Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Command-line audio workstation: stems, restoration, tuning, sheet music, mastering. JSON everywhere.
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": {
"ferraus": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
"mcp",
"serve",
"--allow",
"/work"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add ferraus -- docker run -i --rm ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4 mcp serve --allow /workวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ferraus": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
"mcp",
"serve",
"--allow",
"/work"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ferraus": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/djynnius/ferraus:v0.1.4",
"mcp",
"serve",
"--allow",
"/work"
]
}
}
}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 djynnius 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 (0.1.4) เข้า registry วันนี้
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี 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
A command-line audio workstation for scripts and AI agents.
One cross-platform binary that edits, repairs, separates, tunes, transcribes, notates, and masters audio. Every command returns JSON and records how each file was made, so scripts and agents can chain it without a GUI and reproduce any result. (The *au* is for audio.)
ferraus separate song.mp3 # vocals, drums, bass, other
ferraus denoise take.wav --auto -o clean.wav # learn the noise, remove it ferraus tune vocal.wav --key auto -o tuned.wav # pitch-correct to the detected key ferraus hum idea.wav --to piano -o idea.piano.wav # humming → MIDI → a real instrument ferraus mix balance stems/*.wav --genre pop # faders that put stems on a genre balance ferraus master mix.wav --target streaming # release-ready master at -14 LUFS
Every command takes --json and returns a stable, versioned envelope; ferraus schema prints its JSON Schema; every output gets a provenance sidecar ( .ferraus.json) that ferraus replay reproduces. ferraus is also an MCP server:
claude mcp add ferraus -- ferraus mcp serve --allow ~/music
ferraus describe --agent prints the whole command surface in under 4,000 tokens. See AGENTS.md.
The ferraus skill teaches an agent when and how to use ferraus (the --json contract, dry runs, model downloads). The companion skills carry an engineer's working method for whole jobs: every decision taken from a measurement, every result checked against a numeric gate, and the session delivered as an editable pipeline file plus a report. They are what let an agent mix and master a producer's stems unsupervised.
| Skill | What it does |
|---|---|
ferraus | the CLI contract and the common one-command tasks; routes to the others |
ferraus-mix | stems → balanced, processed, panned mix with sends, ducking, and a pass/fail gate before mastering |
ferraus-master | mix → reviewed and verified masters for every destination, deliverables, albums, alternate versions |
ferraus-vocals | raw take → repaired, tuned, produced vocal; doubles and vocal effects |
ferraus-mix-review | measured, prioritized notes on a mix or master; reference and version comparisons |
ferraus-stems | stem export checks, separation, instrumental/a cappella/TV versions, remix prep |
ferraus-beats | drum patterns, chords, bass lines as DAW-ready MIDI, rendered to audition |
Install them with one of:
| Agent | Command |
|---|---|
| Claude Code | claude plugin marketplace add djynnius/ferraus, then claude plugin install ferraus@ferraus (all skills) |
| Other agents (Cursor, Codex, Gemini CLI, …) | npx skills add djynnius/ferraus, then pick the skills and your agent |
| Any agent, by hand | copy the folders under skills/ into the agent's skills folder |
The skills drive the ferraus command, so install the CLI first (see Install).
To set up an agent, paste this into it:
Install the ferraus CLI and its skill, then use ferraus for any audio, music, or sheet-music task.
ferraus --version fails. Use one method: macOS or Linux with Homebrew: brew install djynnius/tap/ferraus; otherwise on macOS or Linux: curl -fsSL https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.sh | sh; on Windows (PowerShell): powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.ps1 | iex". Then run ferraus doctor --json and confirm "ok": true.claude plugin marketplace add djynnius/ferraus, then claude plugin install ferraus@ferraus. In another agent: npx skills add djynnius/ferraus and select all the ferraus skills and your agent. Use one method. You can read the skills directly at https://github.com/djynnius/ferraus/tree/main/skills (the main one, raw: https://raw.githubusercontent.com/djynnius/ferraus/main/skills/ferraus/SKILL.md).ferraus mcp serve --allow as an MCP server (Claude Code: claude mcp add ferraus -- ferraus mcp serve --allow ~/Music).ferraus describe --agent for the command catalog and read https://raw.githubusercontent.com/djynnius/ferraus/main/AGENTS.md for the contract: add --json to every call, plan with --dry-run, never pass --overwrite unless asked, and only download models (-y) when the user agrees.
examples/ has runnable shell scripts, pipeline files, an MCP client, and a Claude agent loop. They work on test audio that ferraus generates, and CI runs all of them.
| Platform | Command | |
|---|---|---|
| macOS and Linux | `curl -fsSL https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.sh \ | sh` |
| Windows (PowerShell) | `powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://github.com/djynnius/ferraus/releases/latest/download/ferraus-installer.ps1 \ | iex"` |
| Homebrew | brew install djynnius/tap/ferraus | |
| Debian 13+ / Ubuntu 24.04+ | the apt repository below, or the .deb from the releases page | |
| Fedora 39+ / RHEL | sudo curl -fsSLo /etc/yum.repos.d/ferraus.repo https://djynnius.github.io/packages/rpm/ferraus.repo && sudo dnf install ferraus | |
| Windows (scoop) | scoop bucket add djynnius https://github.com/djynnius/scoop-bucket; scoop install djynnius/ferraus | |
| Windows (MSI) | from the releases page | |
| Docker | docker run --rm -v "$PWD:/work" -v ferraus-data:/data ghcr.io/djynnius/ferraus info song.wav | |
| From source | cargo install ferraus |
apt repository (signed; updates arrive with apt upgrade):
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSLo /etc/apt/keyrings/ferraus-archive-keyring.asc https://djynnius.github.io/packages/ferraus-archive-keyring.asc sudo curl -fsSLo /etc/apt/sources.list.d/ferraus.sources https://djynnius.github.io/packages/apt/ferraus.sources sudo apt update && sudo apt install ferraus
Update: ferraus update --check says whether a newer release is out and how to get it; ferraus update installs it when the release installer put ferraus there, and otherwise prints the Homebrew, apt, dnf, scoop, or cargo command.
Builds: macOS 13.4+ on Apple silicon and Intel; Linux on x86-64 and ARM64, both with glibc 2.38+ (Ubuntu 24.04+, Debian 13+, Fedora 39+) and as a fully static musl build for Alpine and older distributions (the shell installer picks it when glibc is too old; it cannot load CLAP or VST3 plugins); Windows on x86-64 and ARM64 (needs the Microsoft Visual C++ Redistributable, present on most machines). Release artifacts are built and attested only by this repository's GitHub Actions workflows. Model weights are not in the package; they download on first use (with -y or models.auto_download = true) and are verified by SHA-256.
Run ferraus doctor after installing.
ferraus docs — the full reference page for any command, offline.llms.txt for models).Apache-2.0 OR MIT, at your option. The score engraving helper (ferraus-engrave) is LGPL-3.0 because it links Verovio; it runs as a separate process.