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)
Paid human listeners judge TTS audio blind: pairwise preference or human-vs-AI detection.
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.
WOODSTITCH_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": {
"tts-human-eval": {
"command": "uvx",
"args": [
"woodstitch-mcp"
],
"env": {
"WOODSTITCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add tts-human-eval --env WOODSTITCH_API_KEY=your-value -- uvx woodstitch-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"tts-human-eval": {
"command": "uvx",
"args": [
"woodstitch-mcp"
],
"env": {
"WOODSTITCH_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": {
"tts-human-eval": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"woodstitch-mcp"
],
"env": {
"WOODSTITCH_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 8일 점검
레지스트리 이름이 도메인 woodstitch.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
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: WOODSTITCH_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(0.1.5)은 어제 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 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:↓ 주간 다운로드i★ 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 Woodstitch API: paid human listeners judge your text-to-speech audio in blinded studies, and your agent gets a number back with a confidence interval.
Two tasks, and only two: pairwise preference (a listener hears two clips of the same text and picks one, forced choice) and human-vs-AI detection (one clip, human or AI, confidence 1–4). Not offered: MOS, CMOS, MUSHRA or any 1–5 scale.
Get an API key at https://woodstitch.com/app/api-keys, then:
Claude Code
claude mcp add woodstitch -e WOODSTITCH_API_KEY=ws_live_... -- uvx woodstitch-mcp
Claude Desktop / Cursor / any MCP client (mcpServers entry):
{
"woodstitch": { "command": "uvx", "args": ["woodstitch-mcp"], "env": {"WOODSTITCH_API_KEY": "ws_live_..."} } }
pipx run woodstitch-mcp or pip install woodstitch-mcp && woodstitch-mcp work too. Requires Python 3.10+.
Claude Code users: the Woodstitch plugin bundles this server with a skill that knows when and how to run a listening test: /plugin marketplace add woodstitch-llc/claude-plugin then /plugin install tts-human-eval@woodstitch.
| Tool | What it does | Money |
|---|---|---|
woodstitch_templates | What is measured and what is not (no key needed) | – |
woodstitch_pricing | Rate card and worked examples (no key needed) | – |
woodstitch_account | Balance and spend | – |
woodstitch_upload_files | Upload local audio, get file ids | – |
woodstitch_create_eval | Create and price a study; dry_run to price only | charges nothing |
woodstitch_start_eval | Start the study | spends money |
woodstitch_get_eval | Progress and provisional score | – |
woodstitch_get_results | Final numbers | – |
woodstitch_export | Every judgement as rows (json or csv, optionally to a file) | – |
woodstitch_cancel_eval | Stop early, pay only for work done | – |
woodstitch_list_evals, woodstitch_list_files, woodstitch_delete_file | housekeeping | – |
woodstitch_start_eval requires user_confirmed_amount_usd, the quoted total the user agreed to, and sends it to the API as the hard ceiling max_total_usd. If the quote is higher than what the user confirmed, the API refuses (over_max) and nothing starts. An agent cannot start a study the user has not seen the price of.Idempotency-Key, so a retried call never creates or starts a study twice.woodstitch_upload_files(["a/001.wav", "b/001.wav", ...]) or use public URLs.woodstitch_create_eval(pairs=[{"id":"001","a":"file_…","b":"file_…","passage":"001","system_a":"base","system_b":"candidate"}, …], ratings_per_pair=5) → quote, nothing charged.woodstitch_start_eval(eval_id, user_confirmed_amount_usd= ).woodstitch_get_eval(eval_id) now and then; first judgements usually land within minutes.woodstitch_get_results(eval_id) when status is completed; woodstitch_export for the rows.Method, listener pay and controls: https://woodstitch.com/research/methodology. Machine-readable API spec: https://woodstitch.com/openapi.json.
uv venv && . .venv/bin/activate && uv pip install -e .
WOODSTITCH_API_KEY=ws_live_... woodstitch-mcp # stdio server
MIT © Woodstitch LLC