Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local video editing for AI agents: cut, caption, analyse, reuse viral formats. FFmpeg, no cloud.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"wecut": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wecut",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add wecut -- npx -y wecut mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"wecut": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wecut",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"wecut": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wecut",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub 13kailouis-stack ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 14 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
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.
server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
WeCut is a free, open-source video editing engine for AI agents. The agent writes a small JSON project; wecut renders it with the FFmpeg already on the machine. It cuts, captions, reframes and mixes short-form video, and it can analyse a video that went viral and reuse its format as a template on new footage. CLI and MCP server. No cloud, no API key, no GPU, no telemetry.
Things you can ask an agent that has WeCut:
talk.mp4 and put the music under it, quieter when he speaks."npx -y wecut doctor # is FFmpeg ready?
npx -y wecut guide # the full guide for agents npx -y wecut probe media/talk.mp4 # duration, size, fps, audio npx -y wecut validate project.json # errors with JSON pointers and fix hints npx -y wecut preview project.json --at 1,5,9 # small JPG frames to look at npx -y wecut render project.json # out/clip.mp4 npx -y wecut mcp # the same, as an MCP server on stdio
Every command prints one JSON object on stdout. Exit codes: 0 ok, 2 invalid input, 3 missing dependency, 4 render failed, 5 over a limit.
WeCut Studio is an independent static web editor. Choose local clips, trim and reorder them, add text and music, then download a portable template for an agent on another device. Editing runs in the browser; rendering runs on the agent's computer. A public editor needs only static file hosting, not a rendering server. A localhost URL itself is not public.
Run python -m http.server 8770 --bind 127.0.0.1 --directory studio from this checkout and open http://127.0.0.1:8770. No build or backend is needed. The template file is shared through your agent chat; public template storage and project autosave are not included. Bundle import requires the 0.2.0 source/build; published npm 0.1.0 does not include it yet.
The quick way, for Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor, Gemini CLI, Windsurf and Grok Build:
npx -y wecut setup # shows what it would change
npx -y wecut setup --apply # registers the MCP server and the skill, backs up each file it edits npx -y wecut setup --remove --apply
It only touches the clients it finds (or --client codex,cursor), keeps every other setting as it was, and reads each file back. Quit Claude Desktop before you run it: while it runs it can write its settings back and drop the entry. Run it again after updating WeCut, so the installed skill stays current. Or do it by hand:
WeCut needs FFmpeg 6 or newer with libass (npx -y wecut doctor checks it and says what to install):
sudo apt-get install -y ffmpegbrew install ffmpeg-full (the slim ffmpeg formula has no libass; WeCut finds ffmpeg-full on its own)winget install Gyan.FFmpegThen connect it to the agent you use. The MCP server works in a fixed workspace folder (--root, default: the folder it was started in); every media path is relative to it.
claude mcp add wecut -- npx -y wecut mcp
Or as a plugin, which also installs the WeCut skill:
/plugin marketplace add 13kailouis-stack/wecut
/plugin install wecut@wecut
Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, LM Studio and most other clients take this block in their MCP settings file. Give --root explicitly, because desktop apps start servers from an unpredictable folder.
{
"mcpServers": { "wecut": { "command": "npx", "args": ["-y", "wecut", "mcp", "--root", "/path/to/workspace"] } } }
code --add-mcp '{"name":"wecut","command":"npx","args":["-y","wecut","mcp"]}'
or in .vscode/mcp.json:
{ "servers": { "wecut": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "wecut", "mcp"] } } }
codex mcp add wecut -- npx -y wecut mcp
or in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.wecut]
command = "npx" args = ["-y", "wecut", "mcp"]
gemini extensions install https://github.com/13kailouis-stack/wecut
WeCut targets any agent with permission to run local programs and access the user's media. Product names do not determine compatibility: a terminal agent can use the CLI without MCP.
