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)
Local video editing engine for agents: exact timelines, saved sessions, rendering and FFmpeg export.
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.
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.
터미널에서 이 명령어를 실행하세요
브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
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 skulitom 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(0.4.0)은 25일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 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.
Cutbolt is a local video editing engine for AI agents. Turn recorded footage into a finished edit: arrange shots, tighten dialogue, add captions and graphics, mix sound, and export. Every saved edit has a revision, so an agent can inspect changes, retry a request or undo a decision.
Use it through JSON commands, a Rust library or MCP over stdio. The engine runs on your machine, preserves source media, and needs no account or hosted service.
Eligible H.264 and HEVC footage can be edited directly. Other supported sources prepare automatically during queued export. Titles, graphics and captions can remain editable scene recipes on the timeline. Optional speech recognition and media workers run locally with separately installed dependencies.
Cutbolt is in development. Windows and Linux are the current verification platforms. Every install needs FFmpeg and ffprobe on PATH, or CUTBOLT_FFMPEG and CUTBOLT_FFPROBE set to them; Cutbolt bundles neither.
Prebuilt (early release): the latest release has the CLI for Windows x64, Linux x64 and macOS ARM64 (macOS is not a verification platform: background jobs, which MCP exports go through, need Windows or Linux, and Windows-only engine features stay Windows-only), and cutbolt-windows-x64.mcpb, an MCP bundle for Claude Desktop on Windows. Check downloads against SHA256SUMS. Cutbolt is in the official MCP Registry as io.github.skulitom/cutbolt.
From source, with Rust and a C build toolchain, in this repository's checkout:
cargo install --path . --locked
cutbolt --version cutbolt doctor
Create a separate workspace for your footage and outputs, then configure your agent's MCP client to launch:
cutbolt --workspace /absolute/path/to/workspace mcp
Replace the path with your workspace directory; on Windows, use a path such as C:\Videos\MyProject. The default MCP catalog is compact, with detailed commands available on demand.
See installation and client setup for prerequisites, configuration and the optional Claude Code plugin. The plugin includes recipes for recuts, tutorials, multicam editing, captions and delivery. Other agents can start with llms.txt.
To use the Claude Code plugin instead of configuring the client by hand, add it from GitHub:
claude plugin marketplace add skulitom/Cutbolt
claude plugin install cutbolt@cutbolt-local
Then restart Claude Code in your footage workspace. The plugin starts cutbolt from PATH and installs nothing itself. Its recipes follow main, which can be ahead of the prebuilt release, so install the CLI from source for the plugin: as above, or with cargo install --git https://github.com/skulitom/Cutbolt --locked.
Once connected, try a request such as:
Inspect the footage in this workspace, trim the first clip to its opening ten seconds, and show me a preview. Save the edit so I can revise it later.
For direct CLI use, the usage guide describes JSON requests and saved projects. The agent interface covers revisions, retries, jobs and workspace boundaries.
Version 0.4.0 is an actively developed engine. Supported formats and operations have explicit limits; the timeline uses 8-bit SDR processing by default. See direct footage, clip effects, generated clips and export formats for the current contracts.
Verification checks decoded pictures, audio samples, timing and saved-edit behavior against independent expectations. Published evidence records the last full acceptance run; progress history records subsequent changes, targeted checks and open work. Agent workflow measurements and footage benchmark results describe the tested tasks and their limits.
See the development workflow, architecture and 1.0 roadmap for implementation and planning details.
Original project code is licensed under MIT. External dependencies retain their own licenses; tested versions and requirements are in the dependency ledger. Repository material and attribution rules are documented in research and publication boundaries.
Cutbolt is one of five free, MIT-licensed tools for agents by the same author. Each runs locally as an MCP server: