Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Compose and render video from one JSON template. Deterministic, runs locally, no generative model.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
LECLAP_MCP_OUTPUT_DIR, LECLAP_MCP_MEDIA_DIR, LECLAP_MCP_RENDER_TIMEOUT_MS, LECLAP_MCP_ALLOW_REMOTION, LECLAP_MCP_REMOTION_ENTRYต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"video": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@leclap/mcp"
],
"env": {
"LECLAP_MCP_OUTPUT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_MEDIA_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_RENDER_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_ALLOW_REMOTION": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_REMOTION_ENTRY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add video --env LECLAP_MCP_OUTPUT_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env LECLAP_MCP_MEDIA_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env LECLAP_MCP_RENDER_TIMEOUT_MS='ใส่ค่าของคุณ' --env LECLAP_MCP_ALLOW_REMOTION='ใส่ค่าของคุณ' --env LECLAP_MCP_REMOTION_ENTRY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @leclap/mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"video": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@leclap/mcp"
],
"env": {
"LECLAP_MCP_OUTPUT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_MEDIA_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_RENDER_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_ALLOW_REMOTION": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_REMOTION_ENTRY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"video": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@leclap/mcp"
],
"env": {
"LECLAP_MCP_OUTPUT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_MEDIA_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_RENDER_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_ALLOW_REMOTION": "ใส่ค่าของคุณ",
"LECLAP_MCP_REMOTION_ENTRY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
LECLAP_MCP_OUTPUT_DIR envLECLAP_MCP_MEDIA_DIR envLECLAP_MCP_RENDER_TIMEOUT_MS envLECLAP_MCP_ALLOW_REMOTION envLECLAP_MCP_REMOTION_ENTRY envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน leclap.dev แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
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 (0.3.4) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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
Connect your AI agent to LeClap’s video engine. Discover samples, author a template, validate it, inspect real frames, revise and render. Start with the agent guide.
An MCP server that exposes the ffmpeg-video-composer engine as agent-callable video tools.
An AI agent (Claude Desktop, Cursor, …) is the LLM; this server helps it author a customized template with nice effects from the schema, then validates and renders it deterministically to an mp4. The server includes the 50 showcase samples through the shared packaged catalog, with creative direction, descriptors and required inputs. It works without the app or private creative-kit at runtime. Remotion-assisted authoring is an optional path. The result is _agent-composable, deterministic, reproducible_ video — the opposite of generative video models, which sample rather than render.
| Tool | Description |
|---|---|
get_samples | Without id: sample metadata and required inputs, filtered by category/backend/query → { samples }; with id: that sample with its self-contained template JSON |
get_template_schema | The JSON Schema for a template descriptor + a short authoring guide |
get_motion_catalog | Motion presets, camera, graphics, transitions, easing/time grammar, themes, platforms, genre doctrine and scene blueprints; { query, kind? } → ranked matches (a query matching nothing is logged to the catalog gap log) |
validate_template | Dry-run an inline descriptor (no render) → { valid, sectionCount, orientation, requiredClips, formFields, fields?, geometry?, featureWarnings? }; include: ["resolved"] adds resolved (the descriptor for fields/format), include: ["timeline"] adds timeline (sections, motion events, beats, cues) |
compose_video | Validate an inline descriptor and render (one format of it, optionally) → { outputPath, durationSeconds, sizeBytes, videoCodec, audioCodec, renderId }, plus a resource_link to the mp4 |
render_frames | Render a native template and return still frames as PNG images + paths: at, atTransitions, perSection, sheet, safe, zoom, variants, looks |
edit_template | JSON Patch operations and/or registered effectProps by section name over inline JSON, under expectedRevision, all-or-nothing → { template, revision, changedPaths, changedSections? } |
probe_media | Inspect a local media file → codecs, duration, sample rate, size, and HDR / colour / bit depth / VFR / rotation traits |
extract_style | Reference image/clip under the media dir → { theme, styleGuide, confidence }: palette roles + WCAG contrast, grain, pacing (palette and pacing only) |
extract_structure | A reference clip's format (shots, rhythm, transitions, grounds, layout) as binding rules for a template. Format only; samples every 0.25 s for up to 2 minutes. |
extract_brand | A website's brand kit (name, colours, fonts, logo) as a theme and binding rules, saved under /brand-kits/ /. Needs --allow-network. |
analyze_music | Measure a local music file → { bpm, offset, beatsPerBar, confidence, usable, cues, globalBeats } for global.beats and cue:drop |
analyze_sound | Render an sfx[].sound (composed, or a preset with variations) → length, peak/RMS dBFS, centroid, high/low energy shares, attack, advisories + spectrogram and waveform PNGs |
transcribe_media | Transcribe a local audio/video file's speech with whisper.cpp, locally → { words, srt, language, confidence, advice } to pin into subtitles.words |
get_capabilities | Local FFmpeg capability report (listings + one-frame probes) → each feature yes/no/unknown with a fix |
open_in_builder | Template → a leclap.dev/studio/builder#t=… link for a person to edit it; the template rides in the URL fragment (never sent to a server) → { url, length, mediaToRebind, warnings } |
render_remotion_clip | _(bonus, opt-in)_ Render a composition from your own Remotion project → an mp4 clip for a project_video section |
analyze_sound seeds a sound's noise and jitter with seed (default 0). To hear the exact render a template will play, pass the template's global.seed as seed and the cue's path as cue: "sections.intro.sfx[0]" for the first cue of the section named intro, "global.sfx[2]" for the third global cue. The tool then seeds the sound as the mix seeds that cue and returns the seed it used. Levels are floored at -120 dBFS, so a silent sound reads -120 and raises sound_silent.
