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 Jungle - Analyze, Search, Generate, and Edit Videos
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。
VJ_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": {
"video-editing": {
"command": "uvx",
"args": [
"video-editor-mcp"
],
"env": {
"VJ_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add video-editing --env VJ_API_KEY=your-value -- uvx video-editor-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": {
"video-editing": {
"command": "uvx",
"args": [
"video-editor-mcp"
],
"env": {
"VJ_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": {
"video-editing": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"video-editor-mcp"
],
"env": {
"VJ_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 burningion で確認済みです
1年以上コードの更新がないか、リポジトリがアーカイブされています
リポジトリにライセンスファイルが見つかりません
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3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:VJ_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13 か月前、最新バージョン(1.0.1)がレジストリに届いたのは14 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Python (uv)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。
See a demo here: https://www.youtube.com/watch?v=KG6TMLD8GmA
Upload, edit, search, and generate videos from everyone's favorite LLM and Video Jungle.
You'll need to sign up for an account at Video Jungle in order to use this tool, and add your API key.
The server implements an interface to upload, generate, and edit videos with:
Coming soon.
The server implements a few tools:
In order to use the tools, you'll need to sign up for Video Jungle and add your API key.
add-video
Here's an example prompt to invoke the add-video tool:
can you download the video at https://www.youtube.com/shorts/RumgYaH5XYw and name it fly traps?
This will download a video from a URL, add it to your library, and analyze it for retrieval later. Analysis is multi-modal, so both audio and visual components can be queried against.
search-videos
Once you've got a video downloaded and analyzed, you can then do queries on it using the search-videos tool:
can you search my videos for fly traps?
Search results contain relevant metadata for generating a video edit according to details discovered in the initial analysis.
search-local-videos
You must set the environment variable LOAD_PHOTOS_DB=1 in order to use this tool, as it will make Claude prompt to access your files on your local machine.
Once that's done, you can search through your Photos app for videos that exist on your phone, using Apple's tags.
In my case, when I search for "Skateboard", I get 1903 video files.
can you search my local video files for Skateboard?
generate-edit-from-videos
Finally, you can use these search results to generate an edit:
can you create an edit of all the times the video says "fly trap"?
(Currently), the video edits tool relies on the context within the current chat.
generate-edit-from-single-video
Finally, you can cut down an edit from a single, existing video:
can you create an edit of all the times this video says the word "fly trap"?
You must login to Video Jungle settings, and get your API key. Then, use this to start Video Jungle MCP:
$ uv run video-editor-mcp YOURAPIKEY
To allow this MCP server to search your Photos app on MacOS:
$ LOAD_PHOTOS_DB=1 uv run video-editor-mcp YOURAPIKEY
To install Video Editor for Claude Desktop automatically via Smithery:
npx -y @smithery/cli install video-editor-mcp --client claude
You'll need to adjust your claude_desktop_config.json manually:
On MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
Published Server Configuration
"mcpServers": {
"video-editor-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "video-editor-mcp", "YOURAPIKEY" ] } }
</details>
Development/Unpublished Servers Configuration
"mcpServers": {
"video-editor-mcp": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/YOURDIRECTORY/video-editor-mcp", "run", "video-editor-mcp", "YOURAPIKEY" ] } }
With local Photos app access enabled (search your Photos app):
"video-jungle-mcp": {
"command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/ /video-jungle-mcp", "run", "video-editor-mcp", " " ], "env": { "LOAD_PHOTOS_DB": "1" } },
Be sure to replace the directories with the directories you've placed the repository in on your computer.
To prepare the package for distribution:
uv sync
uv build
This will create source and wheel distributions in the dist/ directory.
uv publish
Note: You'll need to set PyPI credentials via environment variables or command flags:
--token or UV_PUBLISH_TOKEN--username/UV_PUBLISH_USERNAME and --password/UV_PUBLISH_PASSWORDmcp-name: io.github.burningion/video-editing-mcp
Since MCP servers run over stdio, debugging can be challenging. For the best debugging experience, we strongly recommend using the MCP Inspector.
You can launch the MCP Inspector via npm with this command:
(Be sure to replace YOURDIRECTORY and YOURAPIKEY with the directory this repo is in, and your Video Jungle API key, found in the settings page.)
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run --directory /Users/YOURDIRECTORY/video-editor-mcp video-editor-mcp YOURAPIKEY
Upon launching, the Inspector will display a URL that you can access in your browser to begin debugging.
Additionally, I've added logging to app.log in the project directory. You can add logging to diagnose API calls via a:
logging.info("this is a test log")
A reasonable way to follow along as you're workin on the project is to open a terminal session and do a:
$ tail -n 90 -f app.log