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)
Analyze video mood and pace, then recommend license-safe BGM with a mix spec.
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。
GEMINI_API_KEY, JAMENDO_CLIENT_ID, FREESOUND_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。
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。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
動かす前に、空欄の値を入力してください。
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。
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 js713-lab 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:GEMINI_API_KEY, JAMENDO_CLIENT_ID, FREESOUND_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(0.2.0)がレジストリに届いたのは2 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MCPB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。
Video-native MCP server for license-safe BGM. Watches the footage — not the script — and returns a shortlist, a 12–20s hook, and an ffmpeg ducking spec.
Package / CLI: sonicmatch-mcp. A Model Context Protocol server for Claude Desktop, Cursor, Codex, and other MCP clients. Drop an Instagram Reel, YouTube Short, or TikTok-style clip. Get royalty-free / Creative Commons matches with the license printed on every row.
Video-to-BGM already exists. The wedge is not “I also match music”:
Catalog quality will kill or save this. More tools will not.
Video or URL in
→ scene / mood / pace / speech analysis → license-safe BGM shortlist
Do not treat this as “script in → YouTube Music search out.” That already exists (mcp-bgm-recommender). Sonicmatch watches the video.
| You own | You do not own |
|---|---|
| Local file / public URL ingest | Platform music licenses |
| Mood, energy curve, speech vs silence, scene cuts | Meta/TikTok “trending audio” graph |
| CC / royalty-free catalogs + optional paid adapters | Spotify / IG official libraries |
| Ranked tracks, preview URLs, mix spec, ffmpeg | Auto-publish to Instagram |
North star: ingest_video → analyze_video_music → recommend_bgm → preview_mix → export_mix_spec
examples/user_library.example.json). Do not scrape those sites.I dropped
./clip.mp4. Analyze it for an Instagram Reel and recommend 5 instrumental BGMs. Then mix the top pick with ducking and give me the ffmpeg command.
That prompt is the product. Install below, wire Claude Desktop, Cursor, or Codex, and paste it.
Requires Python 3.10+ and ffmpeg / ffprobe on PATH. yt-dlp is optional and off by default (SONICMATCH_ALLOW_YTDLP=0) because platform extractors break and may violate ToS. Prefer a local file.
The PyPI project is sonicmatch-mcp. The console script is sonicmatch-mcp, which is what uvx and pipx run. python -m sonicmatch is the same server. The PyPI badge stays empty until the first tag is published. Install from git until then. Maintainer steps: PUBLISH.md.
uvx --from git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git sonicmatch-mcp
pip install git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git
sonicmatch-mcp --version # or: python -m sonicmatch --version
uvx sonicmatch-mcp
pipx install sonicmatch-mcp sonicmatch-mcp --version
git clone https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git
cd sonic-match-mcp python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]" cp .env.example .env # optional keys
sonicmatch-mcp
sonicmatch-mcp --http --port 8765
# same clone, uv
uv venv && uv pip install -e ".[dev]" uv run sonicmatch-mcp
pytest # generates tiny color mp4s with ffmpeg
ruff check src tests
The seed catalog is about 20 Reel-editor rows (cafe, product, talking-head, travel, food, fashion, event) plus a vocal fixture and a CC-BY-NC fixture. It runs without API keys. Gemini, Jamendo, and Freesound are optional and degrade with a note in the tool response. Seed rows have no hosted audio on purpose — preview_mix synthesizes a demo bed. For real ads, point SONICMATCH_LIBRARY_PATH / EPIDEMIC_LIBRARY_PATH / ARTLIST_LIBRARY_PATH at JSON you already licensed.
