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)
YMove exercise video API: search exercises, generate workouts and multi-week programs.
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": {
"exercisedb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/exercisedb",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add exercisedb -- npx -y @reneturcios/exercisedb 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": {
"exercisedb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/exercisedb",
"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": {
"exercisedb": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/exercisedb",
"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3 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。
An MCP server and CLI over the YMove exercise API, which catalogues more than 1,400 exercises with video. Six tools cover the everyday questions a training app or an agent asks of that catalogue: find exercises that fit a filter, open one exercise in full, have a workout generated for a set of muscle groups, have a whole multi-week program generated, and read the two vocabularies (muscle groups and exercise types) the filters draw from, each with its exercise counts.
Whatever the API answers comes back exactly as it answered: each tool returns a single text item carrying the upstream JSON, unchanged. Nothing is reshaped, cached or stored, which also means the API's own properties carry through — exercise video URLs, for instance, are signed by the upstream service and expire after 48 hours.
The six tools:
search_exercises — filter the catalogue by free text, muscle group, exercise type, equipment and difficulty, keep only exercises that have video, and page through the results. Every argument is optional.get_exercise — one exercise by its ID or slug: video URLs, instructions and the muscles it works.generate_workout — a structured workout with sets, reps and rest times. muscleGroup is required; it takes an array of muscle groups, and a single string is accepted and treated as a one-element array. Equipment, exercise types, difficulty, exercise count, structure, rounds and warmup / cooldown blocks are all tunable.generate_program — a multi-week training program with periodization, shaped by goal, difficulty, days per week, number of weeks and available equipment.list_muscle_groups — every muscle group in the catalogue, with its exercise count.list_exercise_types — every exercise type, with counts.Arguments that the REST API documents but the tool set does not expose are deliberately left out: the search tool has no white-background / gym-video or video-tag filters and no include / exclude video-list switches.
The API is keyed. Set your YMove key before running:
export YMOVE_API_KEY="..."
Every request carries the key as the X-API-Key header. A call made without the key fails with YMOVE_API_KEY is not set before any request leaves the process. Validation also runs before any request: a missing required argument reports : missing required argument: and a wrong-typed one reports : argument has the wrong type. An upstream failure is reported as upstream error: HTTP from ymove-api, or upstream unreachable: ymove-api when the API cannot be reached at all.
Each tool is a subcommand taking one JSON argument string:
npx @reneturcios/exercisedb search_exercises '{"muscleGroup":"chest","hasVideo":true}'
npx @reneturcios/exercisedb get_exercise '{"id":"barbell-squat"}' npx @reneturcios/exercisedb generate_workout '{"muscleGroup":["chest","triceps"],"exerciseCount":8}' npx @reneturcios/exercisedb generate_program '{"goal":"strength","weeks":6,"daysPerWeek":3}' npx @reneturcios/exercisedb list_muscle_groups '{}' npx @reneturcios/exercisedb --version
Output is the upstream JSON body, unchanged. Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including a validation, API-key or upstream failure), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/exercisedb mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "exercisedb": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/exercisedb", "mcp"], "env": { "YMOVE_API_KEY": "..." } } } }
docker run -i -e YMOVE_API_KEY="..." ghcr.io/cloudcorprecords/exercisedb
docker run --rm -e YMOVE_API_KEY="..." ghcr.io/cloudcorprecords/exercisedb list_exercise_types '{}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch only, no network) npm run dev # run the CLI from source
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