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)
Transform video, audio and images, and generate media from prompts. FFmpeg, captions, models.
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.
RENDOBAR_API_KEY비밀로 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.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://api.rendobar.com/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"rendobar": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rendobar/mcp"
],
"env": {
"RENDOBAR_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http rendobar https://api.rendobar.com/mcpclaude mcp add rendobar --env RENDOBAR_API_KEY=your-value -- npx -y @rendobar/mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"rendobar": {
"url": "https://api.rendobar.com/mcp"
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"rendobar": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rendobar/mcp"
],
"env": {
"RENDOBAR_API_KEY": "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": {
"rendobar": {
"type": "http",
"url": "https://api.rendobar.com/mcp"
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"rendobar": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rendobar/mcp"
],
"env": {
"RENDOBAR_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://api.rendobar.com/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 rendobar.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
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: RENDOBAR_API_KEY
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.13.0)은 27일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
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.
@rendobar/mcp
Serverless media processing for AI agents.
The official Model Context Protocol server for Rendobar.
Docs · npm · Glama · Discord
@rendobar/mcp is the official Model Context Protocol server for Rendobar, a serverless media processing API. The server runs locally over stdio and reads files straight from your disk, so an AI agent can take a file off your machine, process it on Rendobar's infrastructure, and hand back a hosted URL.
Rendobar covers both sides of media work.
Transform what you have. Run any FFmpeg command against video, audio or images the way you would write it locally. Inspect a file and get a normalized summary plus the full ffprobe report. Compose video from a declarative JSON timeline. Compress to a target size or quality, where the encoder searches candidate encodes and returns the smallest file that clears the bar. Burn in subtitles from SRT, VTT or ASS, or let it transcribe when none is given.
Generate what you do not. Create an image from a text prompt on hosted open-weight diffusion models. Edit up to four reference images from a written instruction, no masks and no coordinates. Upscale on a one-step diffusion restoration model that reconstructs detail rather than only sharpening. The same model-backed layer drives the transcription and keyword highlighting behind animated captions, so this is not an image-only capability.
The job list grows over time, so this README names families rather than types. list_job_types reads the current set live from the registry on every call.
Published to npm as @rendobar/mcp and to the official MCP Registry as com.rendobar/mcp.
You: Mute the first 3 seconds of
intro.mp4.
The agent tells you to install FFmpeg. Then you go looking for how to gate a filter on a timestamp, land on volume=enable='lt(t,3)', and lose another few minutes to quote escaping in your shell. Nobody remembers that syntax, which is the problem.
You: Mute the first 3 seconds of
intro.mp4.
upload_file { "path": "~/clips/intro.mp4" }
// → { "downloadUrl": "https://cdn.rendobar.com/u/abc123/intro.mp4", "sizeBytes": 4821004 }
submit_job { "type": "ffmpeg", "inputs": { "intro.mp4": "https://cdn.rendobar.com/u/abc123/intro.mp4" }, "params": { "command": "-i intro.mp4 -af \"volume=enable='lt(t,3)':volume=0\" -c:v copy out.mp4" } } // → { "jobId": "job_9f2a", "status": "waiting" }
get_job { "jobId": "job_9f2a", "wait": true } // → complete · $0.01 · https://cdn.rendobar.com/o/job_9f2a/out.mp4
The agent writes the filter. Rendobar runs it. Nothing gets installed on your machine, and -c:v copy means the video stream is never re-encoded.
Hit a size budget.
You: Get
demo.movunder 25 MB so I can email it.
upload_file { "path": "~/recordings/demo.mov" }
// → { "downloadUrl": "https://cdn.rendobar.com/u/7c1e/demo.mov", "sizeBytes": 251658240 }
submit_job { "type": "compress.target", "inputs": { "source": "https://cdn.rendobar.com/u/7c1e/demo.mov" }, "params": { "for": "web", "target": { "maxSize": "25MB" } } } // → { "jobId": "job_4b8d", "status": "waiting" }
get_job { "jobId": "job_4b8d", "wait": true } // → complete · https://cdn.rendobar.com/o/job_4b8d/out.mp4 · 23.8 MB
You give it the ceiling, not a bitrate. The encoder searches candidate encodes and returns the smallest file that still clears the quality bar, so you are not guessing at CRF values to land under a mail server's limit.
Generate an image.
You: Make a 1920x1080 title card for a video about deep sea diving.
submit_job { "type": "image.generate",
"inputs": {}, "params": { "model": "standard", "prompt": "Title card for a deep sea diving documentary. Shafts of light through deep blue water, small diver silhouette, empty space across the upper third for a title.", "width": 1920, "height": 1080 } } // → { "jobId": "job_2fa7", "status": "waiting" }
get_job { "jobId": "job_2fa7", "wait": true } // → complete · https://cdn.rendobar.com/o/job_2fa7/out.png
inputs is empty because nothing is being transformed. Ask for a tier (economy, standard, premium) and the platform picks the model, or pin an exact model id to reach its own controls. Requested dimensions are snapped to what the chosen model can actually render.
Six more tools, and the prompts that reach them.
You: What can Rendobar actually do?
list_job_types {}
// → { "jobTypes": [ { "type": "compose", "tag": "Compose", // "summary": "Render a video from a declarative JSON timeline", // "acceptsMedia": ["video", "image", "audio"] }, ... ], // "guidance": "..." }
Read live from the job registry on every call, which is why nothing in this README enumerates job types. A new one appears here without a release.
