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)
Transcode/conform/splice video, convert docs, transcribe audio for AI agents. Free $1 trial.
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.
BOTVERSE_API_KEY, BOTVERSE_CONNECTOR_URL비밀로 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": {
"botverse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"botverse-mcp"
],
"env": {
"BOTVERSE_API_KEY": "your-value",
"BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add botverse --env BOTVERSE_API_KEY=your-value --env BOTVERSE_CONNECTOR_URL=your-value -- npx -y botverse-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"botverse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"botverse-mcp"
],
"env": {
"BOTVERSE_API_KEY": "your-value",
"BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "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": {
"botverse": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"botverse-mcp"
],
"env": {
"BOTVERSE_API_KEY": "your-value",
"BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "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.
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 MkTurner74 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: BOTVERSE_API_KEY, BOTVERSE_CONNECTOR_URL
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(1.5.1)은 2개월 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.
MCP server and command-line tool for Botverse — video transcoding and document conversion for AI agents and the humans who configure them.
Two ways to use it: an MCP server for your AI agents, and a `botverse` CLI for the shell — evaluation, CI/CD, cron, scripts, and local coding agents. No AWS. No FFmpeg. No infrastructure.
{
"mcpServers": { "botverse": { "command": "npx", "args": ["-y", "botverse-mcp"], "env": { "BOTVERSE_API_KEY": "bv_live_..." } } } }
Or with a connector URL (recommended for claude.ai):
{
"mcpServers": { "botverse": { "command": "npx", "args": ["-y", "botverse-mcp"], "env": { "BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "https://botverse.cloud/mcp?token=bv_sess_..." } } } }
botverse)The same package ships a botverse CLI for the shell — it reads files from disk and streams them straight to the API (no content goes through an LLM), so it's the fast path for evaluation, automation, and local coding agents.
export BOTVERSE_API_KEY=bv_live_… # or BOTVERSE_CONNECTOR_URL=…?token=bv_sess_…
npx botverse convert report.md --to pdf npx botverse convert *.md --to docx,pdf -o ./out npx botverse transcode clip.mov --to mp4 -o ./out npx botverse transcribe call.mp4 --to docx --attendees "Sarah Chen,Mike Torres" npx botverse conform video.mp4 audio.wav --to mp4 --method speed_conform --target-framerate 25 npx botverse balance
Each job uploads → polls → downloads the finished file to -o (default: current dir). Globs and multiple --to formats run as a batch.
Sandbox note: the CLI needs outbound network to
botverse.cloudand Botverse's file storage host, so it does
not run inside sandboxed agent environments (claude.ai / Claude Desktop), whose
egress is allowlisted. There, use the MCP tools (e.g.
convert_content) instead.
| Tool | Description |
|---|---|
get_upload_url | Get a presigned URL to upload a file for use with the _media/_file/_video (object-key-based) tools |
transcode_from_url | Transcode video from a public URL |
transcode_video | Transcode an uploaded video file |
conform_from_url | Mux a separate video + audio source (public URLs) into one output |
conform_media | Mux an uploaded video + audio source into one output |
conform_splice_from_url | Concatenate video/image segments (public URLs) — slates, bumpers, end cards, inserts, joined clips |
conform_splice_media | Concatenate uploaded video/image segments — same use cases |
convert_content | Convert document content inline (up to 4 MB; sandbox-safe) |
convert_from_url | Convert a document from a public URL |
convert_file | Convert an uploaded document |
submit_workflow | Submit a multi-step BWDL workflow chaining several of the above tools together, with dependency ordering and parallel branches |
get_workflow_status | Poll a workflow (and its per-step status) until it reaches a terminal state |
cancel_workflow | Cancel an in-progress workflow; already-completed steps are billed, the rest are not |
get_job_status | Poll a job until complete |
get_download_url | Get the signed download URL |
get_wallet_balance | Check wallet balance |
submit_workflow chains multiple Botverse tools (transcode, convert, transcribe, conform, splice) into one server-side job — e.g. transcribe → clip extraction → delivery — instead of your agent making each call and polling each one individually.
workflow_id and a steps array. Each step has an id, a tool (any MCP tool name), an inputs object, and an optional depends_on array of prior step ids.depends_on run in parallel."$.steps. .output_key", and a workflow-level parameter with "$.params. " — no other template syntax is supported.submit_workflow, poll with get_workflow_status every 5–10 seconds until the status is COMPLETED, FAILED, PARTIALLY_FAILED, or CANCELLED, and stop early with cancel_workflow if needed (you're only billed for steps that already completed).Example — a two-step conversion chain (URL → DOCX → PDF):
{
"workflow_id": "md-to-pdf-via-docx", "steps": [ { "id": "to_docx", "tool": "convert_from_url", "inputs": { "source_url": "https://example.com/report.md", "output_format": "docx" } }, { "id": "to_pdf", "tool": "convert_file", "depends_on": ["to_docx"], "inputs": { "object_key": "$.steps.to_docx.output_key", "output_format": "pdf" } } ] }
Credits never expire. Full pricing →