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)
YMove exercise video API: search exercises, generate workouts and multi-week programs.
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": {
"exercisedb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/exercisedb",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add exercisedb -- npx -y @reneturcios/exercisedb mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"exercisedb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/exercisedb",
"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": {
"exercisedb": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/exercisedb",
"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 CloudCorpRecords 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
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 1개 중 1개를 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 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 3일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Docker도 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.
An MCP server and CLI over the YMove exercise API, which catalogues more than 1,400 exercises with video. Six tools cover the everyday questions a training app or an agent asks of that catalogue: find exercises that fit a filter, open one exercise in full, have a workout generated for a set of muscle groups, have a whole multi-week program generated, and read the two vocabularies (muscle groups and exercise types) the filters draw from, each with its exercise counts.
Whatever the API answers comes back exactly as it answered: each tool returns a single text item carrying the upstream JSON, unchanged. Nothing is reshaped, cached or stored, which also means the API's own properties carry through — exercise video URLs, for instance, are signed by the upstream service and expire after 48 hours.
The six tools:
search_exercises — filter the catalogue by free text, muscle group, exercise type, equipment and difficulty, keep only exercises that have video, and page through the results. Every argument is optional.get_exercise — one exercise by its ID or slug: video URLs, instructions and the muscles it works.generate_workout — a structured workout with sets, reps and rest times. muscleGroup is required; it takes an array of muscle groups, and a single string is accepted and treated as a one-element array. Equipment, exercise types, difficulty, exercise count, structure, rounds and warmup / cooldown blocks are all tunable.generate_program — a multi-week training program with periodization, shaped by goal, difficulty, days per week, number of weeks and available equipment.list_muscle_groups — every muscle group in the catalogue, with its exercise count.list_exercise_types — every exercise type, with counts.Arguments that the REST API documents but the tool set does not expose are deliberately left out: the search tool has no white-background / gym-video or video-tag filters and no include / exclude video-list switches.
The API is keyed. Set your YMove key before running:
export YMOVE_API_KEY="..."
Every request carries the key as the X-API-Key header. A call made without the key fails with YMOVE_API_KEY is not set before any request leaves the process. Validation also runs before any request: a missing required argument reports : missing required argument: and a wrong-typed one reports : argument has the wrong type. An upstream failure is reported as upstream error: HTTP from ymove-api, or upstream unreachable: ymove-api when the API cannot be reached at all.
Each tool is a subcommand taking one JSON argument string:
npx @reneturcios/exercisedb search_exercises '{"muscleGroup":"chest","hasVideo":true}'
npx @reneturcios/exercisedb get_exercise '{"id":"barbell-squat"}' npx @reneturcios/exercisedb generate_workout '{"muscleGroup":["chest","triceps"],"exerciseCount":8}' npx @reneturcios/exercisedb generate_program '{"goal":"strength","weeks":6,"daysPerWeek":3}' npx @reneturcios/exercisedb list_muscle_groups '{}' npx @reneturcios/exercisedb --version
Output is the upstream JSON body, unchanged. Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including a validation, API-key or upstream failure), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/exercisedb mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "exercisedb": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/exercisedb", "mcp"], "env": { "YMOVE_API_KEY": "..." } } } }
docker run -i -e YMOVE_API_KEY="..." ghcr.io/cloudcorprecords/exercisedb
docker run --rm -e YMOVE_API_KEY="..." ghcr.io/cloudcorprecords/exercisedb list_exercise_types '{}'
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch only, no network) npm run dev # run the CLI from source
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