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)
Analyze video mood and pace, then recommend license-safe BGM with a mix spec.
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.
GEMINI_API_KEY, JAMENDO_CLIENT_ID, FREESOUND_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
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 8일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 js713-lab 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: GEMINI_API_KEY, JAMENDO_CLIENT_ID, FREESOUND_API_KEY
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(0.2.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 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.
Video-native MCP server for license-safe BGM. Watches the footage — not the script — and returns a shortlist, a 12–20s hook, and an ffmpeg ducking spec.
Package / CLI: sonicmatch-mcp. A Model Context Protocol server for Claude Desktop, Cursor, Codex, and other MCP clients. Drop an Instagram Reel, YouTube Short, or TikTok-style clip. Get royalty-free / Creative Commons matches with the license printed on every row.
Video-to-BGM already exists. The wedge is not “I also match music”:
Catalog quality will kill or save this. More tools will not.
Video or URL in
→ scene / mood / pace / speech analysis → license-safe BGM shortlist
Do not treat this as “script in → YouTube Music search out.” That already exists (mcp-bgm-recommender). Sonicmatch watches the video.
| You own | You do not own |
|---|---|
| Local file / public URL ingest | Platform music licenses |
| Mood, energy curve, speech vs silence, scene cuts | Meta/TikTok “trending audio” graph |
| CC / royalty-free catalogs + optional paid adapters | Spotify / IG official libraries |
| Ranked tracks, preview URLs, mix spec, ffmpeg | Auto-publish to Instagram |
North star: ingest_video → analyze_video_music → recommend_bgm → preview_mix → export_mix_spec
examples/user_library.example.json). Do not scrape those sites.I dropped
./clip.mp4. Analyze it for an Instagram Reel and recommend 5 instrumental BGMs. Then mix the top pick with ducking and give me the ffmpeg command.
That prompt is the product. Install below, wire Claude Desktop, Cursor, or Codex, and paste it.
Requires Python 3.10+ and ffmpeg / ffprobe on PATH. yt-dlp is optional and off by default (SONICMATCH_ALLOW_YTDLP=0) because platform extractors break and may violate ToS. Prefer a local file.
The PyPI project is sonicmatch-mcp. The console script is sonicmatch-mcp, which is what uvx and pipx run. python -m sonicmatch is the same server. The PyPI badge stays empty until the first tag is published. Install from git until then. Maintainer steps: PUBLISH.md.
uvx --from git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git sonicmatch-mcp
pip install git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git
sonicmatch-mcp --version # or: python -m sonicmatch --version
uvx sonicmatch-mcp
pipx install sonicmatch-mcp sonicmatch-mcp --version
git clone https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git
cd sonic-match-mcp python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]" cp .env.example .env # optional keys
sonicmatch-mcp
sonicmatch-mcp --http --port 8765
# same clone, uv
uv venv && uv pip install -e ".[dev]" uv run sonicmatch-mcp
pytest # generates tiny color mp4s with ffmpeg
ruff check src tests
The seed catalog is about 20 Reel-editor rows (cafe, product, talking-head, travel, food, fashion, event) plus a vocal fixture and a CC-BY-NC fixture. It runs without API keys. Gemini, Jamendo, and Freesound are optional and degrade with a note in the tool response. Seed rows have no hosted audio on purpose — preview_mix synthesizes a demo bed. For real ads, point SONICMATCH_LIBRARY_PATH / EPIDEMIC_LIBRARY_PATH / ARTLIST_LIBRARY_PATH at JSON you already licensed.
