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)
Run any model on the live WaveSpeed catalog: image, video, audio, 3D.
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.
WAVESPEED_API_KEY, WAVESPEED_BASE_URL, WAVESPEED_CLIENT_NAME비밀로 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.wavespeed.ai/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpclaude mcp add wavespeed --env WAVESPEED_API_KEY=your-value --env WAVESPEED_BASE_URL=your-value --env WAVESPEED_CLIENT_NAME=your-value -- npx -y @wavespeed/mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"wavespeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "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": {
"wavespeed": {
"type": "http",
"url": "https://api.wavespeed.ai/mcp"
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"wavespeed": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wavespeed/mcp"
],
"env": {
"WAVESPEED_API_KEY": "your-value",
"WAVESPEED_BASE_URL": "your-value",
"WAVESPEED_CLIENT_NAME": "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.wavespeed.ai/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
WAVESPEED_BASE_URL envWAVESPEED_CLIENT_NAME env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
서버가 도구 목록을 보여 주기 전에 로그인을 요구해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 도메인 wavespeed.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
65ms 만에 응답(HTTP 401)
OAuth 로그인을 지원한다고 밝혀서, AI 앱이 로그인 화면으로 안내해 줘요
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 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: WAVESPEED_API_KEY
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.2.10)은 오늘 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.
An MCP server for the WaveSpeed platform: run any model on the live catalog — image, video, audio, 3D — from Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, or any MCP client.
Built on the same design as the open-source @wavespeed/cli:
run_model executes anything; get_model_schema tells the agent what inputs a model actually accepts, so it reads before it writes. generate_image, edit_image, generate_video, edit_video and extend_video skip that: they use the same models as the WaveSpeed /chat page, pick the endpoint for what you give them and fit the request to its live schema.@path marker — a "@./photo.jpg" value inside input uploads the file and substitutes its hosted URL. Bare paths are passed through untouched. The shortcut tools (generate_image etc.) are the exception: they pick the endpoint and fit the request to the model, and report what they changed in notes.get_price takes the same input as run_model and returns an estimate; the amount actually charged for a run is authoritative.| Tool | What it does |
|---|---|
list_models | Search the live catalog by text or modality type |
get_model_schema | A model's real input schema (required, properties, defaults), with a link to the model's playground page |
run_model | Submit + wait; rejects input keys the model doesn't accept; @path inputs upload automatically; returns output URLs |
generate_image | Image from a prompt with the /chat image models (default Seedream 5 Pro); reference images use the model's edit endpoint |
edit_image | Edit, restyle or combine existing images with the same models |
generate_video | Video from a prompt, a first/last frame or reference images/videos/audio, with the /chat video models (default Seedance 2.5); the mode (text, image, reference) is picked from the inputs |
edit_video | Edit an existing video, optionally with reference images/audio |
extend_video | Continue an existing video with new footage |
get_price | Cost estimate for the inputs you pass (no charge), with a link to the model's playground page |
get_balance | Account credit balance, with the top-up link |
list_predictions | Run history (default last 24h); filter by model, status, time range |
list_billings | Itemized charges and refunds (needs a Billing-access key) |
get_usage | Spend, request counts and per-model breakdown (default last 7 days; needs a Billing-access key) |
delete_predictions | Delete finished runs from the history (up to 100; needs confirm: true, cannot be undone from here) |
upload_file | Local file → hosted URL (24h content-hash dedupe) |
get_prediction | Status/outputs of any run by id; optional wait_seconds to wait for it |
The five shortcut tools take wait_seconds like run_model, and estimate_only: true returns the price and the exact request that would run without submitting or charging anything. In their prompts, media is named @image 1, @video 1, @audio 1 (in the order given); it is renamed to what each model expects. Models and defaults follow /chat: an unknown model is rejected, and a named model is never switched.
Some generations take minutes to hours. run_model submits the run and returns the prediction id right away (done: false); the assistant then calls get_prediction with that id and wait_seconds (max 1800) until done is true. The task keeps running server-side, so a dropped connection loses nothing. Pass wait_seconds to run_model to wait for a quick model in the same call. While waiting, both tools send MCP progress notifications that carry the prediction id.
The same server is hosted at:
https://api.wavespeed.ai/mcp
MCP · ) that you can delete on the API Keys page to disconnect.claude mcp add --transport http wavespeed https://api.wavespeed.ai/mcpcode --add-mcp '{"name":"wavespeed","type":"http","url":"https://api.wavespeed.ai/mcp"}'mcp-remote, which opens the same browser approval on first start: {
"mcpServers": { "wavespeed": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.wavespeed.ai/mcp"] } } }
Authorization: Bearer .The hosted server has the same tools, with one difference for files: it cannot read files on your computer, so pass public URLs, use create_upload from a tool that can send HTTP requests (it returns a temporary upload address and the download_url to use as an input), or, in ChatGPT, attach the file to the chat (the upload_attachment tool, which only ChatGPT can fill, imports it and returns a download_url). Full guide: wavespeed.ai/docs/mcp.
@latest makes npx fetch the newest release on each start; without it, npx runs a globally installed @wavespeed/mcp if one exists, however old.
Auth resolves from WAVESPEED_API_KEY, or from the CLI's stored login (wavespeed login) — one login covers both tools. Keys: wavespeed.ai/accesskey.
Claude Code
claude mcp add wavespeed -- npx -y @wavespeed/mcp@latest
Claude Desktop / other clients (mcpServers config):
{
"mcpServers": { "wavespeed": { "command": "npx", "args": ["-y", "@wavespeed/mcp@latest"], "env": { "WAVESPEED_API_KEY": "wsk_..." } } } }
"@./photo.jpg")npm install
npm run dev # run from source (stdio) npm run lint # typecheck npm run build # tsc → dist/
MIT
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