code takes any Anthropic-compatible endpoint from the bridge's environment:
ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama ANTHROPIC_API_KEY= ANTHROPIC_MODEL=qwen3-coder npx audio --bridge
| Models | ANTHROPIC_BASE_URL, with the provider's key as ANTHROPIC_AUTH_TOKEN |
|---|---|
| Ollama | http://localhost:11434, token ollama (docs) |
| Z.ai GLM | https://api.z.ai/api/anthropic (docs) |
| Kimi | https://api.moonshot.ai/anthropic (docs) |
| Qwen | https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic, Coding Plan (docs) |
| DeepSeek | https://api.deepseek.com/anthropic (docs) |
The playground in any page, its script the element's own text: it runs where the reader scrolls to it, plays, takes edits, and opens whole in the playground. Nothing of the reader's is kept.
<script type="module" src="https://audio.js.org/embed.js"></script>
audio('chime.wav') .trim() .normalize(-1)
What it shows, the frame takes as one JSON: the element's ui attribute, with these attributes over it, each a key of it. panel: code (default), edits (its steps, each with its settings) or none; display: wave or spec; controls: the parts shown, each in its own place: over the picture sound (its name, a menu of its ways in: a file, a take, a sample), link and name (the way to the playground), ruler (the time row; left out, none: the big time says it), look (a band's dropdown of how it draws); in the bar play record loop clock history message heard, a level (level, or what it reads: peak rms loudness), rate channels depth before, view (a switch: the waveform, the spectrogram), open and save (a file of the reader's in; the result out, in the format picked from its menu) — without it, all but sound, view, open and save; ops: edits a press away, one button after the history, a menu of them with their values, as trim normalize(-1) stretch(1.25) reverse (a call's own arguments, or the defaults the menus write); background: the ground it sits on and fades into, a CSS colour, or page, the page's own under the element (the element reads it; a frame can't); height in px. A sound named by its path from the site's root (audio('/sounds/take.mp3')) is that site's file. The shows until the frame comes, and where scripts don't run. Every key, zoom and overshoot too: playground/README.md.
// master a raw take
let a = audio('raw-take.wav') a.trim(-30).normalize('podcast').fade(0.3, 0.5) await a.save('clean.wav')
// full restoration chain via ecosystem plugins (see API › Plugins) a.gate(-45).dehum().deesser().compressor({ threshold: -18 }).limiter({ ceiling: -1 })
// cut 2:00–2:15, smooth the splice a.remove({ at: 120, duration: 15 }).fade(0.1, { at: 120 })
// find clipped blocks let clips = await a.stat('clipping')
// does it pass? each rule of the spec, measured let { pass, rules } = await a.check('podcast') // acx, podcast, spotify, broadcast, netflix
// master a song to a reference track: its tone (mid and side), width and loudness, under -1 dBTP
audio('mix.wav').master(await audio('reference.wav')).save('master.wav')
// audiobook chapter for ACX: RMS -23..-18 dB, peaks under -3 dB, floor under -60 dB, room tone at each end, 44.1 kHz let ch = audio('chapter-01.wav') .highpass(80).omlsa({ gMin: -12 }).compressor({ threshold: -24, ratio: 2.5 }) .normalize(-20, 'rms', { ceiling: -3.5 }) .trim().pad(1.5, 2).roomtone() // room tone, not digital silence .resample(44100) console.log(await ch.check('acx')) // passed 10 of 10 real narrations (.work/pro.md) await ch.save('chapter-01.mp3', { bitrate: 192 })
// tighten pauses in a talking-head video, then hand the cuts to the video editor let talk = audio('talk.mp4').shrink(0.3) await talk.save('talk.m4a') // the sound, cut await talk.save('talk.edl') // the same cuts for the picture (Premiere, Resolve)
// podcast montage
let ep = audio([intro, interview.trim().normalize('podcast'), outro], { crossfade: 0.5 }) await ep.save('episode.mp3')
// voiceover over music music.gain(-12).mix(voice, { at: 2 })
// ringtone: the chorus + fades audio('song.mp3').crop({ at: 45, duration: 30 }).fade(0.5, 2).normalize().save('ringtone.mp3')
// split an audiobook into chapters let [ch1, ch2, ch3] = audio('audiobook.mp3').split(1800, 3600)
// glitch: stutter + reverse let v = a.clip({ at: 1, duration: 0.25 }) audio([v, v, v, v]).reverse({ at: 0.25, duration: 0.25 })
// waveform bars — and progressively, as it decodes
let [mins, peaks] = await a.stat(['min', 'max'], { bins: canvas.width }) a.on('data', ({ delta }) => appendBars(delta.max[0], delta.min[0]))
// features for ML let mfcc = await a.stat('cepstrum', { bins: 13 }) let [loud, rms] = await a.stat(['loudness', 'rms'])
// notes, chords, key let notes = await a.stat('notes') // [{time, duration, freq, midi, note, clarity}] let chords = await a.stat('chords') // [{time, duration, label, root, quality, confidence}] let key = await a.stat('key') // {tonic, mode, label, confidence}
// mic take
let a = audio() a.record() // …later a.stop() a.trim().normalize()
// tone — any t => sample function let tone = audio.from(t => Math.sin(440 * Math.PI * 2 * t), { duration: 2 })
// sonify data let s = audio.from(t => Math.sin((200 + data[t / 0.2 | 0]) * Math.PI * 2 * t) * 0.5, { duration: data.length * 0.2 })
a.gain(t => -12 * (0.5 + 0.5 * Math.cos(t * Math.PI * 4))) // 2Hz tremolo in dB
a.lowpass(t => 400 + 4000 * t) // filter sweep a.pan({ t: [0, 2, 4], v: [-1, 1, -1] }) // curve L→R→L over 4s, serializable music.ducker({ key: voice }) // sidechain (plugin)
// stream to network — encode/playback during decode
for await (let chunk of audio('2hour-mix.flac').highpass(40)) socket.send(chunk[0].buffer)
// serialize edits, restore later let json = JSON.stringify(a) // { source, edits, ... } let b = audio(JSON.parse(json)) // re-decode + replay edits
| Method | Description