ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Ffmpeg Micro MCP

โดย ffmpeg-microรุ่น 0.4.3i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registrycom.ffmpeg-micro/mcp-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for the FFmpeg Micro video transcoding API — create, monitor, download transcodes.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: FFMPEG_MICRO_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.ffmpeg-micro.com

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ffmpeg-micro/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http ffmpeg-micro https://mcp.ffmpeg-micro.com

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add ffmpeg-micro --env FFMPEG_MICRO_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @ffmpeg-micro/mcp-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "url": "https://mcp.ffmpeg-micro.com"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ffmpeg-micro/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.ffmpeg-micro.com"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "ffmpeg-micro": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ffmpeg-micro/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.ffmpeg-micro.com

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • FFMPEG_MICRO_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    API key from https://www.ffmpeg-micro.com/dashboard/api-keys

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน ffmpeg-micro.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2172 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 60% ของอีก 2172 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2172 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Ffmpeg Micro MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: FFMPEG_MICRO_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.3) เข้า registry 20 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Figma Context MCP

โดย GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@ffmpeg-micro/mcp-server

A Model Context Protocol server that lets AI agents — Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, and any other MCP-compatible client — create, monitor, and download video transcodes through the FFmpeg Micro REST API.

What it does

Exposes tools that map onto FFmpeg Micro's public API:

ToolWhat it does
transcode_videoCreate a transcode job from one or more input videos (gs:// or https://). Supports quality/resolution presets and raw FFmpeg options.
get_transcodeFetch the current state of a single job.
list_transcodesList jobs with optional status, page, limit, since, until filters.
cancel_transcodeCancel a pending or processing job.
get_download_urlGenerate a 10-minute signed HTTPS URL for a completed job's output file.
transcode_and_waitConvenience: create a job, poll until it finishes, return the signed download URL in one call.
request_upload_urlStep 1 of the direct-upload flow. Returns a presigned HTTPS URL that the host PUTs the file bytes to.
confirm_uploadStep 2 of the direct-upload flow. Returns the final gs:// URL plus probe metadata, ready to use as a transcode/transcribe input.
run_blueprintStart a blueprint run — a pre-built video workflow (captioning, resizing, watermarking, ads, and more).
get_blueprint_runFetch a blueprint run's status, step, and output URLs (multi-output blueprints return labeled outputs).
run_blueprint_and_waitConvenience: start a blueprint run and poll until it completes, fails, or pauses for transcript review.
continue_blueprint_runResume a caption-video run paused in awaiting_review by submitting the approved SRT transcript.
Blueprints

Blueprints are pre-built workflows behind POST /v1/blueprints/{slug}/runs. The tool descriptions document each blueprint's input fields. Notes:

  • Most blueprints run on the FFmpeg lane and meter plan compute minutes (no tokens). Generative blueprints (product-ad) charge tokens; a 402 insufficient_tokens response means the account needs a token pack (dashboard).
  • caption-video pauses in awaiting_review with the transcript (srt_text) so the agent can review/edit before rendering; resume with continue_blueprint_run.
  • Multi-output blueprints (listing-kit, hook-variants) return an outputs array of {label, url} — prefer it over output_url when present.
  • Output URLs are signed with a 10-minute TTL; re-fetch the run for fresh links.
Uploading a local file

The request_upload_url + confirm_upload pair lets an MCP host upload a local file to the FFmpeg Micro storage bucket without dealing with raw API keys or gs:// URLs:

  1. Host calls request_upload_url with {filename, contentType, fileSize} → receives a short-lived presigned HTTPS URL.
  2. Host PUTs the file bytes to that URL with the same Content-Type.
  3. Host calls confirm_upload with {filename: , fileSize} → receives the final gs://... fileUrl.
  4. Host passes that fileUrl to transcribe_audio / transcode_video / transcode_and_wait.

Quick start

Add this to your project's .mcp.json (or your MCP client's config):

{

"mcpServers": { "ffmpeg-micro": { "type": "http", "url": "https://mcp.ffmpeg-micro.com" } } }

That's it. The first time your AI tool connects, it will open a browser window for you to sign in with your FFmpeg Micro account via OAuth. After you approve, the token is cached and you won't be asked again.

No API keys to copy, no environment variables to set.

Authentication

OAuth (recommended)

The MCP server supports OAuth 2.1 with PKCE and dynamic client registration. Your MCP client handles the entire flow automatically:

  1. Client discovers OAuth endpoints via /.well-known/oauth-authorization-server
  2. Client registers itself dynamically
  3. Browser opens for you to sign in and approve access
  4. Token is exchanged and cached — subsequent connections are instant

This is the default when you use the config above with no headers or env block.

API key (alternative)

If you prefer to use an API key directly (e.g., for automation or CI), you can pass it as a Bearer token:

{

"mcpServers": { "ffmpeg-micro": { "type": "http", "url": "https://mcp.ffmpeg-micro.com", "headers": { "Authorization": "Bearer your_api_key_here" } } } }

Get your API key from the dashboard.

stdio (local install)

Runs the server as a local process using npx. Requires Node.js 22.14 or later.

{

"mcpServers": { "ffmpeg-micro": { "command": "npx", "args": ["-y", "@ffmpeg-micro/mcp-server"], "env": { "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }

npx -y fetches the latest version each time. Any MCP client that supports stdio servers works with this config.

