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)
Runway ML MCP server: AI video, image, audio, voice generation, and task management
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.
RUNWAYML_API_SECRET, RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS, RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS, RUNWAY_ALLOWED_ROOT, RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"runway": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-runway"
],
"env": {
"RUNWAYML_API_SECRET": "your-value",
"RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "your-value",
"RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add runway --env RUNWAYML_API_SECRET=your-value --env RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS=your-value --env RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS=your-value --env RUNWAY_ALLOWED_ROOT=your-value --env RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT=your-value -- npx -y @mindstone/mcp-server-runway실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"runway": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-runway"
],
"env": {
"RUNWAYML_API_SECRET": "your-value",
"RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "your-value",
"RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "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": {
"runway": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mindstone/mcp-server-runway"
],
"env": {
"RUNWAYML_API_SECRET": "your-value",
"RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "your-value",
"RUNWAY_ALLOWED_ROOT": "your-value",
"RUNWAY_DOWNLOAD_ROOT": "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.
RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS envRUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS envRUNWAY_ALLOWED_ROOT envRUNWAY_DOWNLOAD_ROOT 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 mindstone 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: RUNWAYML_API_SECRET
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(0.4.2)은 4일 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.
Runway ML MCP server for Model Context Protocol hosts. Generate AI video, images, audio, speech, sound effects, and manage custom voices — all through a standardised MCP interface powered by Runway's generative AI models.
RUNWAYML_API_SECRET)STATUS.jsonAfter clicking the button, your host will prompt you to fill: RUNWAYML_API_SECRET, RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS, RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS.
Manual config for Claude Desktop / Claude Code / Goose / Continue.dev (Runway ML)
{
"mcpServers": { "Runway ML": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@mindstone/mcp-server-runway" ], "env": { "RUNWAYML_API_SECRET": "", "RUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS": "60000", "RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS": "600000" } } } }
cd <path-to-repo>/connectors/runway
npm install npm run build
npx -y @mindstone/mcp-server-runway
node dist/index.js
RUNWAYML_API_SECRET — Runway API key (from dev.runwayml.com)MCP_HOST_BRIDGE_STATE — optional path to a host bridge state file used for credential managementMINDSTONE_REBEL_BRIDGE_STATE — backwards-compatible alias for MCP_HOST_BRIDGE_STATERUNWAY_REQUEST_TIMEOUT_MS — optional override (positive integer ms, max 30 min) for the outbound HTTP request timeout applied to Runway JSON API and host-bridge calls. Default: 60000 (60s). Raise this if you see TIMEOUT errors on slow submits; lower it if you want tighter bounds.RUNWAY_UPLOAD_TIMEOUT_MS — optional override (positive integer ms, max 30 min) for the signed-URL upload leg of uploadEphemeral (large local-file uploads). Default: 600000 (10 min). Sized for up-to-200MB uploads on typical consumer uplinks (~5 Mbps) with comfortable headroom; raise for slower connections or lower for tighter bounds.{
"mcpServers": { "Runway": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mindstone/mcp-server-runway"], "env": { "RUNWAYML_API_SECRET": "your-api-key" } } } }
{
"mcpServers": { "Runway": { "command": "node", "args": [" /connectors/runway/dist/index.js"], "env": { "RUNWAYML_API_SECRET": "your-api-key" } } } }
configure_runway_api_key — Save your Runway API keygenerate_video_from_image — Animate a still image into a videogenerate_video_from_text — Create a video from a text descriptiongenerate_video_from_video — Re-style or transform an existing video (Aleph 2.0)character_performance — Animate a character with facial expressions and body movements (Act-Two)upscale_video — Upscale a video up to 4K (Magnific Video Upscaler)Video models: generate_video_from_image takes gen4_turbo (default), gen4.5, veo3.1 or veo3.1_fast; generate_video_from_text takes gen4.5 (default), veo3.1 or veo3.1_fast. veo3 is no longer accepted by Runway and is refused before any request; use veo3.1 or veo3.1_fast instead.
generate_image — Generate an image from text, optionally with reference imagesgenerate_speech — Generate spoken audio from text using ElevenLabs voicesgenerate_sound_effect — Generate sound effects from a text descriptionswap_voice — Replace the voice in an audio or video filedub_audio — Translate and dub audio into a different languageisolate_voice — Isolate voice from background audiolist_custom_voices — List all custom voices you've createdcreate_custom_voice — Create a custom voice from a text descriptionpreview_voice — Generate a short audio preview of a voicedelete_custom_voice — Delete a custom voicecheck_runway_task — Check the status of a generation taskwait_for_runway_task — Wait for a task to complete (auto-poll)cancel_runway_task — Cancel or delete a taskdownload_runway_output — Download a Runway output to a local fileupload_media — Upload a local file to Runway's ephemeral storageget_runway_balance — Check credit balance, tier limits, and usagequery_credit_usage — Query detailed credit usage by model and dayFSL-1.1-MIT — Functional Source License, Version 1.1, with MIT future licence. The software converts to MIT licence on 2030-04-08.
files/readModes version 1 is an experimental extension used by these connectors, not part of the MCP standard. A compatible host (the app running the connector) decides which input files a tool call may read. The connector opens only the host-approved physical path, after resolving symlinks. The host supplies this permission information with each call; it is not a tool argument you need to set. Missing or invalid permission information, or a file absent from the approved list, stops the read.
Clients that do not negotiate this extension keep the connector's existing standalone file restrictions. This extension changes input-read permissions; existing output destinations, upload formats, size limits and file checks apply.