| Variable | Required | What it does |
|---|---|---|
GEMINI_API_KEY | no | Gemini video understanding for analyze_video_music |
JAMENDO_CLIENT_ID | no | Jamendo search |
FREESOUND_API_KEY | no | Freesound beds and loops |
SONICMATCH_LIBRARY_PATH | no | User-owned library JSON. Also EPIDEMIC_LIBRARY_PATH, ARTLIST_LIBRARY_PATH |
SONICMATCH_ALLOW_YTDLP | no | 1 turns on platform URL ingest. Default 0 |
SONICMATCH_MAX_DOWNLOAD_MB | no | Download cap. Default 200 |
SONICMATCH_HTTP_HOST / SONICMATCH_HTTP_PORT | no | --http bind. Default 127.0.0.1:8765 |
GEMINI_API_KEY is set; otherwise local ffmpeg / audio heuristics (optional Whisper, PySceneDetect, librosa).asset_id.suggest_cuts snaps scene cuts to a BPM grid and returns EDL-ish intro / peak / outro.brand_kit=… into recommend_bgm.analyze_batch (max 20) clusters mood and returns one shared mini-playlist.| Tool | What it does |
|---|---|
status | ffmpeg / keys / seed count / day-1 risk gates |
ingest_video | Local path or HTTPS URL → asset_id (never video bytes). Platform URLs need SONICMATCH_ALLOW_YTDLP=1 |
analyze_video_music | Mood, energy curve, speech, scenes, hook window, BPM, search queries |
recommend_bgm | 3–7 ranked tracks + why + license + hook in/out |
search_music | Free-text / BPM / mood over seed + optional catalogs |
get_track | One track’s metadata, license, attribution, URLs |
preview_mix | Hook trim, loop, optional ducking → preview files + ffmpeg + mix spec |
export_mix_spec | Mix spec + ffmpeg + attribution (no render unless render=true) |
suggest_cuts | Beat grid, snapped scene cuts, EDL, intro / peak / outro |
generate_bed | Demo bed marked source=generated. Requires i_understand_not_commercially_cleared=true |
save_brand_kit | Persist BPM / moods / no-vocals for recommend_bgm(brand_kit=…) |
analyze_batch | Up to 20 clips → mood cluster + shared mini-playlist |
Also ships a prompt template: “Score this video like an IG music sticker.”
speech_coverage > 0.25cuts at 0.8s average, 112 BPM, warm gold hour)Prompt:
I dropped
./clip.mp4. Analyze it for an Instagram Reel and recommend 5 instrumental BGMs. Then mix the top pick with ducking and give me the ffmpeg command.
The agent should call, in order:
ingest_video with the local path. The result is an asset_id, not video bytes.analyze_video_music with platform_hint set to instagram_reel.recommend_bgm with that asset_id and max_results of 5.preview_mix on the top track with ducking, then export_mix_spec.A recommendation row carries score, reason, suggested_in_out (the hook), ducking, license_ok_for_platform, and content_id_risk (unknown or likely, never cleared). Seed fixtures include seed_golden_hour_latte (CC0-1.0) and seed_indie_porch_110 (CC-BY-4.0). They have no hosted audio. preview_mix synthesizes a demo bed. CC-BY-NC rows are searchable and are not auto-recommended.
claude_desktop_config.json. From git, no clone:
{
"mcpServers": { "sonicmatch": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git", "sonicmatch-mcp" ], "env": { "GEMINI_API_KEY": "", "JAMENDO_CLIENT_ID": "", "FREESOUND_API_KEY": "" } } } }
After a clone, command can be the absolute path of .venv/bin/sonicmatch-mcp. After the PyPI release, args is just ["sonicmatch-mcp"]. Copy-paste files: examples/claude_desktop.mcp.json, examples/claude_desktop.pypi.mcp.json.
.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json. From git, no clone — examples/cursor.mcp.json:
{
"mcpServers": { "sonicmatch": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git", "sonicmatch-mcp" ], "env": { "GEMINI_API_KEY": "", "JAMENDO_CLIENT_ID": "", "FREESOUND_API_KEY": "" } } } }
After PyPI, use examples/cursor.pypi.mcp.json (uvx with args ["sonicmatch-mcp"]). From a clone: "command": "uv", "args": ["--directory", "/absolute/path/to/sonic-match-mcp", "run", "sonicmatch-mcp"]. After pip install, "command": "python3", "args": ["-m", "sonicmatch"] works if that interpreter has the package.
Codex reads ~/.codex/config.toml. The same file is shared with the Codex IDE extension and the ChatGPT desktop app. Works today — examples/codex.config.toml:
[mcp_servers.sonicmatch]
command = "uvx" args = ["--from", "git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git", "sonicmatch-mcp"]
[mcp_servers.sonicmatch.env] GEMINI_API_KEY = "" JAMENDO_CLIENT_ID = "" FREESOUND_API_KEY = ""
Or from the CLI:
codex mcp add sonicmatch -- uvx --from git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git sonicmatch-mcp
After the PyPI release, the args shrink to sonicmatch-mcp. That file is [`examples/codex.pypi.config.to
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます