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)
MacWhisper transcription for Claude Desktop. Fully local, no cloud, audio stays on your Mac.
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.
MACWHISPER_ALLOWED_PATHS, MACWHISPER_CLI, MACWHISPER_LOG_PATH필요한 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": {
"macwhisper": {
"command": "uvx",
"args": [
"macwhisper-mcp-server"
],
"env": {
"MACWHISPER_ALLOWED_PATHS": "your-value",
"MACWHISPER_CLI": "your-value",
"MACWHISPER_LOG_PATH": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add macwhisper --env MACWHISPER_ALLOWED_PATHS=your-value --env MACWHISPER_CLI=your-value --env MACWHISPER_LOG_PATH=your-value -- uvx macwhisper-mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"macwhisper": {
"command": "uvx",
"args": [
"macwhisper-mcp-server"
],
"env": {
"MACWHISPER_ALLOWED_PATHS": "your-value",
"MACWHISPER_CLI": "your-value",
"MACWHISPER_LOG_PATH": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"macwhisper": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"macwhisper-mcp-server"
],
"env": {
"MACWHISPER_ALLOWED_PATHS": "your-value",
"MACWHISPER_CLI": "your-value",
"MACWHISPER_LOG_PATH": "your-value"
}
}
}
}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.
MACWHISPER_CLI envMACWHISPER_LOG_PATH env이 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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 docdyhr 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.
입력해야 할 값: MACWHISPER_ALLOWED_PATHS
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(1.2.1)은 23일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 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.
Local MCP server that connects MacWhisper to Claude Desktop.
What it does: Drop an audio file on your Desktop, then ask Claude to transcribe it, summarise it, or pull out action items — in one step. MacWhisper does the transcription on your Mac; Claude does the thinking. Nothing leaves your machine. No cloud APIs. No data ever leaves your Mac.
Audio file → MacWhisper CLI → MCP server → Claude Desktop
mw at /usr/local/bin/mw.Installing MacWhisper via Homebrew:
brew install --cask macwhisper
After installation, enable the CLI in MacWhisper Settings as above. When you later run brew upgrade --cask macwhisper, the CLI symlink updates automatically — no re-install needed.
brew tap docdyhr/tap
brew install docdyhr/tap/macwhisper-mcp-server
This installs the macwhisper-mcp binary into your Homebrew prefix. Upgrade later with brew upgrade docdyhr/tap/macwhisper-mcp-server.
pip install macwhisper-mcp-server
Or from source:
git clone https://github.com/docdyhr/macwhisper-mcp-server.git
cd macwhisper-mcp-server
pyenv install 3.13.13 # skip if already installed pyenv local 3.13.13 python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e .
Verify the MacWhisper CLI is reachable:
mw version
Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json and add:
{
"mcpServers": { "macwhisper": { "command": "macwhisper-mcp", "args": [], "env": { "MACWHISPER_ALLOWED_PATHS": "~/Desktop:~/Downloads", "FASTMCP_CHECK_FOR_UPDATES": "off" } } } }
Restart Claude Desktop.
Note: Audio files must be saved to your Mac's filesystem (Desktop, Downloads, or another allow-listed folder) before asking Claude to transcribe them. Files uploaded directly to the Claude chat window live in Claude's container and are not accessible to the local MacWhisper CLI.
In Claude Desktop, ask:
Transcribe ~/Desktop/memo.m4a
You should see a transcribe_audio tool call appear, followed by the transcript.
| Tool | Description |
|---|---|
transcribe_audio(path, model?, language?, persist?, engine?) | Transcribe an audio file and return the transcript as plain text. language is an ISO 639-1 code (e.g. da) or auto; overrides any per-directory default. persist=true saves to MacWhisper history (MacWhisper engine only). engine is "macwhisper" (default) or "whisper-cpp" — see Alternative engine below. |
list_models() | List transcription models installed in MacWhisper, plus whisper-cpp models if MACWHISPER_WHISPERCPP_MODEL_DIR is configured; active MacWhisper model is marked |
cancel_transcription() | Cancel the currently running transcription |
list_allowed_paths() | Return the directories the server is allowed to read from |
start_watch(folder) | Watch a folder and auto-transcribe new audio files into ../done/ |
stop_watch() | Stop the active folder watcher |
get_watch_results() | Return completed watch-folder transcriptions and clear the queue |
Supported audio formats: .m4a .mp3 .mp4 .mov .wav .aiff .flac
All configuration is via environment variables. Pass them through the env dict in claude_desktop_config.json (for Claude Desktop) or set them in .env for local development.
| Env var | Default | Description |
|---|---|---|
MACWHISPER_ALLOWED_PATHS | ~/Desktop | Colon-separated list of directories the server may read from |
MACWHISPER_CLI | auto-detected | Path to the mw binary. Defaults to /Applications/MacWhisper.app/Contents/MacOS/mw if that file exists, otherwise mw on PATH |
MACWHISPER_LOG_PATH | ~/Library/Logs/macwhisper-mcp.log | Log file path (never stdout — that's reserved for MCP) |
MACWHISPER_LANGUAGE_DEFAULTS | none | Colon-separated dir=lang pairs (ISO 639-1, or auto) — files in a matching directory get --language automatically. Most specific directory wins; an explicit language argument always overrides. |
MACWHISPER_WHISPERCPP_BINARY | whisper-cli on PATH | Path to the whisper-cli binary, if not on PATH. Only used when engine="whisper-cpp". |
MACWHISPER_WHISPERCPP_MODEL_DIR | none | Directory containing your GGML .bin model files. Required to use engine="whisper-cpp" at all — see below. |
Local development: copy .env.example to .env and adjust. With direnv, .envrc exports .env automatically. Without direnv: source .env.
If you regularly transcribe recordings in a specific language, map a subfolder to it instead of passing language on every call:
"MACWHISPER_LANGUAGE_DEFAULTS": "~/Desktop/DK=da:~/Desktop/DE=de"
Drop a file in ~/Desktop/DK/ and transcribe_audio passes --language da automatically. An explicit language argument on the tool call always wins over the directory default.
transcribe_audio(..., engine="whisper-cpp") transcribes using a standalone whisper.cpp binary instead of MacWhisper — useful if you don't have a MacWhisper license, or want a fully open-source local path. It does not touch MacWhisper in any way.
Setup:
brew install whisper-cpp
Homebrew installs the whisper-cli binary only — no models. Download a GGML model yourself (this server never downloads anything over the network) from huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp, e.g. ggml-base.en.bin, into a directory of your choice, then point the server at it:
"MACWHISPER_WHISPERCPP_MODEL_DIR": "~/whisper-models"
Then call the tool with the model's filename (not a MacWhisper engine:model-id string):
Transcribe ~/Desktop/memo.wav using the whisper-cpp engine with model ggml-base.en.bin
Limitations (v1):
.wav, .mp3, .flac only — not .m4a/.mp4/.mov/.aiff. This is whisper.cpp's own native format support; convert other formats first (e.g. with ffmpeg) or use the default MacWhisper engine, which handles all supported formats.persist=true is not supported — whisper.cpp has no history mechanism.en) if neither language nor a directory default is set — unlike MacWhisper, which defers to the app's own language selection.source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
pytest -q
ruff check . ruff format .
pip install pre-commit pre-commit install
python scripts/smoke_test.py ~/Downloads/Test.m4a
tail -f ~/Library/Logs/macwhisper-mcp.log
MACWHISPER_ALLOWED_PATHS allow-list before anything reaches the CLI.subprocess.run is always called with an argv list — never shell=True.See PRD §7 for the full threat model.
MIT — see LICENSE.