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)
Transcribe local files and URLs with SpeechWeave's OpenAI-compatible Speech-to-Text API.
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.
SPEECHWEAVE_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.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"speechweave": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@speechweave/mcp"
],
"env": {
"SPEECHWEAVE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add speechweave --env SPEECHWEAVE_API_KEY=your-value -- npx -y @speechweave/mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"speechweave": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@speechweave/mcp"
],
"env": {
"SPEECHWEAVE_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": {
"speechweave": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@speechweave/mcp"
],
"env": {
"SPEECHWEAVE_API_KEY": "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 speechweave 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: SPEECHWEAVE_API_KEY
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(1.10.0)은 15일 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.
Official Model Context Protocol server for SpeechWeave. Use to transcribe local files and URLs from Cursor, Claude Desktop, Claude Code, Windsurf, and other MCP clients.
SpeechWeave handles short clips and long-form audio without client-side chunking. This MCP server exposes both sync tools (the transcript comes back in the same tool call) and async tools (start a job, then poll for status).
Docs: speechweave.com/docs/mcp · API reference
Requires Node.js 18+ and a SpeechWeave API key (sk_live_…).
export SPEECHWEAVE_API_KEY="sk_live_..."
npx -y @speechweave/mcp
Add to your MCP config (e.g. .cursor/mcp.json, claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "speechweave": { "command": "npx", "args": ["-y", "@speechweave/mcp"], "env": { "SPEECHWEAVE_API_KEY": "sk_live_..." } } } }
claude mcp add speechweave --env SPEECHWEAVE_API_KEY=sk_live_... -- npx -y @speechweave/mcp
| Tool | Delivery | When to use |
|---|---|---|
transcribe_file | sync | Absolute local path. Returns the transcript in this call |
transcribe_url | sync | Public HTTPS URL. Returns the transcript in this call |
start_job_file | async | Absolute local path. Returns job_id immediately |
start_job_url | async | Public HTTPS URL. Returns job_id immediately |
get_job_status | async | Poll status / transcript for a job id |
cancel_job | n/a | Cancel a queued or processing job |
get_limits | n/a | Upload size ceilings for your API key |
fetch_doc | n/a | Public docs by slug (bundled pages + live OpenAPI) |
Delivery (sync or async) is separate from service_mode (standard or deferred). Either service mode works with either delivery.
Never pass raw audio bytes over MCP. Use absolute file paths (local clients) or HTTPS URLs.
All transcription and job-start tools accept the following optional arguments:
model: Choose core (default) or max.service_mode: Choose standard (default) or deferred (lower cost, lower priority).language: Optional ISO language code to force language detection.task: Choose transcribe (default) or translate to produce an English translation instead. language is ignored when translating.prompt: Optional custom vocabulary hint (proper nouns, acronyms, product names) for the first ~30s of audio.Formatted transcripts: transcribe_file, transcribe_url, and get_job_status also accept an optional response_format (text, srt, vtt, or verbose_json) to return the transcript in that shape instead of the default plain text.
Saving to a file: transcribe_file, transcribe_url, and get_job_status accept output_file (an absolute path). The transcript is written there instead of being returned, so long transcripts stay out of the conversation. The result includes output_file and bytes_written. The path must end in .txt, .md, .json, .srt, or .vtt and cannot be inside a hidden folder. The parent folder must exist, and an existing file is only replaced when overwrite is true. With response_format: "verbose_json" the file holds the text plus segment timings as JSON.
Billing errors: a 402 comes back as a tool error with code and a hint. USER_SPEND_CAP_REACHED (raise your spend cap), PLATFORM_SPEND_CAP_REACHED (monthly account limit, request an increase), and INSUFFICIENT_BALANCE or WALLET_EMPTY (top up) all need a change on the account first, so the hint tells the assistant not to retry.
Timeout behavior: Sync tools accept an optional timeout_ms. If the transcription exceeds the timeout, the tool gracefully returns a job_id and instructs the client to switch to get_job_status polling.
get_limits: Returns GET /v1/limits for the calling key, with MB equivalents. Use before uploading large local files.fetch_doc: Returns public documentation. Slug list shows the catalog. Bundled pages include quickstart, mcp, models, billing, and data_retention. Slug api fetches a live OpenAPI overview, and api/ returns one endpoint (e.g. api/get_v1_limits).After adding the server and restarting your client, try asking your AI assistant:
"Use SpeechWeave to transcribe
/Users/me/recordings/standup.mp3and summarize action items."
*The assistant will call transcribe_file with the absolute path and summarize the returned transcript.*
"Start a SpeechWeave job for
https://cdn.example.com/three_hour_podcast.mp3, then check back until it completes."
*The assistant will call start_job_url, then periodically call get_job_status until the status reaches completed.*
"Translate
/Users/me/recordings/spanish_interview.mp3into English SRT subtitles using SpeechWeave."
*The assistant will call transcribe_file with task: "translate" and response_format: "srt".*