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)
Audio metadata, conversion, trimming, normalization, and transcription via 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": {
"audioport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/audioport",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add audioport -- npx -y @reneturcios/audioport 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": {
"audioport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/audioport",
"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": {
"audioport": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/audioport",
"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 CloudCorpRecords 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。
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–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは5 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, Docker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。
audioport does everyday audio work on local files. It reads the facts ffprobe reports about a file — its format, duration, bit rate, sample rate, and channel count — converts between the common audio formats, cuts a segment out of a file starting at a chosen second, and normalizes loudness with ffmpeg's loudnorm filter. A fifth tool transcribes, but only through a transcription engine you configure yourself; audioport bundles no engine and invents no transcripts.
All processing runs through the ffmpeg and ffprobe binaries on the machine, invoked with argument arrays (never a shell), so those binaries must be installed for the processing tools to work. When they are missing, the binary's own error is returned instead of a made-up result.
Transcription is delegated to a local command named by the AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND environment variable. The command is run with the audio file path as its last argument, and its stdout is the transcript. For example:
export AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND="whisper-cli --model base"
When the variable is unset, transcribe and the transcribe_audio tool fail with an error naming AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND. There is no API key, no hosted service, and no fallback that guesses at the words.
npx @reneturcios/audioport metadata song.mp3
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/audioport
The container defaults to the MCP server (see below) and bundles no ffmpeg/ffprobe; use a host install, or a derived image with ffmpeg installed, for the processing tools. Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
audioport metadata song.mp3
audioport convert song.wav song-out.mp3 mp3 --bitrate 192k audioport trim song.mp3 clip.mp3 5 --duration 10 audioport normalize song.wav song-normalized.wav audioport transcribe song.mp3 --language en
audioport --version
The convert command writes to the output path with its extension replaced by the target format when they differ (converting song-out.ogg to mp3 writes song-out.mp3). Supported formats: mp3, wav, ogg, flac, aac, m4a.
Each command prints its result as JSON. Exit codes: 0 on success, 1 when processing fails (including a missing transcription engine), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/audioport mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "audioport": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/audioport", "mcp"], "env": { "AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND": "whisper-cli --model base" } } } }
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
get_audio_metadata | input (required) | Format, duration in seconds, bit rate, sample rate, and channels; fields ffprobe did not provide are null. |
convert_audio | input, output, format (required), bitrate (optional) | The effective output path (extension follows the format), format, and bit rate. |
trim_audio | input, output, start (required), duration (optional) | The output path, start second, and duration. |
normalize_audio | input, output (required) | The input and output paths, after a loudnorm pass. |
transcribe_audio | input (required), language (optional) | The transcript from the configured engine, or an error naming AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND when none is configured. |
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, fake executors only npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.