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)
Let an AI watch a video: timestamped transcript, scene-selected keyframes and exact frames. Local.
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": {
"watch-video": {
"command": "uvx",
"args": [
"watch-video-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add watch-video -- uvx watch-video-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"watch-video": {
"command": "uvx",
"args": [
"watch-video-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": {
"watch-video": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"watch-video-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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 marwanm7moud 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(0.2.0)은 8일 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.
Let Claude (or any MCP client) watch a video. Give it a local file or a URL (YouTube and 1,500+ other sites via yt-dlp) and it gets a timestamped transcript plus a handful of scene-selected keyframes, then drills into exact frames only when needed. No cloud transcription, no API keys.
> Watch https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw and tell me what he says about the elephants.
$ video-cli overview https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw --max-frames 8
duration: 00:19 transcript: platform-subs:en, language=en, 6 segments, took 0.4s keyframes: 3 scene-selected at 00:00, 00:05, 00:11 total time: 6.7s
[00:01] All right, so here we are, in front of the elephants [00:05] the cool thing about these guys is that they have really... really really long trunks and that's cool [00:16] and that's pretty much all there is to say IMAGE: ~/.cache/video_mcp/Youtube_jNQXAC9IVRw/sheets_8/sheet_01.jpg
Claude: He stands in front of the elephants (00:01) and says the cool thing about them is their really long trunks (00:05). That is the whole video (00:16).
| watch-video | Cloud video APIs (e.g. Gemini) | Transcript-only tools | |
|---|---|---|---|
| Sees the screen (code, slides, charts, UI) | Yes: keyframes, hi-res frames, OCR | Yes | No |
| Runs locally, nothing uploaded | Yes | No: the video goes to the provider | Varies |
| API key or account | None | Required, billed per use | Varies |
| Videos without captions | Local Parakeet / Whisper | Yes | Often fails |
| Token cost of the visual pass | ~20 frames per contact sheet (cost of ~1.5 images) | Billed by video length | None (no visuals) |
| Private recordings (meetings, bug repros) | Safe: never leave the machine | Uploaded | Varies |
It ships as two parts:
| Step | What happens |
|---|---|
| Transcript | Platform subtitles if the video has them (seconds), else Parakeet TDT 0.6B v3 (int8, CPU, 25 European languages), else faster-whisper large-v3-turbo (other languages, GPU or language="auto"). |
| Keyframes | Decodes *only* keyframes at thumbnail size, drops repeats and static slides, then fills the largest time gaps. The selection adapts to how much the video changes (screencast vs. action). |
| Contact sheets | Labelled frames tiled into grids: about 20 frames for the token cost of 1.5 full frames. Black bars are cropped automatically. |
| Drill-down | get_frames seeks to exact timestamps at 1280 px (readable code and charts). For URLs it seeks into the stream without downloading the whole video. |
Everything is cached under ~/.cache/video_mcp, so repeat calls are instant.
Measured on a mid-range CPU (i5-11400, no GPU): 35.7-minute local video overview in about 2.6 minutes; YouTube video with subtitles in about 7 seconds; a drill-down frame in about 0.5 seconds.
Requirements: Python 3.10+ and ffmpeg (including ffprobe) on your PATH.
Installs the MCP server and the skill together. Needs uv for uvx.
/plugin marketplace add marwanm7moud/watch-video
/plugin install watch-video@watch-video
pipx install watch-video-mcp # or: uv tool install watch-video-mcp / pip install watch-video-mcp
pipx install "watch-video-mcp[whisper,ocr]"
pip install git+https://github.com/marwanm7moud/watch-video
No install needed to try the CLI: uvx --from watch-video-mcp video-cli hw.
Install ffmpeg with winget install Gyan.FFmpeg (Windows), brew install ffmpeg (macOS) or sudo apt install ffmpeg (Linux). The first transcription downloads the Parakeet model (about 650 MB).
Claude Code:
claude mcp add video --scope user -- video-mcp
Claude Desktop (claude_desktop_config.json) or any other MCP client:
{ "mcpServers": { "video": { "command": "video-mcp" } } }
If video-mcp is not on your PATH, use the full path to the executable or python -m video_mcp.server.
The skill works with or without the MCP server: it falls back to video-cli and installs it on first use. Copy the skill folder so your agent knows when and how to use the tools:
# macOS / Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r skills/watch-video ~/.claude/skills/
Copy-Item -Recurse skills\watch-video $HOME\.claude\skills\
Then ask Claude: *"Watch https://youtu.be/... and summarize it"*, or *"At what point do they explain the stop-loss, and what does the chart show then?"*
| Tool | Use |
|---|---|
video_overview(source, max_frames=40, ocr=False) | Start here: metadata, chapters, full transcript, contact sheets. ocr=True adds on-screen text. |
get_frames(source, timestamps, hi_res=True) | Exact frames ("12:30", "1:02:05" or seconds), up to 20. |
scan_range(source, start, end, count=12) | Evenly spaced frames in one sheet, to follow motion or a demo. |
find_cuts(source, start, end, threshold=0.2) | Hard cuts (shot or screen changes) and cuts per minute, for pacing. |
get_transcript(source, start, end) | Transcript slice. |
search_transcript(source, query) | Timestamped hits for any of the words, exact phrase first; plus on-screen text after an ocr=True overview. |
check_hardware() | Detected tools, GPU and the transcription profile in use. |
The same operations work without MCP:
video-cli overview video.mp4 --max-frames 16
video-cli overview demo.mp4 --ocr # also read code/slides on screen video-cli frames https://youtu.be/... 12:30 13:05 video-cli range video.mp4 10:00 10:30 --count 12 video-cli cuts ad.mp4 # hard cuts + cuts per minute video-cli search video.mp4 "stop loss" video-cli hw
| Variable | Default | Effect |
|---|---|---|
VIDEO_MCP_CACHE | ~/.cache/video_mcp | Cache directory (delete it to reclaim space). |
VIDEO_MCP_LANG | en | Default transcription language; auto detects it with Whisper. |
VIDEO_MCP_THREADS | 4 (CPU) | Threads for CPU transcription. |
VIDEO_MCP_AVX512 | unset | Set to 1 to let Whisper use AVX-512 (faster, but a very heavy sustained load). |
On CPU the server runs below normal priority, one heavy job at a time, with Whisper held to AVX2, so a long transcription does not freeze your desktop.
language. Parakeet covers 25 European languages on CPU (language="de", "fr", "es", ...). Other languages (Arabic, Chinese, Japanese, Hindi, ...) need Whisper, which is slow on CPU.pip install -e ".[dev]"
ruff check . pytest
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