| Variable | Required | What it does |
|---|---|---|
GEMINI_API_KEY | no | Gemini video understanding for analyze_video_music |
JAMENDO_CLIENT_ID | no | Jamendo search |
FREESOUND_API_KEY | no | Freesound beds and loops |
SONICMATCH_LIBRARY_PATH | no | User-owned library JSON. Also EPIDEMIC_LIBRARY_PATH, ARTLIST_LIBRARY_PATH |
SONICMATCH_ALLOW_YTDLP | no | 1 turns on platform URL ingest. Default 0 |
SONICMATCH_MAX_DOWNLOAD_MB | no | Download cap. Default 200 |
SONICMATCH_HTTP_HOST / SONICMATCH_HTTP_PORT | no | --http bind. Default 127.0.0.1:8765 |
GEMINI_API_KEY is set; otherwise local ffmpeg / audio heuristics (optional Whisper, PySceneDetect, librosa).asset_id.suggest_cuts snaps scene cuts to a BPM grid and returns EDL-ish intro / peak / outro.brand_kit=… into recommend_bgm.analyze_batch (max 20) clusters mood and returns one shared mini-playlist.| Tool | What it does |
|---|---|
status | ffmpeg / keys / seed count / day-1 risk gates |
ingest_video | Local path or HTTPS URL → asset_id (never video bytes). Platform URLs need SONICMATCH_ALLOW_YTDLP=1 |
analyze_video_music | Mood, energy curve, speech, scenes, hook window, BPM, search queries |
recommend_bgm | 3–7 ranked tracks + why + license + hook in/out |
search_music | Free-text / BPM / mood over seed + optional catalogs |
get_track | One track’s metadata, license, attribution, URLs |
preview_mix | Hook trim, loop, optional ducking → preview files + ffmpeg + mix spec |
export_mix_spec | Mix spec + ffmpeg + attribution (no render unless render=true) |
suggest_cuts | Beat grid, snapped scene cuts, EDL, intro / peak / outro |
generate_bed | Demo bed marked source=generated. Requires i_understand_not_commercially_cleared=true |
save_brand_kit | Persist BPM / moods / no-vocals for recommend_bgm(brand_kit=…) |
analyze_batch | Up to 20 clips → mood cluster + shared mini-playlist |
Also ships a prompt template: “Score this video like an IG music sticker.”
speech_coverage > 0.25cuts at 0.8s average, 112 BPM, warm gold hour)Prompt:
I dropped
./clip.mp4. Analyze it for an Instagram Reel and recommend 5 instrumental BGMs. Then mix the top pick with ducking and give me the ffmpeg command.
The agent should call, in order:
ingest_video with the local path. The result is an asset_id, not video bytes.analyze_video_music with platform_hint set to instagram_reel.recommend_bgm with that asset_id and max_results of 5.preview_mix on the top track with ducking, then export_mix_spec.A recommendation row carries score, reason, suggested_in_out (the hook), ducking, license_ok_for_platform, and content_id_risk (unknown or likely, never cleared). Seed fixtures include seed_golden_hour_latte (CC0-1.0) and seed_indie_porch_110 (CC-BY-4.0). They have no hosted audio. preview_mix synthesizes a demo bed. CC-BY-NC rows are searchable and are not auto-recommended.
claude_desktop_config.json. From git, no clone:
{
"mcpServers": { "sonicmatch": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git", "sonicmatch-mcp" ], "env": { "GEMINI_API_KEY": "", "JAMENDO_CLIENT_ID": "", "FREESOUND_API_KEY": "" } } } }
After a clone, command can be the absolute path of .venv/bin/sonicmatch-mcp. After the PyPI release, args is just ["sonicmatch-mcp"]. Copy-paste files: examples/claude_desktop.mcp.json, examples/claude_desktop.pypi.mcp.json.
.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json. From git, no clone — examples/cursor.mcp.json:
{
"mcpServers": { "sonicmatch": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git", "sonicmatch-mcp" ], "env": { "GEMINI_API_KEY": "", "JAMENDO_CLIENT_ID": "", "FREESOUND_API_KEY": "" } } } }
After PyPI, use examples/cursor.pypi.mcp.json (uvx with args ["sonicmatch-mcp"]). From a clone: "command": "uv", "args": ["--directory", "/absolute/path/to/sonic-match-mcp", "run", "sonicmatch-mcp"]. After pip install, "command": "python3", "args": ["-m", "sonicmatch"] works if that interpreter has the package.
Codex reads ~/.codex/config.toml. The same file is shared with the Codex IDE extension and the ChatGPT desktop app. Works today — examples/codex.config.toml:
[mcp_servers.sonicmatch]
command = "uvx" args = ["--from", "git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git", "sonicmatch-mcp"]
[mcp_servers.sonicmatch.env] GEMINI_API_KEY = "" JAMENDO_CLIENT_ID = "" FREESOUND_API_KEY = ""
Or from the CLI:
codex mcp add sonicmatch -- uvx --from git+https://github.com/js713-lab/sonic-match-mcp.git sonicmatch-mcp
After the PyPI release, the args shrink to sonicmatch-mcp. That file is [`examples/codex.pypi.config.to
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요