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)
Kling AI video generation MCP server for Model Context Protocol hosts
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。
KLING_ACCESS_KEY, KLING_SECRET_KEY, KLING_REQUEST_TIMEOUT_MS, MCP_WORKSPACE_PATH, KLING_DOWNLOAD_ROOT「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": {
"kling": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-kling"
],
"env": {
"KLING_ACCESS_KEY": "your-value",
"KLING_SECRET_KEY": "your-value",
"KLING_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"MCP_WORKSPACE_PATH": "your-value",
"KLING_DOWNLOAD_ROOT": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add kling --env KLING_ACCESS_KEY=your-value --env KLING_SECRET_KEY=your-value --env KLING_REQUEST_TIMEOUT_MS=your-value --env MCP_WORKSPACE_PATH=your-value --env KLING_DOWNLOAD_ROOT=your-value -- npx -y @mindstone/mcp-server-kling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": {
"kling": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-kling"
],
"env": {
"KLING_ACCESS_KEY": "your-value",
"KLING_SECRET_KEY": "your-value",
"KLING_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"MCP_WORKSPACE_PATH": "your-value",
"KLING_DOWNLOAD_ROOT": "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": {
"kling": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-kling"
],
"env": {
"KLING_ACCESS_KEY": "your-value",
"KLING_SECRET_KEY": "your-value",
"KLING_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"MCP_WORKSPACE_PATH": "your-value",
"KLING_DOWNLOAD_ROOT": "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。
KLING_REQUEST_TIMEOUT_MS envMCP_WORKSPACE_PATH envKLING_DOWNLOAD_ROOT 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 mindstone 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:KLING_ACCESS_KEY, KLING_SECRET_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(0.5.0)がレジストリに届いたのは4 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。
Kling AI video and image generation MCP server for Model Context Protocol hosts. Generate AI videos from text or images, extend them, add lip-sync, generate images, and manage generation tasks through a standardised MCP interface.
KLING_ACCESS_KEY)STATUS.jsonAfter clicking the button, your host will prompt you to fill: KLING_ACCESS_KEY, KLING_SECRET_KEY, KLING_REQUEST_TIMEOUT_MS.
Manual config for Claude Desktop / Claude Code / Goose / Continue.dev (Kling)
{
"mcpServers": { "Kling": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@mindstone/mcp-server-kling" ], "env": { "KLING_ACCESS_KEY": "", "KLING_SECRET_KEY": "", "KLING_REQUEST_TIMEOUT_MS": "60000" } } } }
cd <path-to-repo>/connectors/kling
npm install npm run build
npx -y @mindstone/mcp-server-kling
node dist/index.js
KLING_ACCESS_KEY — Kling API access keyKLING_SECRET_KEY — Kling API secret keyMCP_HOST_BRIDGE_STATE — optional path to a host bridge state file used for credential managementMINDSTONE_REBEL_BRIDGE_STATE — backwards-compatible alias for MCP_HOST_BRIDGE_STATEMCP_WORKSPACE_PATH — optional directory that local media inputs (image_path, audio_path) must live inside. Defaults to the system temp directory when unset. Files elsewhere are refused before any read.KLING_DOWNLOAD_ROOT — optional directory that download_kling_video output paths must live inside. It must itself resolve inside the workspace (MCP_WORKSPACE_PATH, or the system temp directory when unset); anything else is refused with guidance. Default: /kling-downloads (auto-created). Sensitive paths (~/.ssh, ~/.aws, /etc, shell rc files) are refused even when the root would otherwise permit them.KLING_REQUEST_TIMEOUT_MS — optional override (positive integer ms, max 30 min) for the outbound HTTP request timeout applied to both Kling API and host-bridge calls. Default: 60000 (60s). Raise this if you see TIMEOUT errors on slow submits; lower it if you want tighter bounds.{
"mcpServers": { "Kling": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mindstone/mcp-server-kling"], "env": { "KLING_ACCESS_KEY": "your-access-key", "KLING_SECRET_KEY": "your-secret-key" } } } }
{
"mcpServers": { "Kling": { "command": "node", "args": [" /connectors/kling/dist/index.js"], "env": { "KLING_ACCESS_KEY": "your-access-key", "KLING_SECRET_KEY": "your-secret-key" } } } }
configure_kling_api_keys — Save Kling API credentialsgenerate_kling_video — Create an AI-generated video from a text descriptiongenerate_kling_image_to_video — Animate a still image into a video (public HTTPS URL or local file via image_path)extend_kling_video — Continue a generated video, adding ~4-5 seconds per callgenerate_kling_lip_sync — Make a person in a video speak, from text (text-to-speech) or an audio filegenerate_kling_image — Create an AI-generated image from a text description, with optional reference imageModels: the video tools default to kling-v2-6 and the image tool to kling-v2-1. kling-v3 (Kling 3.0) is available on all three generation tools through the model parameter; it costs about twice as many Kling units per second of video and per image, so it is not the default.
check_kling_task — Check if a generation task is complete (task types: text2video, image2video, video-extend, lip-sync, image)list_kling_tasks — List your generation tasks with paginationdownload_kling_video — Save a generated video or image to a local file (result URLs expire 30 days after generation). Only Kling result URLs (klingai.com hosts) are accepted.get_kling_balance — List resource packages on the account and their remaining quantitiesAll generation tools accept an optional callback_url (HTTPS) that Kling POSTs to on task status changes, as an alternative to polling.
FSL-1.1-MIT — Functional Source License, Version 1.1, with MIT future licence. The software converts to MIT licence on 2030-04-08.
files/readModes version 1 is an experimental extension used by these connectors, not part of the MCP standard. A compatible host (the app running the connector) decides which input files a tool call may read. The connector opens only the host-approved physical path, after resolving symlinks. The host supplies this permission information with each call; it is not a tool argument you need to set. Missing or invalid permission information, or a file absent from the approved list, stops the read.
Clients that do not negotiate this extension keep the connector's existing standalone file restrictions. This extension changes input-read permissions; existing output destinations, upload formats, size limits and file checks apply.