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)
Create and manage Convertrilo video encoding jobs from MCP clients and agent workflows.
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": {
"convertrilo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convertrilo/sdk"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add convertrilo -- npx -y @convertrilo/sdk프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"convertrilo": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convertrilo/sdk"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"convertrilo": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@convertrilo/sdk"
]
}
}
}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 serkandrgn 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(0.1.2)은 4개월 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.
Type-safe client for the Convertrilo API.
When optimize: "vmaf" is requested, Convertrilo performs VMAF sampling and one optimized final encode. A supplied passes: 2 value remains accepted for backward compatibility, but the API uses and bills one effective pass.
Pricing responses expose requestedPasses and effectivePasses. New integrations should use passes: 1 with VMAF.
pnpm add @convertrilo/sdk
The package currently targets modern Node.js runtimes with global fetch. If your runtime does not provide fetch, pass fetchImpl to the client.
The package includes two executable automation tools:
export CONVERTRILO_API_KEY="cvr_..."
convertrilo encode https://example.com/input.mp4 \ --codec h264 \ --resolution 1080p \ --audio-policy transcode-aac \ --frame-rate-policy cap \ --scale-policy no-upscale \ --quality better \ --wait \ --json
convertrilo-mcp
Use convertrilo for scripts, CI, cron, and local operations. Use convertrilo-mcp as a stdio MCP server for agent and workflow integrations.
Run convertrilo login or convertrilo init to save an API key locally, or run convertrilo with no arguments to start the interactive encode wizard. Waiting commands show terminal progress by default and keep --json clean for scripts.
Shell completion snippets are available with:
convertrilo completion zsh
See docs/CLI-AND-MCP.md for commands, MCP client config, S3 output examples, VMAF, two-pass, status, cancel, and balance workflows.
If you want the simplest terminal walkthrough, start with docs/CLI-QUICKSTART.md.
For agent/client setup, use docs/MCP-QUICKSTART.md.
MCP registry metadata lives in server.json.
import { ConvertriloClient } from "@convertrilo/sdk";
const client = new ConvertriloClient({ baseUrl: "https://api.convertrilo.com", apiKey: process.env.CONVERTRILO_API_KEY, });
Use an API key for server-to-server integrations. Browser apps should call your own backend, then your backend calls Convertrilo.
The examples/ directory contains starter scripts for the main integration paths:
node-url-to-cdn.ts - encode a public URL and receive a signed CDN download URLnode-url-to-s3.ts - encode a public URL and upload the result to S3/S3-compatible storagegoogle-drive-byo-token.ts - upload output to Google Drive using a customer-owned service accountfolder-ingest-s3.ts - queue one encode job per video in an S3 prefixidempotency.ts - safely retry createJob and createJobsBulkwebhook-receiver-hmac.ts - verify managed webhook HMAC signatures from a Node receiverLocal SDK smoke tests use .env, but published SDK users should provide credentials through their own server environment. Do not put Convertrilo API keys or customer storage tokens in frontend code.
For a complete server-to-server walkthrough covering URL, S3, folder ingest, Google Drive service accounts, polling, and webhooks, see docs/API-INTEGRATION-GUIDE.md.
Use an idempotency key when retrying create calls from your backend. Reusing the same key with the same body returns the original response instead of creating duplicate jobs.
const job = await client.createJob({
externalId: "upload-123", metadata: { customerId: "cus_123" }, codec: "h264", resolution: "1080p", fps: 30, }, { idempotencyKey: "job-upload-123", });
const batch = await client.createJobsBulk({ jobs: [ { externalId: "batch-42:clip-1", codec: "h264", resolution: "1080p", fps: 30, sourceS3: { bucket: "source", key: "clip-1.mp4" }, }, ], settings: { confirm: true }, }, { idempotencyKey: "bulk-batch-42", });
Delete managed upload and output objects after a job reaches a terminal state:
await client.cancelJob(jobId); // required first for created, queued, or running jobs
const result = await client.deleteJobFiles(jobId); console.log(result.objectsDeleted, result.jobRetained);
The job record and billing history remain available for auditing. Active jobs return the stable job_active error until they are canceled.
