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)
One audio queue across Spotify, the browser, local files and whatever is already playing.
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": {
"upnext": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"upnext-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add upnext -- npx -y upnext-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"upnext": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"upnext-mcp"
]
}
}
}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": {
"upnext": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"upnext-mcp"
]
}
}
}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 tothienbao6a0 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。
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(0.3.1)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。
An MCP server for your machine's audio. One queue across Spotify, the browser, local files, and whatever is already playing.
{
"mcpServers": { "upnext": { "command": "npx", "args": ["-y", "upnext-mcp", "--library", "/Users/me/Music"] } } }
Drop that in Claude Desktop, Cursor, Windsurf, or anything else that speaks MCP.
you: what am I listening to?
→ ❚❚ Acquired — Jensen Huang (Google Chrome)
you: let that finish, then play Bad Habit → adopted "Acquired — Jensen Huang" as q_0001 up next: q_0001 Acquired — Jensen Huang q_0002 Bad Habit — Steve Lacy
The first line reads a browser tab — no extension. The second puts it in the queue as a real entry, so the agent adds to what someone is doing rather than cutting across it.
| tool | |
|---|---|
media_now | what's playing, in the queue *and* elsewhere on the machine |
media_queue | the queue, with the id of each entry |
media_enqueue | add a link, file path, Spotify URI, or a plain description |
media_play · media_pause · media_next | transport |
media_seek | jump to a position — says so plainly if the source can't |
media_move · media_remove | reorder and drop, by id |
media_search | search the sources that can search |
media_adopt_current | put what's already playing into the queue |
media_setup | what's wired here, and what it can do |
Every mutation is addressed by id, and every response includes the queue with ids in it. That's deliberate: a model working from positions races anything else touching the queue, and by the time its call lands, position 2 is a different song.
Two places where this behaves differently from most tool servers, both for the same reason — a model that gets a silent no-op will confidently tell the user it worked.
`media_seek` on a source that can't seek returns a sentence, not an error:
the current source (spotify-desktop) cannot seek. Nothing changed.
`media_search` with nothing wired to search explains itself:
nothing found for "bad habit".
playing through: spotify-desktop, nowplaying, local
titles will NOT resolve: nothing wired here can search…
A link says exactly what to play. A *description* has to be looked up, and not every backend can. The Spotify desktop app plays a URI you hand it but cannot search a catalogue — so on a plain Mac setup, media_enqueue with "bad habit" has nothing to resolve against.
Give it one of these:
// index a music folder
"args": ["-y", "upnext-mcp", "--library", "/Users/me/Music"]
// or a Spotify Web token, via the environment "env": { "SPOTIFY_TOKEN": "..." }
media_setup will tell you which you have.
If your product already has a queue, expose *that* one rather than starting a second that competes with it:
import { createServer } from 'upnext-mcp';
import { serveStdio } from '@modelcontextprotocol/server/stdio';
serveStdio(() => createServer(myExistingRuntime));
This package is a transport, and nothing more — ordering, capability negotiation, resolution and reconciliation all happen in upnext-core. It lives apart because a transport is an opinion, and nobody importing the runtime should inherit this one.
Full docs: https://github.com/tothienbao6a0/upnext · Apache-2.0