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)
MCP Server for video enhancement and image segmentation (SAM3)
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。
API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"media": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@avclabs.ai/media-mcp"
],
"env": {
"API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add media --env API_KEY=your-value -- npx -y @avclabs.ai/media-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"media": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@avclabs.ai/media-mcp"
],
"env": {
"API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"media": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@avclabs.ai/media-mcp"
],
"env": {
"API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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7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 avclabs で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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1項目のうち1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。
入力が必要なもの:API_KEY
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–、最新バージョン(0.2.0)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
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。
English | 中文
MCP servers wrapping the AVCLabs hosted media services, published as one function per npm package so an MCP client session only loads the tool definitions it actually uses.
| Package | Function | Tools | Bin |
|---|---|---|---|
@avclabs.ai/video-mcp | Video enhancement | create_task, get_task_status, enhance_video_sync | video-mcp |
@avclabs.ai/image-mcp | Image enhancement / colorization / denoising | enhance_image_sync, colorize_image_sync, denoise_image_sync, get_image_task_status | image-mcp |
@avclabs.ai/sam3-mcp | SAM3 image segmentation | sam3_predict, get_sam3_task_status | sam3-mcp |
@avclabs.ai/media-mcp | Legacy all-in-one (all 9 tools) | everything above | media-mcp |
@avclabs.ai/media-mcp-core | Shared internal library (not an MCP server) | — | — |
get_*_task_status variant present, the model picks tools more reliably.The legacy all-in-one @avclabs.ai/media-mcp keeps working unchanged for existing configurations; see its README for a migration note.
Every server is a stdio MCP server over npx. For example, image tools only:
{
"mcpServers": { "image-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "-p", "@avclabs.ai/image-mcp@latest", "image-mcp"], "env": { "API_KEY": "your-api-key" } } } }
Each package ships exactly one bin named like the package, so plain npx -y also works; the snippets use the explicit -p form because it pins the exact binary regardless of how a package's bin set evolves. Each package README (video, image, SAM3) has full install instructions for Claude Code, Cursor, and global installs, plus the configuration variables it reads.
All packages share one API_KEY and the same production host defaults (https://mcp.avc.ai/enhance and https://mcp.avc.ai/sam).
packages/
core/ shared library: tool registration, polling, TOS upload, config video-mcp/ video enhancement server (3 tools) image-mcp/ image processing server (4 tools) sam3-mcp/ SAM3 segmentation server (2 tools) media-mcp/ legacy all-in-one server (9 tools)
Domain vocabulary shared across the packages lives in CONTEXT.md; decisions are recorded in docs/adr/.
npm ci # installs workspaces and builds every package
npm test # rebuild + run all package tests npm run release:verify # metadata gate + audit + tests + pack dry-run node scripts/e2e-check.mjs # stdio E2E for all four server entries
To iterate on one package: build core once (npm run build -w packages/core), then run npm run dev -w packages/ (tsc --watch) in another terminal.
Maintainers: see the release guide for publish order (core first), versioning, tags, and smoke tests. Publishing is manual from a clean checkout; the CI workflow runs the same verification gate on Node 22.
MIT License — see LICENSE.