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)
MacWhisper transcription for Claude Desktop. Fully local, no cloud, audio stays on your Mac.
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。
MACWHISPER_ALLOWED_PATHS, MACWHISPER_CLI, MACWHISPER_LOG_PATH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": {
"macwhisper": {
"command": "uvx",
"args": [
"macwhisper-mcp-server"
],
"env": {
"MACWHISPER_ALLOWED_PATHS": "your-value",
"MACWHISPER_CLI": "your-value",
"MACWHISPER_LOG_PATH": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add macwhisper --env MACWHISPER_ALLOWED_PATHS=your-value --env MACWHISPER_CLI=your-value --env MACWHISPER_LOG_PATH=your-value -- uvx macwhisper-mcp-server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": {
"macwhisper": {
"command": "uvx",
"args": [
"macwhisper-mcp-server"
],
"env": {
"MACWHISPER_ALLOWED_PATHS": "your-value",
"MACWHISPER_CLI": "your-value",
"MACWHISPER_LOG_PATH": "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": {
"macwhisper": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"macwhisper-mcp-server"
],
"env": {
"MACWHISPER_ALLOWED_PATHS": "your-value",
"MACWHISPER_CLI": "your-value",
"MACWHISPER_LOG_PATH": "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。
MACWHISPER_CLI envMACWHISPER_LOG_PATH 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 docdyhr 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:MACWHISPER_ALLOWED_PATHS
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(1.2.1)がレジストリに届いたのは23 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。
Local MCP server that connects MacWhisper to Claude Desktop.
What it does: Drop an audio file on your Desktop, then ask Claude to transcribe it, summarise it, or pull out action items — in one step. MacWhisper does the transcription on your Mac; Claude does the thinking. Nothing leaves your machine. No cloud APIs. No data ever leaves your Mac.
Audio file → MacWhisper CLI → MCP server → Claude Desktop
mw at /usr/local/bin/mw.Installing MacWhisper via Homebrew:
brew install --cask macwhisper
After installation, enable the CLI in MacWhisper Settings as above. When you later run brew upgrade --cask macwhisper, the CLI symlink updates automatically — no re-install needed.
brew tap docdyhr/tap
brew install docdyhr/tap/macwhisper-mcp-server
This installs the macwhisper-mcp binary into your Homebrew prefix. Upgrade later with brew upgrade docdyhr/tap/macwhisper-mcp-server.
pip install macwhisper-mcp-server
Or from source:
git clone https://github.com/docdyhr/macwhisper-mcp-server.git
cd macwhisper-mcp-server
pyenv install 3.13.13 # skip if already installed pyenv local 3.13.13 python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e .
Verify the MacWhisper CLI is reachable:
mw version
Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json and add:
{
"mcpServers": { "macwhisper": { "command": "macwhisper-mcp", "args": [], "env": { "MACWHISPER_ALLOWED_PATHS": "~/Desktop:~/Downloads", "FASTMCP_CHECK_FOR_UPDATES": "off" } } } }
Restart Claude Desktop.
Note: Audio files must be saved to your Mac's filesystem (Desktop, Downloads, or another allow-listed folder) before asking Claude to transcribe them. Files uploaded directly to the Claude chat window live in Claude's container and are not accessible to the local MacWhisper CLI.
In Claude Desktop, ask:
Transcribe ~/Desktop/memo.m4a
You should see a transcribe_audio tool call appear, followed by the transcript.
| Tool | Description |
|---|---|
transcribe_audio(path, model?, language?, persist?, engine?) | Transcribe an audio file and return the transcript as plain text. language is an ISO 639-1 code (e.g. da) or auto; overrides any per-directory default. persist=true saves to MacWhisper history (MacWhisper engine only). engine is "macwhisper" (default) or "whisper-cpp" — see Alternative engine below. |
list_models() | List transcription models installed in MacWhisper, plus whisper-cpp models if MACWHISPER_WHISPERCPP_MODEL_DIR is configured; active MacWhisper model is marked |
cancel_transcription() | Cancel the currently running transcription |
list_allowed_paths() | Return the directories the server is allowed to read from |
start_watch(folder) | Watch a folder and auto-transcribe new audio files into ../done/ |
stop_watch() | Stop the active folder watcher |
get_watch_results() | Return completed watch-folder transcriptions and clear the queue |
Supported audio formats: .m4a .mp3 .mp4 .mov .wav .aiff .flac
All configuration is via environment variables. Pass them through the env dict in claude_desktop_config.json (for Claude Desktop) or set them in .env for local development.
| Env var | Default | Description |
|---|---|---|
MACWHISPER_ALLOWED_PATHS | ~/Desktop | Colon-separated list of directories the server may read from |
MACWHISPER_CLI | auto-detected | Path to the mw binary. Defaults to /Applications/MacWhisper.app/Contents/MacOS/mw if that file exists, otherwise mw on PATH |
MACWHISPER_LOG_PATH | ~/Library/Logs/macwhisper-mcp.log | Log file path (never stdout — that's reserved for MCP) |
MACWHISPER_LANGUAGE_DEFAULTS | none | Colon-separated dir=lang pairs (ISO 639-1, or auto) — files in a matching directory get --language automatically. Most specific directory wins; an explicit language argument always overrides. |
MACWHISPER_WHISPERCPP_BINARY | whisper-cli on PATH | Path to the whisper-cli binary, if not on PATH. Only used when engine="whisper-cpp". |
MACWHISPER_WHISPERCPP_MODEL_DIR | none | Directory containing your GGML .bin model files. Required to use engine="whisper-cpp" at all — see below. |
Local development: copy .env.example to .env and adjust. With direnv, .envrc exports .env automatically. Without direnv: source .env.
If you regularly transcribe recordings in a specific language, map a subfolder to it instead of passing language on every call:
"MACWHISPER_LANGUAGE_DEFAULTS": "~/Desktop/DK=da:~/Desktop/DE=de"
Drop a file in ~/Desktop/DK/ and transcribe_audio passes --language da automatically. An explicit language argument on the tool call always wins over the directory default.
transcribe_audio(..., engine="whisper-cpp") transcribes using a standalone whisper.cpp binary instead of MacWhisper — useful if you don't have a MacWhisper license, or want a fully open-source local path. It does not touch MacWhisper in any way.
Setup:
brew install whisper-cpp
Homebrew installs the whisper-cli binary only — no models. Download a GGML model yourself (this server never downloads anything over the network) from huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp, e.g. ggml-base.en.bin, into a directory of your choice, then point the server at it:
"MACWHISPER_WHISPERCPP_MODEL_DIR": "~/whisper-models"
Then call the tool with the model's filename (not a MacWhisper engine:model-id string):
Transcribe ~/Desktop/memo.wav using the whisper-cpp engine with model ggml-base.en.bin
Limitations (v1):
.wav, .mp3, .flac only — not .m4a/.mp4/.mov/.aiff. This is whisper.cpp's own native format support; convert other formats first (e.g. with ffmpeg) or use the default MacWhisper engine, which handles all supported formats.persist=true is not supported — whisper.cpp has no history mechanism.en) if neither language nor a directory default is set — unlike MacWhisper, which defers to the app's own language selection.source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
pytest -q
ruff check . ruff format .
pip install pre-commit pre-commit install
python scripts/smoke_test.py ~/Downloads/Test.m4a
tail -f ~/Library/Logs/macwhisper-mcp.log
MACWHISPER_ALLOWED_PATHS allow-list before anything reaches the CLI.subprocess.run is always called with an argv list — never shell=True.See PRD §7 for the full threat model.
MIT — see LICENSE.