Compatible tools

The HTTP config (OAuth) works with any MCP client that supports streamable HTTP transport:

  • Claude Code (CLI)
  • Claude Desktop
  • Cursor
  • Windsurf
  • VS Code (GitHub Copilot MCP)

The stdio config works with any MCP client that supports stdio transport.

Example prompts

Once connected, you can ask things like:

  • "Transcode this video to 720p MP4 and give me the download URL when it's done."
  • "Crop this landscape video to a square."
  • "Add a text overlay saying 'Episode 12' to my video."
  • "List my failed jobs from this week."
  • "Cancel job b5f5a9c0-9e33-4e77-8a5b-6a0c2cd9c0b3."

Development

git clone https://github.com/ffmpeg-micro/ffmpeg-micro-mcp.git

cd ffmpeg-micro-mcp ./scripts/setup.sh

setup.sh installs dependencies, builds, and wires up the git hooks.

Point your MCP client at the local build to iterate:

{

"mcpServers": { "ffmpeg-micro-dev": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/ffmpeg-micro-mcp/dist/index.js"], "env": { "FFMPEG_MICRO_API_KEY": "…" } } } }

The MCP Inspector is the fastest way to iterate on tool schemas and responses:

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

To run the HTTP server locally against a local API gateway:

FFMPEG_MICRO_API_URL=http://localhost:8081 npm run serve
Running integration tests locally
FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key npm run test:integration

Integration tests hit the real FFmpeg Micro production API. They are read-only (no jobs are created).

Smoke-testing the upload tools end-to-end

Unit tests use a mocked fetch, so they prove tool registration + Zod schemas + URL paths but not that the wire shapes match what the gateway actually returns. Two smoke scripts exercise the full request_upload_url → PUT → confirm_upload flow against a real MCP server using a real API key. Run them in order — stdio first (fastest signal), then a deployed HTTP server before/after merge:

# 1. stdio (local dist build) — spawns dist/index.js as a subprocess

npm run build FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key node scripts/smoke-upload-stdio.mjs

2. HTTP (any deployed server — local npm run serve, Vercel preview, or prod)

FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key MCP_URL=https://mcp.ffmpeg-micro.com/ \ node scripts/smoke-upload-http.mjs

Both scripts hit the production API by default and consume billable minutes (the stdio script chains into transcribe_audio for an end-to-end check). Pass a small file like 15-second.mp3 to keep the cost negligible.

A third script smoke-tests the blueprint tools (run_blueprint + get_blueprint_run polled to completion on resize-format, then run_blueprint_and_wait on hook-variants to exercise multi-output). It uses FFmpeg-lane blueprints only, so it consumes plan compute minutes but no tokens:

npm run build

FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key node scripts/smoke-blueprints-stdio.mjs

Hitting protection-protected Vercel previews

Vercel preview deployments are gated by Deployment Protection by default. To exercise the HTTP smoke script against a preview URL, generate a Protection-Bypass-for-Automation token in the project's Vercel settings and pass it via VERCEL_BYPASS:

FFMPEG_MICRO_API_KEY=your_key \

MCP_URL=https://your-preview.vercel.app/ \ VERCEL_BYPASS=your_bypass_token \ node scripts/smoke-upload-http.mjs

The script sends the token as the x-vercel-protection-bypass header on every request. It does not send x-vercel-set-bypass-cookie: true — that variant triggers a 307 cookie-setting redirect on POST that the MCP SDK's StreamableHTTPClientTransport does not follow, so the request fails. The header alone returns 200 directly without the redirect dance.

Release process

Releases are published to npm via trusted publishing and to the MCP Registry as com.ffmpeg-micro/mcp-server, authenticated via an Ed25519 DNS TXT record on ffmpeg-micro.com. The corresponding private key lives in the MCP_PRIVATE_KEY GitHub Actions secret. The npm side uses OIDC trusted publishing, so no npm token is stored.

Releases are automated via Changesets. Contributors don't manually bump versions, tag commits, or run publish commands — they attach a changeset to their PR and the release pipeline handles the rest.

Contributor flow (every PR)

Every PR that changes shipped code must include a changeset. A CI check enforces this.

# While working on your PR:

npx changeset

The CLI prompts for bump type (major/minor/patch) and a short summary. It writes a markdown file under .changeset/ — commit that file with your PR.

Escape hatches for non-release PRs (docs, CI, internal refactor, test changes with no behavioral impact):

  • Add the no-changeset label to the PR, or
  • npx changeset --empty to explicitly declare "no release needed."
Maintainer flow (cutting a release)

You don't manually cut releases. The pipeline does it:

  1. PRs land on `main` with changeset files attached.
  2. `.github/workflows/release.yml` runs on every push to main. When pending changesets exist, it opens (or updates) a chore(release): version packages PR authored by the action. That PR:
  • Runs changeset version to consume the pending changesets
  • Bumps package.json
  • Re-syncs server.json and src/version.ts via scripts/sync-server-version.mjs
  • Appends entries to CHANGELOG.md
  • Commits the result to its own branch
  1. Review and merge the Version Packages PR when you're ready to ship. You can let several changesets accumulate before merging — the PR updates itself as more land on main.
  2. On merge, the release workflow runs again. This time there are no pending changesets, so changesets/action detects the version bump and:
  • changeset publish, which runs npm publish (OIDC trusted publishing, with provenance attestation) only if that version isn't on npm yet, so every other push to main passes this step
  • Creates the GitHub Release + git

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx