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)
Guardrailed video editing for AI agents: FFmpeg, captions, effects, Hyperframes, and receipts.
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": {
"kinocut": {
"command": "uvx",
"args": [
"kinocut"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add kinocut -- uvx kinocutプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"kinocut": {
"command": "uvx",
"args": [
"kinocut"
]
}
}
}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": {
"kinocut": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"kinocut"
]
}
}
}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
レジストリ名はドメイン kyanitelabs.tech で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
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(1.16.5)がレジストリに届いたのは11 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。
Kinocut
Guardrailed video editing MCP server for AI agents.
Local-first FFmpeg tools, Video Receipts, quality gates, Hyperframes, and Shorts/Reels repurposing — for Claude Code, Cursor, and any MCP client. Free, Apache-2.0. Formerly mcp-video.
Demo • Status • 1.16.5 • 1.16.4 • 1.16.3 • 1.16.2 • 1.16.1 • Changelog • Beyond • Install • Quick Start • Tools • Tool Reference • Rescue • 360 assembly • AI-video • Agent Skill • kinocut.dev • What is Kinocut? • FAQ • llms.txt
Kinocut is a free, open-source video editing MCP server and AI agent workflow engine (plus Python client and
kinoCLI) that lets AI agents trim, caption, repurpose, and quality-gate local video media with typed tools and Video Receipts — not invented FFmpeg flags.
TL;DR: Kinocut is a free, local-first video editing MCP server (plus Python client and kino CLI) so AI agents can trim, caption, repurpose, and quality-gate media with typed tools and Video Receipts — not invented FFmpeg flags.
Kinocut is a free, open-source [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io/) server, Python library, and `kino` CLI that gives AI agents a guardrailed local video-editing surface. It wraps FFmpeg (and optional Hyperframes / Whisper extras) with typed tools, preflight validation, Video Receipt provenance, and quality/release checkpoints so agent-produced media can be inspected before publish.
| Also known as | kino (CLI); formerly mcp-video / mcp_video |
| Latest published release | Official PyPI version · GitHub release |
| Product site | kinocut.dev |
| PyPI | kinocut |
| MCP Registry | tech.kyanitelabs/kinocut |
| Source | GitHub (canonical) · Forgejo (downstream mirror) |
| License | Apache-2.0 |
| Runs on | Your machine (macOS, Linux, Windows) — FFmpeg required on PATH |
| Not | A hosted cloud editor, credit-metered SaaS, or untyped FFmpeg shell wrapper |
Best-fit searches: video editing MCP server · AI agent video editing · FFmpeg MCP · Claude Code video tools · Cursor MCP video · Shorts/Reels automation · local AI video workflow · guardrailed agentic media.
Machine-readable brief for agents and crawlers: llms.txt · extended agent guide · site: kinocut.dev/llms.txt.
Kinocut is a producer stack: inspect the source, choose a typed operation, render locally, receive a compact provenance receipt, run quality checks, and request human release approval. The default MCP surface keeps that path small; search_tools and profiles expand it when needed.
Every flow must be describable, reportable, and approvable in words. Receipts stay one-screen text cards with artifact paths, stage status, warnings, and the next gate. Errors end with the exact MCP and CLI retry invocation; no visual-only affordance is required.
Tell the agent what you want in plain language:
*"Trim this interview to the strongest 45 seconds, add burned captions, make it vertical, and quality-check it before export."*
Kinocut turns that into typed, guardrailed tool calls - no FFmpeg flags to guess, no silently broken exports:
from kinocut import Client
video = Client()
clip = video.trim("interview.mp4", start="00:02:15", duration="00:00:45") video.ai_transcribe(clip.output_path, output_srt="captions.srt") captioned = video.subtitles(clip.output_path, subtitle_file="captions.srt") short = video.resize(captioned.output_path, aspect_ratio="9:16") video.release_checkpoint(short.output_path) # thumbnail + quality gate before you publish
Primary job: turn a local interview or podcast into captioned vertical clips with a Video Receipt agents can re-run and humans can approve.