Save reusable encode settings without storing source URLs, storage credentials, or output secrets:
const preset = await client.createEncodePreset({
name: "Default 1080p web MP4", settings: { codec: "h264", resolution: "1080p", fps: 30, preset: "standard", bitrateTier: "medium", passes: 1, policy: "fastest", container: "mp4", quality: "better", optimize: "none", vmafTarget: 93, audioPolicy: "transcode-aac", frameRatePolicy: "cap", scalePolicy: "no-upscale", }, });
const { presets } = await client.getEncodePresets();
Save reusable delivery targets without storing raw storage secrets in the destination itself. S3 destinations reference an encrypted saved S3 credential:
const destination = await client.createOutputDestination({
name: "Customer uploads bucket", config: { type: "s3", credentialId: "0f5a7f2b-4ff2-45d4-b76f-1f7b6e98d4d1", keyPrefix: "processed/", }, });
const { destinations } = await client.getOutputDestinations();
const job = await client.onDemandEncode({
sourceUrl: "https://example.com/input.mp4", externalId: "customer-video-123", metadata: { customerId: "cus_123", workflow: "daily-compression", }, codec: "h264", resolution: "1080p", quality: "better", audioPolicy: "transcode-aac", frameRatePolicy: "cap", scalePolicy: "no-upscale", }, { idempotencyKey: "encode-customer-video-123", });
let finalStatus; while (true) { finalStatus = await client.onDemandStatus(job.jobId);
if (finalStatus.status === "success") break; if (finalStatus.status === "failed") { throw new Error(finalStatus.failureMessage || "Encoding failed"); }
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000)); }
console.log(finalStatus.downloadUrl); console.log(finalStatus.requestedExecution); console.log(finalStatus.effectiveExecution); console.log(finalStatus.sourceProbe?.color); console.log(finalStatus.outputProbe);
Terminal users can inspect the same report with:
convertrilo status JOB_ID --json
convertrilo wait JOB_ID --json
const job = await client.onDemandEncode({
sourceUrl: "https://example.com/input.mp4", codec: "h264", resolution: "1080p", outputS3: { bucket: "customer-output-bucket", key: "encoded/input-1080p.mp4", region: "us-east-1", accessKeyId: process.env.CUSTOMER_S3_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.CUSTOMER_S3_SECRET_ACCESS_KEY, }, });
console.log(job.jobId);
For S3-compatible services, pass endpoint and usually forcePathStyle: true.
For headless API integrations, save a customer-owned Google service account once. Use a Google Shared Drive for output and add the returned service-account email as a member with permission to create files.
const credential = await client.createGoogleDriveCredential({
name: "Production Drive", serviceAccount: JSON.parse(process.env.GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON!), });
const job = await client.onDemandEncode({ sourceUrl: "https://example.com/input.mp4", codec: "h264", resolution: "1080p", outputGoogleDrive: { folderId: "GOOGLE_DRIVE_FOLDER_ID", fileName: "input-1080p.mp4", credentialId: credential.id, }, });
console.log(job.jobId);
Dashboard Google Picker authorization is separate from SDK automation.
Queue one job per video in an S3 prefix:
const batch = await client.onDemandIngestFolder({
externalIdPrefix: "batch-2026-06-09", metadata: { customerId: "cus_123", workflow: "folder-compression", }, sourceS3: { bucket: "customer-source-bucket", prefix: "incoming/", region: "us-east-1", accessKeyId: process.env.CUSTOMER_S3_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.CUSTOMER_S3_SECRET_ACCESS_KEY, }, outputDestination: "s3", outputS3: { bucket: "customer-output-bucket", prefix: "encoded/", region: "us-east-1", accessKeyId: process.env.CUSTOMER_S3_ACCESS_KEY_ID, secretAccessKey: process.env.CUSTOMER_S3_SECRET_ACCESS_KEY, }, codec: "h264", maxFiles: 25, resolution: "1080p", }, { idempotencyKey: "folder-batch-2026-06-09", });
for (const job of batch.jobs || []) { console.log(job.jobId, job.externalId, job.fileName); }
Use maxFiles to cap how many discovered videos are queued from a folder.
Queue one job per video in a Google Drive folder:
const batch = await client.onDemandIngestFolder({
sourceGoogleDrive: { folderId: "SOURCE_FOLDER_ID", credentialId: credential.id, }, outputDestination: "google-drive", outputGoogleDrive: { folderId: "OUTPUT_FOLDER_ID", credentialId: credential.id, }, codec: "h264", maxFiles: 25, resolution: "1080p", });
for (const job of batch.jobs || []) { console.log(job.jobId, job.fileName); }
Convertrilo mints short-lived Google tokens from the encrypted service-account credential when each worker starts.
Poll each returned jobId with client.onDemandStatus(jobId).
Managed webhooks are HMAC signed. You can test a webhook and inspect recent delivery attempts:
await client.testWebhook(webhookId);
const history = await client.getWebhookDeliveries(webhookId); for (const delivery of history.deliveries || []) { console.log(delivery.status, delivery.statusCode, delivery.event); }
The SDK types are generated from openapi.yaml.
pnpm run generate
pnpm run build
The generate script uses --default-non-nullable false so OpenAPI defaults remain optional in TypeScript request bodies.