Grok Bot, Manus, Muse, OpenBot, Dots and Claude Duet are examples of requested integration targets, not a list of tested integrations. For each product, verify that its execution environment can run the WeCut binary and FFmpeg. A chat interface alone does not provide that access.
npx -y wecut guide # read this first: workflow, project format, templates
npx -y wecut doctor
Then follow the guide: probe, write project.json, validate, preview, render. In a fresh Linux sandbox install FFmpeg first with sudo apt-get install -y ffmpeg.
Clients that can launch a local MCP process can use wecut mcp over stdio; the client-specific examples above are not an allowlist. An HTTP-only MCP client needs a separate bridge: WeCut does not currently serve remote HTTP MCP. Browser-only agents need an execution environment before they can render. Node is needed for the npm launcher; a standalone binary does not need Node.
The skill in skills/wecut/SKILL.md teaches the workflow to agents that load skills (Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor and others):
npx skills add 13kailouis-stack/wecut
npx -y wecut , or npm i -g wecut. npm installs only the binary for your platform (@wefluence/wecut- - ); there are no install scripts.SHA256SUMS.go build -o wecut ./cmd/wecutPrebuilt for Linux, macOS and Windows on x64 and arm64. Set WECUT_BINARY to use your own build through the npm launcher.
xfade), clip fadesgradients), like the dark fade behind captionsinset), colour washes for a stretch of the video, captions that light up word by word (reveal) with key words set apart (accent)--no-loudnorm skips it)wecut clone media/viral.mp4 --name news-card # -> recipes/news-card.json + out/clone/news-card/compare.jpg
clone turns a finished video into a template the way an editor would have built it: every cut and transition (flash, fade, dissolve, zoom, blur) at its exact time, each shot's framing (full screen, or shown whole on black or blurred bars) and push-in, the text cards with their colours, box, size, line spacing, padding, timing and entrance (fade, pop, slide or type), the caption style and position, the logo, and a talk that already plays under the opening B-roll. A steady beat is stored as beat indexes; recipe apply snaps those cuts onto replacement music. Each shot is a media slot, like a CapCut template. WeCut holds no model and no API key: it returns a review with the images and evidence behind each finding, and the agent running it looks and answers, so words, fonts, what each shot is and the kind of each transition come from real eyes and OCR is only a fallback. The comparison sheet puts the original beside the template filled with numbered stand-ins, so a person or a model can check it at a glance. People fill the slots in WeCut Studio; agents with wecut recipe apply. Details and the format: docs/clone.md. Cloning needs the 0.3.0 source/build; the published npm 0.1.0 does not have it yet.
wecut analyze media/viral.mp4 # shots, pace, hook, flashes, tempo, pauses + a frame sheet
wecut recipe list # templates: built-in and the workspace's recipes/*.json wecut recipe apply --input request.json # recipe + new clips, words, music -> project wecut recipe from-project my-edit.json --write recipes/my-style.json # "save as template"
analyze measures what a model cannot see in a transcript: where the cuts are (a white flash or a strobe counts once), how long the opening shot holds, whether cuts land on the beat, and whether the file ends with a silent platform outro. Its frame sheet, one frame per shot with timestamps, is how the agent reads the headline card, text style and framing.
A recipe (wecut.recipe/1, schema in schema/wecut.recipe.schema.json) is an edit's shape without its content: sections fed by roles (a 5 s hook with a headline card, then the body), text slots filled at apply time (with emphasis for the words to colour), caption and music style, effects on cuts. A recipe can carry its own default track, like a CapCut template; the music passed at apply time replaces it and "none" drops it. The built-in recipes copy the structure of formats that are common on Indonesian short-form video today: news-style reposts with a headline card, quote hooks, phrase-captioned vlogs, punched-in podcasts, photo slideshows.
Copy the structure, not the content: other creators' footage, wording and music stay theirs.
| Tool | Does |
|---|---|
wecut_doctor | checks FFmpeg, encoders and filters |
wecut_probe | duration, size, fps, audio of media files |
wecut_validate | checks a project; errors carry a JSON pointer and a hint |
wecut_preview | renders frames and returns them as images, so the model can look |
| wecut_render | renders M
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo