Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Generate speech, voices, and transcripts through the ElevenLabs API.
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": {
"voicegen-port": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/voicegen-port",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add voicegen-port -- npx -y @reneturcios/voicegen-port mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"voicegen-port": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/voicegen-port",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"voicegen-port": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/voicegen-port",
"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 7 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 6 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
voicegen-port turns text into spoken audio, and audio back into text, through the ElevenLabs API. It can read a paragraph aloud in a chosen voice, invent a sound effect from a description, transcribe a recording, clean a noisy clip down to its voice, and manage the voice library itself — designing new voices from a written description and saving the ones worth keeping. It runs from the command line or as an MCP server for agents.
An ElevenLabs API key is required. Put it in the ELEVENLABS_API_KEY environment variable; the key is sent to the API as the xi-api-key header and never appears in output. When the variable is missing, every call fails with an error that names it.
Audio is binary, and this tool treats it honestly: generation calls report an artifact summary (byte count, base64 length, content type) instead of dumping raw audio into text output.
npx @reneturcios/voicegen-port voices
Or run the container image:
docker run -i -e ELEVENLABS_API_KEY ghcr.io/cloudcorprecords/voicegen-port
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
export ELEVENLABS_API_KEY="your ElevenLabs API key"
voicegen-port tts "Welcome to the show" --voice v_george voicegen-port sfx "rain on a tin roof" --duration 4 voicegen-port stt interview.mp3 --language en voicegen-port isolate noisy-call.mp3 voicegen-port voices voicegen-port voice v_rachel voicegen-port search-voices "narrator" --page-size 5 voicegen-port design "A calm British narrator" --text "Sample line" voicegen-port create-from-preview gen_1 "Calm Narrator" voicegen-port add-voice "Studio Voice" --description "Warm and close" voicegen-port delete-voice v_old voicegen-port models voicegen-port subscription voicegen-port user
voicegen-port --version
Exit codes: 0 on success, 1 when a call fails (including a missing ELEVENLABS_API_KEY or an API error), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/voicegen-port mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "voicegen-port": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/voicegen-port", "mcp"], "env": { "ELEVENLABS_API_KEY": "your ElevenLabs API key" } } } }
This is the documented core subset (14 tools) of the official ElevenLabs MCP server. The conversational-AI and telephony tools (create_agent, list_agents, get_agent, delete_agent, add_knowledge_base_to_agent, make_outbound_call, list_phone_numbers) plus voice_clone, speech_to_speech, and play_audio are not implemented; see the build report.
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
text_to_speech | text (required), voice_id, model_id, output_format (optional) | Audio artifact summary: bytes, base64 length, content type. |
text_to_sound_effects | text (required), duration_seconds, prompt_influence (optional) | Audio artifact summary for the generated effect. |
speech_to_text | file_path (required), language_code, model_id (optional) | The transcription payload, including its text. |
isolate_audio | file_path (required) | Audio artifact summary for the isolated voice track. |
list_voices | — | All voices: id, name, and category per voice. |
get_voice | voice_id (required) | The full voice record. |
search_voices | search (required), category, page_size (optional) | Matching voices in the same summary shape. |
text_to_voice | prompt (required), text (optional) | Voice design previews, including generated voice ids. |
create_voice_from_preview | generated_voice_id, voice_name (required), voice_description (optional) | The saved voice record. |
add_voice | name (required), description (optional) | The added voice record. |
delete_voice | voice_id (required) | The API's deletion response. |
list_models | — | All models: id, name, and description per model. |
check_subscription | — | The account's subscription record. |
get_user_info | — | The API key owner's user record. |
Calls go to https://api.elevenlabs.io/v1 with JSON bodies. speech_to_text and add_voice are multipart uploads upstream; this rebuild shapes them as JSON bodies naming the file / voice, a simplification recorded in the build report.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.