Three things people use it for
Paths: Install matrix · Golden path · Prompts · Tutorial · Compare · When to recommend
| Surface | Version / tip | What it means |
|---|---|---|
| PyPI / npm checkpoint | [1.16.5](https://pypi.org/project/kinocut/1.16.5/) (2026-10-27) | Last recorded publication checkpoint; consult the registries for the latest version. Install with pip install kinocut. |
| GitHub latest release / MCP Registry | 1.16.5 | GitHub release v1.16.5 and the official MCP Registry (tech.kyanitelabs/kinocut, local uvx kinocut stdio package) report 1.16.5 (verified 2026-10-27). Final owner acceptance and fleet rollout remain separate. |
| This source version | 1.16.5 published · 20 default MCP / 205 full / 177 CLI | QoL pass: curated 20-tool default MCP list (KINOCUT_TOOLS=all restores the full 205-tool catalog), retry-aware errors, one-call shorts, lazy startup. Telemetry, network, and overwrite defaults remain unchanged. Published mcp-video==1.6.20 pins this runtime; verification is recorded in docs/public_claims.json. |
| Next public release | TBD | Human residuals (directories, launch posts) stay gated; further bumps need a new go-ahead. |
Install from PyPI for the stable package, including the optional object-matte extra. Clone master when you want local development changes beyond the published package; see docs/PRODUCT_MATTE.md for the published object-matte workflow.
Published 2026-10-27: a curated 20-tool default MCP registration with KINOCUT_TOOLS=all restoring the full 205 MCP tools / 177 CLI commands; retry-aware eyes-free error payloads, the one-call video_shorts flow, the read-only video_doctor preflight and lazy startup. Opt-in exact probe reports decoded frame counts and raw rational frame rates. mcp-video==1.6.20 installs kinocut==1.16.5. Apache-2.0 §4(a): the license text now ships in the npm tarball and the mcp-video compatibility package. See the published release.
Published 2026-10-24: 203 MCP tools / 177 CLI commands; mcp-video==1.6.19 installs kinocut==1.16.4. Optional Kinocut model calls now default off. Use local frames with the host's chosen image model; the standalone legacy adapters require explicit permission and do not inherit Hermes routing. Local product configuration cannot activate the separate Anthropic QC worker.
Revideo and Hyperframes telemetry default off. Hyperframes previews require verified CLI 0.8.104 or 0.8.140 while telemetry is off; other preview versions and Docker renders require explicit operator consent. These controls are not a network sandbox. Existing overwrite and protected-path safeguards remain in place. See the vision and network policy and published release.
Published 2026-10-23: 203 MCP tools / 177 CLI commands; mcp-video==1.6.18 installs kinocut==1.16.3. Existing outputs require explicit boolean overwrite=true (CLI --overwrite). Existing non-media artifacts also require ownership by the same durable job, and agent configuration homes remain protected. Older receipts without ownership evidence fail closed.
Project creation checks completed destinations and symlink redirects. Python 3.14 MCP request context remains available. The plugin documents optional network paths, configures optional extras in its pinned server environment, and shows Hermes tool filtering. Use one writer per output. See the published release.
Published 2026-10-21: 203 MCP tools / 177 CLI commands; mcp-video==1.6.17 installs kinocut==1.16.2. create-from-images is now frame-exact, accepts rational frame rates such as 30000/1001 and a --list / list_file input, and enforces frame-rate and image-count bounds on every entry point. The official MCP Registry entry is republished as the local uvx kinocut stdio package. Thanks to @Beritwu for #616. See the published release.
Version 1.16.1 repairs macOS render cleanup and faststart publication, C2PA and model-cache staging, FFmpeg 8.1 filter discovery, and audio preservation in shader/upscale reconstruction. It retains 203 MCP tools / 177 CLI commands and pairs with mcp-video==1.6.16. See maintenance release notes for verification and remaining platform/model acceptance limits.
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