You: How much credit is left?
get_account {}
// → { "balance": "$4.86", "balanceUsd": 4.86, "plan": "free", "isPro": false, // "limits": { "concurrentJobs": 1, "maxFileSize": "500 MB", "jobTimeoutMin": 60 } }
Worth a call before submitting something expensive.
You: What did I run this morning?
list_jobs { "status": "complete", "limit": 5 }
// → { "jobs": [ { "id": "job_9f2a", "type": "ffmpeg", "status": "complete", // "createdAt": "2026-08-04T09:12:00Z", "cost": "$0.01", // "output": { "url": "https://cdn.rendobar.com/o/job_9f2a/out.mp4" } } ] }
The compact row is enough to find a result you lost. Call get_job when you need the full output.
You: Stop that one, I picked the wrong file.
cancel_job { "jobId": "job_9f2a" }
// → { "id": "job_9f2a", "status": "cancelled" }
Works on waiting, dispatched and running jobs. A running job's upstream execution is stopped too, so you are not billed for work you cancelled.
You: Where can this land once it's done?
list_storage {}
// → { "storage": [ { "id": "prod-media", "provider": "s3", "bucket": "acme-prod-media", // "access": "deliver", "defaultDestination": true, "pending": false } ], // "note": "..." }
The buckets connected on the Storage page, without the endpoint or region an agent has no use for. Use the id in destinations, or as storage:// / in any input.
You: What's already in the archive bucket?
list_storage_files { "storageId": "raw-archive" }
// → { "folders": [ { "prefix": "2026/", "uri": "storage://raw-archive/2026/" } ], // "files": [ { "key": "notes.txt", "size": 800, "lastModified": "2026-09-01T00:00:00.000Z", // "uri": "storage://raw-archive/notes.txt" } ], // "cursor": null }
Every entry carries its own storage:// uri, ready to hand straight to submit_job. Pass a folder's prefix to go one level deeper.
Rendobar has two MCP servers. Pick by whether the agent needs your filesystem.
@rendobar/mcp (this package) | Hosted (api.rendobar.com/mcp) | |
|---|---|---|
| Transport | stdio, spawned by your client | Streamable HTTP |
| Reads local files | Yes. That is the reason it exists | No. The server has no disk |
| Auth | API key | OAuth in the browser, or a Bearer key |
| Best for | Claude Desktop, Cursor, Cline, Zed | claude.ai, ChatGPT, hosted gateways |
Hosted, no API key, one command:
claude mcp add --transport http rendobar https://api.rendobar.com/mcp
Local, for filesystem access. Get a key at app.rendobar.com → Settings → API Keys, then:
claude mcp add rendobar -s user --env RENDOBAR_API_KEY=rb_... -- npx -y @rendobar/mcp
Already ran rb login with the Rendobar CLI? Drop --env. The server finds the credentials file.
Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf
Same block for all four. Claude Desktop: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows). Cursor: ~/.cursor/mcp.json on every OS. Windsurf: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json on every OS. Cline: MCP panel → Configure.
On Linux, use Cursor, Windsurf, Cline, Zed, VS Code or Continue. Claude Desktop has no Linux build, so it is the one client on this list you cannot use there. The server itself runs fine on Linux.
{
"mcpServers": { "rendobar": { "command": "npx", "args": ["-y", "@rendobar/mcp"], "env": { "RENDOBAR_API_KEY": "rb_..." } } } }
Restart the client afterwards.
Zed, VS Code, Continue
Zed uses context_servers instead of mcpServers, in ~/.config/zed/settings.json:
{
"context_servers": { "rendobar": { "source": "custom", "command": "npx", "args": ["-y", "@rendobar/mcp"], "env": { "RENDOBAR_API_KEY": "rb_..." } } } }
VS Code 1.101+, in .vscode/mcp.json, prompts for the key instead of storing it:
{
"servers": { "rendobar": { "command": "npx", "args": ["-y", "@rendobar/mcp"], "env": { "RENDOBAR_API_KEY": "${input:rendobarKey}" } } }, "inputs": [{ "id": "rendobarKey", "type": "promptString", "password": true, "description": "Rendobar API Key" }] }
Continue, in .continue/mcpServers/rendobar.yaml:
type: stdio
command: npx args: ["-y", "@rendobar/mcp"] env: RENDOBAR_API_KEY: rb_...
</details>
Runs on macOS, Linux and Windows. Every release is tested on all three in CI. There are no native dependencies, so architecture does not matter: x64 and arm64 both work. Needs Node 20.10 or later, and the server checks at startup and exits with a clear message on older versions.
| Tool | Purpose |
|---|---|
upload_file | Upload a local file. Returns a URL to use in submit_job. |
list_job_types | Every active job type, read live. Call this first. |
submit_job | Submit a job of any type. |
get_job | Status and result. Pass wait: true to long-poll for ~50s. |
list_jobs | Recent jobs. |
cancel_job | Cancel a waiting, dispatched or running job. |
get_account | Balance, plan limits, active job count. |
list_storage | Buckets connected on the Storage page, for storage:// inputs and destinations. |
list_storage_files | Folders and files in a connected bucket, each with its storage:// URI. |
**`ffmp
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요