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)
Transcribe local files and URLs with SpeechWeave's OpenAI-compatible Speech-to-Text API.
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。
SPEECHWEAVE_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": {
"speechweave": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@speechweave/mcp"
],
"env": {
"SPEECHWEAVE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add speechweave --env SPEECHWEAVE_API_KEY=your-value -- npx -y @speechweave/mcp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": {
"speechweave": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@speechweave/mcp"
],
"env": {
"SPEECHWEAVE_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": {
"speechweave": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@speechweave/mcp"
],
"env": {
"SPEECHWEAVE_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。
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 speechweave 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:SPEECHWEAVE_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(1.10.0)がレジストリに届いたのは16 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。
Official Model Context Protocol server for SpeechWeave. Use to transcribe local files and URLs from Cursor, Claude Desktop, Claude Code, Windsurf, and other MCP clients.
SpeechWeave handles short clips and long-form audio without client-side chunking. This MCP server exposes both sync tools (the transcript comes back in the same tool call) and async tools (start a job, then poll for status).
Docs: speechweave.com/docs/mcp · API reference
Requires Node.js 18+ and a SpeechWeave API key (sk_live_…).
export SPEECHWEAVE_API_KEY="sk_live_..."
npx -y @speechweave/mcp
Add to your MCP config (e.g. .cursor/mcp.json, claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "speechweave": { "command": "npx", "args": ["-y", "@speechweave/mcp"], "env": { "SPEECHWEAVE_API_KEY": "sk_live_..." } } } }
claude mcp add speechweave --env SPEECHWEAVE_API_KEY=sk_live_... -- npx -y @speechweave/mcp
| Tool | Delivery | When to use |
|---|---|---|
transcribe_file | sync | Absolute local path. Returns the transcript in this call |
transcribe_url | sync | Public HTTPS URL. Returns the transcript in this call |
start_job_file | async | Absolute local path. Returns job_id immediately |
start_job_url | async | Public HTTPS URL. Returns job_id immediately |
get_job_status | async | Poll status / transcript for a job id |
cancel_job | n/a | Cancel a queued or processing job |
get_limits | n/a | Upload size ceilings for your API key |
fetch_doc | n/a | Public docs by slug (bundled pages + live OpenAPI) |
Delivery (sync or async) is separate from service_mode (standard or deferred). Either service mode works with either delivery.
Never pass raw audio bytes over MCP. Use absolute file paths (local clients) or HTTPS URLs.
All transcription and job-start tools accept the following optional arguments:
model: Choose core (default) or max.service_mode: Choose standard (default) or deferred (lower cost, lower priority).language: Optional ISO language code to force language detection.task: Choose transcribe (default) or translate to produce an English translation instead. language is ignored when translating.prompt: Optional custom vocabulary hint (proper nouns, acronyms, product names) for the first ~30s of audio.Formatted transcripts: transcribe_file, transcribe_url, and get_job_status also accept an optional response_format (text, srt, vtt, or verbose_json) to return the transcript in that shape instead of the default plain text.
Saving to a file: transcribe_file, transcribe_url, and get_job_status accept output_file (an absolute path). The transcript is written there instead of being returned, so long transcripts stay out of the conversation. The result includes output_file and bytes_written. The path must end in .txt, .md, .json, .srt, or .vtt and cannot be inside a hidden folder. The parent folder must exist, and an existing file is only replaced when overwrite is true. With response_format: "verbose_json" the file holds the text plus segment timings as JSON.
Billing errors: a 402 comes back as a tool error with code and a hint. USER_SPEND_CAP_REACHED (raise your spend cap), PLATFORM_SPEND_CAP_REACHED (monthly account limit, request an increase), and INSUFFICIENT_BALANCE or WALLET_EMPTY (top up) all need a change on the account first, so the hint tells the assistant not to retry.
Timeout behavior: Sync tools accept an optional timeout_ms. If the transcription exceeds the timeout, the tool gracefully returns a job_id and instructs the client to switch to get_job_status polling.
get_limits: Returns GET /v1/limits for the calling key, with MB equivalents. Use before uploading large local files.fetch_doc: Returns public documentation. Slug list shows the catalog. Bundled pages include quickstart, mcp, models, billing, and data_retention. Slug api fetches a live OpenAPI overview, and api/ returns one endpoint (e.g. api/get_v1_limits).After adding the server and restarting your client, try asking your AI assistant:
"Use SpeechWeave to transcribe
/Users/me/recordings/standup.mp3and summarize action items."
*The assistant will call transcribe_file with the absolute path and summarize the returned transcript.*
"Start a SpeechWeave job for
https://cdn.example.com/three_hour_podcast.mp3, then check back until it completes."
*The assistant will call start_job_url, then periodically call get_job_status until the status reaches completed.*
"Translate
/Users/me/recordings/spanish_interview.mp3into English SRT subtitles using SpeechWeave."
*The assistant will call transcribe_file with task: "translate" and response_format: "srt".*