Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Edit, analyze and convert audio: loudness, spec checks, denoise, EQ, cuts, BPM, key. No ffmpeg.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"audio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"audio",
"--mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add audio -- npx -y audio --mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"audio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"audio",
"--mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"audio": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"audio",
"--mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 audiojs 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 그저께
MIT 사용
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 그저께 변경됐고, 최신 버전(2.10.0)은 34일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
_High-level audio manipulations: loading, playback, analysis and editing. 140+ plugins: denoise, dynamics, EQ, filters, effects, reverb, time and pitch, spatial, synthesis, music analysis._
npm i audio
import audio from 'audio'
let song = audio('song.mp3') song.play() // the speakers, as a page plays it: no ffmpeg, no player to spawn song.pause(); song.seek(60); song.resume()
let voice = audio('voice.wav').trim().normalize('podcast') await voice.save('clean.mp3') let { pass, rules } = await voice.check('podcast') // each rule of Apple's spec, measured
<script type="module">
import audio from 'https://esm.sh/audio' audio('./song.mp3').trim().normalize().fade(0.5, 2).clip({ at: 60, duration: 30 }).play()
Audio anywhereimport 'audio/polyfill' // the page's HTMLAudioElement, in Node, Bun and Deno
let song = new Audio('song.mp3') song.onended = () => console.log('done') await song.play() song.currentTime = 30; song.volume = 0.5; song.loop = true
Events, their order, promises and errors as Chromium's own element has them, compared observation by observation (test/polyfill.js). import { Audio } from 'audio/polyfill' leaves the global alone.
npm i -g audio # or: npx audio …
audio voice.wav trim normalize podcast save clean.mp3 audio clean.mp3 check podcast
A fail exits 1, so the same line guards a build: Check in CI.
npx skills add audiojs/audio
npx add-mcp "npx -y audio --mcp" # asks which of your agents: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Kimi Code, Pi, OpenCode, Zed…
Prompt: make ~/Desktop/interview.m4a podcast-ready and tell me the loudness before and after
One agent at a time: claude mcp add audio -- npx -y audio --mcp, qwen mcp add audio npx -y audio --mcp, droid mcp add audio "npx -y audio --mcp".
npx audio --bridge
#
#
Open the playground, every edit of it a line of audio code, and connect it to the bridge with the key (once: the bridge keeps it), and its chat runs an agent of yours, which measures, looks at, edits and plays the sound open there, and finds which edit did what: it measures the sound before and after each, and what each took out; each tab keeps its conversations, each with the agent, and its model, picked under the message. The bridge finds Claude Code, Codex, Pi, Gemini CLI, Qwen Code, Kimi Code, OpenCode, Kilo Code, Cline, Goose, Factory Droid, Cursor, Augment, Kiro and Mistral Vibe on PATH; any other that speaks ACP runs by its command line, --agent "my-agent --acp".
Any MCP agent gets the playground's tools (state, measure, look, edit, select, play, check, …), the running bridge found by itself: npx add-mcp "npx -y audio --mcp --playground".
An agent thinks with the model its own settings name: Pi takes local ones for good from ollama launch pi --config; Claude Code takes any Anthropic-compatible endpoint from the bridge's environment:
ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama ANTHROPIC_API_KEY= ANTHROPIC_MODEL=qwen3-coder npx audio --bridge
| Models | ANTHROPIC_BASE_URL, with the provider's key as ANTHROPIC_AUTH_TOKEN |
|---|---|
| Ollama | http://localhost:11434, token ollama (docs) |
| Z.ai GLM | https://api.z.ai/api/anthropic (docs) |
| Kimi | https://api.moonshot.ai/anthropic (docs) |
| Qwen | https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic, Coding Plan (docs) |
| DeepSeek | https://api.deepseek.com/anthropic (docs) |
The playground in any page, its script the element's own text: it runs where the reader scrolls to it, plays, takes edits, and opens whole in the playground. Nothing of the reader's is kept.
<script type="module" src="https://audio.js.org/embed.js"></script>
audio('chime.wav') .trim() .normalize(-1)
What it shows, the frame takes as one JSON: the element's ui attribute, with these attributes over it, each a key of it. panel: code (default), edits (its steps, each with its settings) or none; display: wave or spec; controls: the parts shown, each in its own place: over the picture sound (its name, a menu of its ways in: a file, a take, a sample), link and name (the way to the playground), ruler (the time row; left out, none: the big time says it), look (a band's dropdown of how it draws); in the bar play record loop clock history message heard, a level (level, or what it reads: peak rms loudness), rate channels depth before, view (a switch: the waveform, the spectrogram), open and save (a file of the reader's in; the result out, in the format picked from its menu) — without it, all but sound, view, open and save; ops: edits a press away, one button after the history, a menu of them with their values, as trim normalize(-1) stretch(1.25) reverse (a call's own arguments, or the defaults the menus write); background: the ground it sits on and fades into, a CSS colour, or page, the page's own under the element (the element reads it; a frame can't); height in px. A sound named by its path from the site's root (audio('/sounds/take.mp3')) is that site's file. The shows until the frame comes, and where scripts don't run. Every key, zoom and overshoot too: playground/README.md.
