Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
AI video studio for agents — script to MP4, b-roll sourcing, Gemini QA. 43 tools.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
Authorizationค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http autokeren https://mcp.autokeren.com --header 'Authorization: ใส่ค่าของคุณ'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"autokeren": {
"url": "https://mcp.autokeren.com",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"autokeren": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.autokeren.com",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
Authorization ความลับ จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub autokeren ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.2.0) เข้า registry 38 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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
Give any AI agent a complete, autonomous video production studio.
AutoKeren MCP turns Claude Code, opencode, Cursor, Codex, or any MCP client into an end-to-end video producer: write the script, generate images, voice the narration, source real YouTube footage, QA the result with Gemini, and ship a finished 1080p MP4 — all from a single MCP server.
https://mcp.autokeren.com (Streamable HTTP)Claude Code:
claude mcp add --transport http autokeren https://mcp.autokeren.com \
--header "Authorization: Bearer ak_YOUR_KEY"
opencode (~/.config/opencode/opencode.json):
{
"mcp": { "autokeren": { "type": "remote", "url": "https://mcp.autokeren.com", "headers": { "Authorization": "Bearer ak_YOUR_KEY" } } } }
Cursor / Windsurf (MCP Settings → JSON):
{
"mcpServers": { "autokeren": { "url": "https://mcp.autokeren.com", "headers": { "Authorization": "Bearer ak_YOUR_KEY" } } } }
Any HTTP client:
curl -X POST https://mcp.autokeren.com \
-H "Authorization: Bearer ak_YOUR_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call", "params":{"name":"get_workflow","arguments":{}}}'
Then just tell your agent: *"Read https://mcp.autokeren.com/skill.md and follow it."*
| Category | What it does |
|---|---|
| Pipeline (19) | get_workflow, estimate_cost, create_project, load_scenes, generate_assets, render_video, set_scene_media, attach_scene_media_batch (50 scenes/call), verify_render, get_render_errors, get_usage, list_assets (browse your asset library for revisions)... — full production + billing telemetry |
| Media Generation (7) | generate_image, generate_speech, generate_video_clip (Veo/Seedance), ElevenLabs image/video flows with async polling |
| Research & Sourcing (6) | youtube_search, yt_dlp_download, index_shots (Gemini watches & timestamps every shot), cut_video (per-scene clips via separate:true), extract_frames, fetch_to_r2 |
| AI Vision & QA (4) | check_vision (free), analyze_media, check_video — full-video audit that classifies real footage vs AI stills per time range, review_video (production score /10) |
| Packaging & Upload (3) | suggest_packaging (free A/B titles + thumbnail + SEO), get_presigned_upload (bypass 100MB limits), prepare_remotion |
| Premium Render (4) | render_remotion (one-shot async) + render_remotion_result (poll), or the incremental path: render_remotion_slide (ONE scene, full motion graphics, 0.5 CR, 9:16 Shorts supported) → QA per slide → stitch_remotion_slides (1 CR) |
verified: true); set_scene_media hard-rejects dead URLs (404/410). No more silent AI-image fallbacks.check_video reports media_type_report: which time ranges contain real moving footage vs still images with camera motion. Your agent can't fool itself.poll_id instantly; poll render_remotion_result like a pro.generate_assets never overwrites media you attached (official photos, sourced footage); it only fills what's missing.list_assets lets agents browse + reuse existing assets for revisions.create_project({aspect_ratio: "9:16"}) for Shorts (portrait canvas + portrait images), render_video({resolution: "4k"}) for 3840x2160 masters.| Stage | Free (0 CR) | Paid |
|---|---|---|
| Script | @cf/zai-org/glm-5.3-flash | gemini 0.05–0.1 CR |
| Image | @cf/black-forest-labs/flux-2-klein-9b | gemini-3-pro-image 8 CR, runway 5–170 CR |
| TTS | @cf/deepgram/aura-2-en | ElevenLabs 2–10 CR, Gemini TTS 1 CR |
| Video clip | — | Runway 60–740 CR per 5s (duration-scaled) |
Self-service top-up (QRIS/VA for Indonesia, card for international) via topup_credits or the studio. Live prices: list_models.
create_script (Gemini) writes + auto-saves scenes. Models (billed per script):
gemini-4-argon — PREMIUM flagship reasoning, 1M context — 10 CRgemini-3-flash-preview — default, fast — 0.1 CR | @cf/qwen, @cf/glm-5.3-flash — FREEResearch feeding: send distilled notes 3-10K chars (facts/numbers/quotes — not raw page dumps), hard cap 50K. Or research: true (default) for auto Google-Search grounding. load_scenes still available for hand-written scripts.
11 data-driven templates: stat-counter (count-up prices/stats), comparison-chart (racing bars), line-chart, progress-bars, cinematic-title-intro, end-card, subscribe-reminder, gallery-grid (2-6 photos), lower-third, quote-card, glitch-text.
list_templates() → see schemas
render_template_slide({template_id: "stat-counter", data: {value: 19990, prefix: "€", label: "..."}, output_r2key: "..."}) stitch_remotion_slides({slides: [...]}) ← mix template + regular slides in ONE video
Adapted from reactvideoeditor/remotion-templates (free). ~0.5 CR per slide.
Consistent-character short films, end to end:
generate_character_sheet — multi-angle identity lock (one-time per character)extract_last_frame — frame chaining: scene N's last frame → scene N+1's first frame (continuous motion)cinematic_film script gen — three-act structure, character bible, shot/lighting language, dialogueskill.md (FILM MODE section)Per-language voice catalog; unknown names are rejected (no silent Adam fallback):
| Language | Voices |
|---|---|
| English (US) | Adam, Antoni, Brian, Dave, Callum, Harry, James, Jeremy, Liam, Michael, Sam, Sarah, Rachel, Nicole, Charlie |
| English (UK) | Daniel, Freya, George, Charlotte, Dorothy, Jessie |
| Deutsch (native) | Otto, Leon Stern, Leonie, Christian, Lea, Joha |
| Multilingual (incl. Indonesian) | Clyde, Arnold, Domi, Ethan, Fin, Mimi, Matilda, Grace, Giovanni, Serena, Thomas, Drew, Elli, Emily, Gigi, Glinda, Matthew, Patrick |
Persona → Voice auto-mapping: automotive aggressive + German → Leon Stern, nuanced + German → Otto (EN: Callum/George, ID: Arnold/Matilda). No manual voice needed — createScript stamps the persona automatically.
autokeren.com/mcp — browser agents auto-discover via document.modelContextinitialize)structuredContent only when present*AutoKeren MCP is a hosted service. This repo is the public documentation, onboarding, and registry home — the live server is operated at mcp.autokeren.com.*