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)
Command-line audio workstation: stems, restoration, tuning, sheet music, mastering. JSON everywhere.
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": {
"ferraus": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
"mcp",
"serve",
"--allow",
"/work"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add ferraus -- docker run -i --rm ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4 mcp serve --allow /workプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"ferraus": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
"mcp",
"serve",
"--allow",
"/work"
]
}
}
}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": {
"ferraus": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
"mcp",
"serve",
"--allow",
"/work"
]
}
}
}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 djynnius 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(0.1.4)がレジストリに届いたのは昨日です。
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。
A command-line audio workstation for scripts and AI agents.
One cross-platform binary that edits, repairs, separates, tunes, transcribes, notates, and masters audio. Every command returns JSON and records how each file was made, so scripts and agents can chain it without a GUI and reproduce any result. (The *au* is for audio.)
ferraus separate song.mp3 # vocals, drums, bass, other
ferraus denoise take.wav --auto -o clean.wav # learn the noise, remove it ferraus tune vocal.wav --key auto -o tuned.wav # pitch-correct to the detected key ferraus hum idea.wav --to piano -o idea.piano.wav # humming → MIDI → a real instrument ferraus mix balance stems/*.wav --genre pop # faders that put stems on a genre balance ferraus master mix.wav --target streaming # release-ready master at -14 LUFS
Every command takes --json and returns a stable, versioned envelope; ferraus schema prints its JSON Schema; every output gets a provenance sidecar ( .ferraus.json) that ferraus replay reproduces. ferraus is also an MCP server:
claude mcp add ferraus -- ferraus mcp serve --allow ~/music
ferraus describe --agent prints the whole command surface in under 4,000 tokens. See AGENTS.md.
The ferraus skill teaches an agent when and how to use ferraus (the --json contract, dry runs, model downloads). The companion skills carry an engineer's working method for whole jobs: every decision taken from a measurement, every result checked against a numeric gate, and the session delivered as an editable pipeline file plus a report. They are what let an agent mix and master a producer's stems unsupervised.
| Skill | What it does |
|---|---|
ferraus | the CLI contract and the common one-command tasks; routes to the others |
ferraus-mix | stems → balanced, processed, panned mix with sends, ducking, and a pass/fail gate before mastering |
ferraus-master | mix → reviewed and verified masters for every destination, deliverables, albums, alternate versions |
ferraus-vocals | raw take → repaired, tuned, produced vocal; doubles and vocal effects |
ferraus-mix-review | measured, prioritized notes on a mix or master; reference and version comparisons |
ferraus-stems | stem export checks, separation, instrumental/a cappella/TV versions, remix prep |
ferraus-beats | drum patterns, chords, bass lines as DAW-ready MIDI, rendered to audition |
Install them with one of:
| Agent | Command |
|---|---|
| Claude Code | claude plugin marketplace add djynnius/ferraus, then claude plugin install ferraus@ferraus (all skills) |
| Other agents (Cursor, Codex, Gemini CLI, …) | npx skills add djynnius/ferraus, then pick the skills and your agent |
| Any agent, by hand | copy the folders under skills/ into the agent's skills folder |
The skills drive the ferraus command, so install the CLI first (see Install).
To set up an agent, paste this into it:
Install the ferraus CLI and its skill, then use ferraus for any audio, music, or sheet-music task.
ferraus --version fails. Use one method: macOS or Linux with Homebrew: brew install djynnius/tap/ferraus; otherwise on macOS or Linux: curl -fsSL https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.sh | sh; on Windows (PowerShell): powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.ps1 | iex". Then run ferraus doctor --json and confirm "ok": true.claude plugin marketplace add djynnius/ferraus, then claude plugin install ferraus@ferraus. In another agent: npx skills add djynnius/ferraus and select all the ferraus skills and your agent. Use one method. You can read the skills directly at https://github.com/djynnius/ferraus/tree/main/skills (the main one, raw: https://raw.githubusercontent.com/djynnius/ferraus/main/skills/ferraus/SKILL.md).ferraus mcp serve --allow as an MCP server (Claude Code: claude mcp add ferraus -- ferraus mcp serve --allow ~/Music).ferraus describe --agent for the command catalog and read https://raw.githubusercontent.com/djynnius/ferraus/main/AGENTS.md for the contract: add --json to every call, plan with --dry-run, never pass --overwrite unless asked, and only download models (-y) when the user agrees.
examples/ has runnable shell scripts, pipeline files, an MCP client, and a Claude agent loop. They work on test audio that ferraus generates, and CI runs all of them.
| Platform | Command | |
|---|---|---|
| macOS and Linux | `curl -fsSL https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.sh \ | sh` |
| Windows (PowerShell) | `powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.ps1 \ | iex"` |
| Homebrew | brew install djynnius/tap/ferraus | |
| Debian 13+ / Ubuntu 24.04+ | the apt repository below, or the .deb from the releases page | |
| Fedora 39+ / RHEL | sudo curl -fsSLo /etc/yum.repos.d/ferraus.repo https://djynnius.github.io/packages/rpm/ferraus.repo && sudo dnf install ferraus | |
| Windows (scoop) | scoop bucket add djynnius https://github.com/djynnius/scoop-bucket; scoop install djynnius/ferraus | |
| Windows (MSI) | from the releases page | |
| Docker | docker run --rm -v "$PWD:/work" -v ferraus-data:/data ghcr.io/djynnius/ferraus info song.wav | |
| From source | cargo install ferraus |
apt repository (signed; updates arrive with apt upgrade):
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSLo /etc/apt/keyrings/ferraus-archive-keyring.asc https://djynnius.github.io/packages/ferraus-archive-keyring.asc sudo curl -fsSLo /etc/apt/sources.list.d/ferraus.sources https://djynnius.github.io/packages/apt/ferraus.sources sudo apt update && sudo apt install ferraus
Update: ferraus update --check says whether a newer release is out and how to get it; ferraus update installs it when the release installer put ferraus there, and otherwise prints the Homebrew, apt, dnf, scoop, or cargo command.
Builds: macOS 13.4+ on Apple silicon and Intel; Linux on x86-64 and ARM64, both with glibc 2.38+ (Ubuntu 24.04+, Debian 13+, Fedora 39+) and as a fully static musl build for Alpine and older distributions (the shell installer picks it when glibc is too old; it cannot load CLAP or VST3 plugins); Windows on x86-64 and ARM64 (needs the Microsoft Visual C++ Redistributable, present on most machines). Release artifacts are built and attested only by this repository's GitHub Actions workflows. Model weights are not in the package; they download on first use (with -y or models.auto_download = true) and are verified by SHA-256.
Run ferraus doctor after installing.
ferraus docs — the full reference page for any command, offline.llms.txt for models).Apache-2.0 OR MIT, at your option. The score engraving helper (ferraus-engrave) is LGPL-3.0 because it links Verovio; it runs as a separate process.