// master a raw take
let a = audio('raw-take.wav') a.trim(-30).normalize('podcast').fade(0.3, 0.5) await a.save('clean.wav')
// full restoration chain via ecosystem plugins (see API › Plugins) a.gate(-45).dehum().deesser().compressor({ threshold: -18 }).limiter({ ceiling: -1 })
// cut 2:00–2:15, smooth the splice a.remove({ at: 120, duration: 15 }).fade(0.1, { at: 120 })
// find clipped blocks let clips = await a.stat('clipping')
// does it pass? each rule of the spec, measured let { pass, rules } = await a.check('podcast') // acx, podcast, spotify, broadcast, netflix
// master a song to a reference track: its tone (mid and side), width and loudness, under -1 dBTP
audio('mix.wav').master(await audio('reference.wav')).save('master.wav')
// audiobook chapter for ACX: RMS -23..-18 dB, peaks under -3 dB, floor under -60 dB, room tone at each end, 44.1 kHz let ch = audio('chapter-01.wav') .highpass(80).omlsa({ gMin: -12 }).compressor({ threshold: -24, ratio: 2.5 }) .normalize(-20, 'rms', { ceiling: -3.5 }) .trim().pad(1.5, 2).roomtone() // room tone, not digital silence .resample(44100) console.log(await ch.check('acx')) // passed 10 of 10 real narrations (.work/pro.md) await ch.save('chapter-01.mp3', { bitrate: 192 })
// tighten pauses in a talking-head video, then hand the cuts to the video editor let talk = audio('talk.mp4').shrink(0.3) await talk.save('talk.m4a') // the sound, cut await talk.save('talk.edl') // the same cuts for the picture (Premiere, Resolve)
// podcast montage
let ep = audio([intro, interview.trim().normalize('podcast'), outro], { crossfade: 0.5 }) await ep.save('episode.mp3')
// voiceover over music music.gain(-12).mix(voice, { at: 2 })
// ringtone: the chorus + fades audio('song.mp3').crop({ at: 45, duration: 30 }).fade(0.5, 2).normalize().save('ringtone.mp3')
// split an audiobook into chapters let [ch1, ch2, ch3] = audio('audiobook.mp3').split(1800, 3600)
// glitch: stutter + reverse let v = a.clip({ at: 1, duration: 0.25 }) audio([v, v, v, v]).reverse({ at: 0.25, duration: 0.25 })
// waveform bars — and progressively, as it decodes
let [mins, peaks] = await a.stat(['min', 'max'], { bins: canvas.width }) a.on('data', ({ delta }) => appendBars(delta.max[0], delta.min[0]))
// features for ML let mfcc = await a.stat('cepstrum', { bins: 13 }) let [loud, rms] = await a.stat(['loudness', 'rms'])
// notes, chords, key let notes = await a.stat('notes') // [{time, duration, freq, midi, note, clarity}] let chords = await a.stat('chords') // [{time, duration, label, root, quality, confidence}] let key = await a.stat('key') // {tonic, mode, label, confidence}
// mic take
let a = audio() a.record() // …later a.stop() a.trim().normalize()
// tone — any t => sample function let tone = audio.from(t => Math.sin(440 * Math.PI * 2 * t), { duration: 2 })
// sonify data let s = audio.from(t => Math.sin((200 + data[t / 0.2 | 0]) * Math.PI * 2 * t) * 0.5, { duration: data.length * 0.2 })
a.gain(t => -12 * (0.5 + 0.5 * Math.cos(t * Math.PI * 4))) // 2Hz tremolo in dB
a.lowpass(t => 400 + 4000 * t) // filter sweep a.pan({ t: [0, 2, 4], v: [-1, 1, -1] }) // curve L→R→L over 4s, serializable music.ducker({ key: voice }) // sidechain (plugin)
// stream to network — encode/playback during decode
for await (let chunk of audio('2hour-mix.flac').highpass(40)) socket.send(chunk[0].buffer)
// serialize edits, restore later let json = JSON.stringify(a) // { source, edits, ... } let b = audio(JSON.parse(json)) // re-decode + replay edits
| Method | Description