Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Audio metadata, conversion, trimming, normalization, and transcription via ffmpeg.
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": {
"audioport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/audioport",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add audioport -- npx -y @reneturcios/audioport mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"audioport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/audioport",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"audioport": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/audioport",
"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 CloudCorpRecords 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 5 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Docker 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
audioport does everyday audio work on local files. It reads the facts ffprobe reports about a file — its format, duration, bit rate, sample rate, and channel count — converts between the common audio formats, cuts a segment out of a file starting at a chosen second, and normalizes loudness with ffmpeg's loudnorm filter. A fifth tool transcribes, but only through a transcription engine you configure yourself; audioport bundles no engine and invents no transcripts.
All processing runs through the ffmpeg and ffprobe binaries on the machine, invoked with argument arrays (never a shell), so those binaries must be installed for the processing tools to work. When they are missing, the binary's own error is returned instead of a made-up result.
Transcription is delegated to a local command named by the AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND environment variable. The command is run with the audio file path as its last argument, and its stdout is the transcript. For example:
export AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND="whisper-cli --model base"
When the variable is unset, transcribe and the transcribe_audio tool fail with an error naming AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND. There is no API key, no hosted service, and no fallback that guesses at the words.
npx @reneturcios/audioport metadata song.mp3
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/audioport
The container defaults to the MCP server (see below) and bundles no ffmpeg/ffprobe; use a host install, or a derived image with ffmpeg installed, for the processing tools. Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
audioport metadata song.mp3
audioport convert song.wav song-out.mp3 mp3 --bitrate 192k audioport trim song.mp3 clip.mp3 5 --duration 10 audioport normalize song.wav song-normalized.wav audioport transcribe song.mp3 --language en
audioport --version
The convert command writes to the output path with its extension replaced by the target format when they differ (converting song-out.ogg to mp3 writes song-out.mp3). Supported formats: mp3, wav, ogg, flac, aac, m4a.
Each command prints its result as JSON. Exit codes: 0 on success, 1 when processing fails (including a missing transcription engine), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/audioport mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "audioport": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/audioport", "mcp"], "env": { "AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND": "whisper-cli --model base" } } } }
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
get_audio_metadata | input (required) | Format, duration in seconds, bit rate, sample rate, and channels; fields ffprobe did not provide are null. |
convert_audio | input, output, format (required), bitrate (optional) | The effective output path (extension follows the format), format, and bit rate. |
trim_audio | input, output, start (required), duration (optional) | The output path, start second, and duration. |
normalize_audio | input, output (required) | The input and output paths, after a loudnorm pass. |
transcribe_audio | input (required), language (optional) | The transcript from the configured engine, or an error naming AUDIOPORT_TRANSCRIBER_COMMAND when none is configured. |
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, fake executors only npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.