Typical agent flow: get_samples → get_samples { id } → inspect requirements and customize media/copy → get_template_schema → validate_template (iterate until valid) → render_frames (look at the result; check safe zones with safe) → compose_video → read the returned outputPath. Author a fresh descriptor from the schema when no sample fits.
render_frames renders through a per-section cache under /.section-cache, so a second look after a small edit re-encodes only the sections that changed. It runs in the render worker under the same media-dir checks, slot cap, timeout and cancellation as compose_video, writes PNGs to /frames- /, and inlines at most eight images (the sheets when sheet is set). Moments are seconds or time references on the whole video: "intro.end" (a section or an element id), "50%", "beat:8", "cue:drop + 0.1". validate_template with include: ["timeline"] lists the moments worth picking.
validate_template also reports, render-free, text that would run off the frame or out of title-safe, collide with other text, sit under a band, be too small, lack contrast, or sit over footage with no box, outline or shadow. Those findings arrive on the optional geometry field — one line each, saying what to change, and the field is absent entirely when there is nothing to fix. They are advisory: valid stays true. A line ending (approx: …) says why it is an estimate: the font could not be read, the text carries a {{ variable }} that only resolves at render time, or a section declares no duration. When a font is not bundled, the server fetches it from the LeClap asset catalog (5s timeout); offline, it estimates.
Pass render: true to validate_template to also render the sections that hold text and measure their contrast from real pixels — it settles text over images, grades and looks that the render-free check can only call unknown. It costs seconds (two renders of those sections), goes through the same media-dir sandbox as compose_video, reads assets from the media dir, and runs in the same forked render worker under the same timeout. It adds a render field (measured, seconds, and unavailable when it could not render — no FFmpeg with drawtext, a failed render, or a timeout); the render-free findings come back either way.
get_samples is always available, even with Remotion disabled. It reads packaged data only: no media downloads, effect execution or repository access. Without id it lists, filtered by optional category (templates, typography, effects, app-demos, overlays, evidence), backend (native, remotion) and case-insensitive query (up to 4000 characters). With id (1–200 characters) it returns that sample.
{ "name": "get_samples", "arguments": { "category": "app-demos", "backend": "native" } }
{ "name": "get_samples", "arguments": { "id": "web-app-promo" } }
Results include identical JSON in text and structuredContent; with id, the descriptor sits at template alongside its metadata. Unknown IDs return isError with a discovery hint. Required inputs include named clips and durations/capture hints, form fields and limits, variables/defaults/placeholders, assets, effective preset font files (source: "preset") and versioned effects. Replace the sample copy, supply clips by userVideoPaths and form values by fields, customize global.variables, then pass template to validate_template and compose_video. Referenced partials are embedded in the descriptor.
The 25 native samples use FFmpeg; the 10 registered effect samples require --allow-remotion, Remotion peers and a trusted --remotion-entry. Effects with customCatalog: true also require the operator's --effect-catalog and the matching composition in that entry. Sample discovery does not enable execution, install a catalog or supply React source. Inspect requirements.setup and, after operator setup, get_effect_schema before editing effect props. See operator catalogs.
Pr
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo