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)
Provider-neutral short-form AI video toolkit for agents: Sora, Gemini Veo, xAI/Grok, Seedance.
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。
SHORT_VIDEO_DRY_RUN, OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, XAI_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": {
"short-video-agent-kit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"short-video-agent-kit"
],
"env": {
"SHORT_VIDEO_DRY_RUN": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"XAI_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add short-video-agent-kit --env SHORT_VIDEO_DRY_RUN=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value --env GEMINI_API_KEY=your-value --env XAI_API_KEY=your-value -- npx -y short-video-agent-kit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": {
"short-video-agent-kit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"short-video-agent-kit"
],
"env": {
"SHORT_VIDEO_DRY_RUN": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"XAI_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": {
"short-video-agent-kit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"short-video-agent-kit"
],
"env": {
"SHORT_VIDEO_DRY_RUN": "your-value",
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"GEMINI_API_KEY": "your-value",
"XAI_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。
SHORT_VIDEO_DRY_RUN env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8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 davidmosiah 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:OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, XAI_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(0.1.7)がレジストリに届いたのは5 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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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。
Short Video Agent Kit
One agent-first CLI + MCP for short-form AI video. Sora · Veo · xAI · Seedance — dry-run by default, paid generation when explicitly enabled.
⭐ If this agent-first tool helps your workflow, please star the repo. Stars make this tooling easier for other builders to discover and help Delx keep shipping open infrastructure.
🧱 Part of the Delx agent stack — 15 open-source MCP servers across body, reach and coordination.
Default is stdio. Optional Streamable HTTP — no session id, JSON responses, loopback only:
npx -y -p short-video-agent-kit short-video-mcp --http
Env: SHORT_VIDEO_MCP_HOST, SHORT_VIDEO_MCP_PORT, SHORT_VIDEO_MCP_TRANSPORT=http.
Provider-neutral short-form AI video toolkit for agents. It gives Codex, Claude, Cursor, Hermes, OpenClaw and other MCP clients one interface for building dry-run payloads and, when explicitly enabled, generating vertical video through Sora/OpenAI, Gemini Veo, xAI/Grok and Seedance/PiAPI-style providers.
Use it when an agent needs one safe interface for prompt-to-video payload validation and optional paid generation across multiple providers.
Video generation can be expensive and prompt-sensitive. This package makes agents start with safe steps:
--live or SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false before provider callsnpm install -g short-video-agent-kit
Or run directly:
npm exec --yes --package=short-video-agent-kit -- short-video-agent-kit doctor
No API key needed to try it — generation is dry-run by default, so the kit returns the exact provider-neutral plan it *would* send without spending a credit.
Build a Sora plan for an 8-second vertical teaser:
short-video-agent-kit generate \
--provider openai_sora \ --prompt "Vertical 8-second product teaser for a minimalist water bottle, soft studio light, slow dolly-in" \ --output ./output/teaser.mp4
Real output (no provider call, no credits spent):
{
"ok": true, "dry_run": true, "next_step": "Pass --live or set SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false to call the provider API.", "provider": "openai_sora", "endpoint": "POST /v1/videos", "payload": { "model": "sora-2", "prompt": "Vertical 8-second product teaser for a minimalist water bottle, soft studio light, slow dolly-in", "seconds": "8", "size": "720x1280" } }
Same prompt, different provider — the plan re-targets the endpoint and parameter shape for you. payload returns just the plan (no dry_run wrapper):
short-video-agent-kit payload --provider gemini_veo --prompt "Same teaser, 9:16, cinematic"
{
"provider": "gemini_veo", "endpoint": "POST /models/{model}:predictLongRunning", "payload": { "instances": [ { "prompt": "Same teaser, 9:16, cinematic" } ], "parameters": { "aspectRatio": "9:16", "durationSeconds": 8 } } }
Check which providers are wired up (keys are detected, never printed):
short-video-agent-kit doctor
{
"ok": false, "dry_run": true, "providers": { "openai_sora": { "configured": false, "env_keys": ["OPENAI_API_KEY"], "models": ["sora-2"] }, "gemini_veo": { "configured": false, "env_keys": ["GEMINI_API_KEY", "GOOGLE_API_KEY"], "models": ["veo-3.1-fast-generate-preview"] }, "xai_grok": { "configured": false, "env_keys": ["XAI_API_KEY"], "models": ["grok-imagine-video", "grok-imagine-image"] }, "seedance_piapi": { "configured": false, "env_keys": ["PIAPI_KEY", "SEEDANCE_API_KEY"], "models": ["seedance-2-fast-preview"] } }, "output_dir": "./output", "next_steps": [ "Set one provider key: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, XAI_API_KEY or PIAPI_KEY." ] }
When you are ready to actually render, set a provider key and re-run generate with --live (or SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false).
short-video-agent-kit manifest --client codex
short-video-agent-kit doctor short-video-agent-kit privacy-audit short-video-agent-kit payload --provider gemini_veo --prompt-file prompt.txt short-video-agent-kit generate --provider openai_sora --prompt "Vertical product teaser" --output ./output/teaser.mp4 short-video-agent-kit generate --provider openai_sora --prompt-file prompt.txt --output ./output/teaser.mp4 --live
Supported providers:
openai_soragemini_veoxai_grokseedance_piapishort-video-mcp
HTTP transport:
SHORT_VIDEO_MCP_TRANSPORT=http short-video-mcp
Hermes-style config:
mcp_servers:
short_video: command: npx args: ["-y", "short-video-agent-kit"] sampling: enabled: false
Recommended first calls:
short_video_connection_statusshort_video_privacy_auditshort_video_build_payloadshort_video_generate| Tool | Purpose |
|---|---|
short_video_agent_manifest | Install/runtime guidance for Codex, Claude, Cursor, Hermes and OpenClaw |
short_video_connection_status | Provider readiness without API keys |
short_video_privacy_audit | Prompt, output and reference-asset boundaries |
short_video_build_payload | Provider-specific payload without paid generation |
short_video_generate | Dry-run by default, live only when explicitly requested |
Use short-video-agent-kit. First call short_video_connection_status and short_video_privacy_audit.
Build the payload before generation. Only set live=true if I explicitly confirm a paid provider call.
Copy .env.example to .env and fill only the provider keys you plan to use. .env, output/ and .agent-data/ are ignored by Git.
--live, MCP live=true, or SHORT_VIDEO_DRY_RUN=false.npm install
npm test npm run check