Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Transcode/conform/splice video, convert docs, transcribe audio for AI agents. Free $1 trial.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
BOTVERSE_API_KEY, BOTVERSE_CONNECTOR_URLค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"botverse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"botverse-mcp"
],
"env": {
"BOTVERSE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add botverse --env BOTVERSE_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env BOTVERSE_CONNECTOR_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y botverse-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"botverse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"botverse-mcp"
],
"env": {
"BOTVERSE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"botverse": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"botverse-mcp"
],
"env": {
"BOTVERSE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}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 MkTurner74 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: BOTVERSE_API_KEY, BOTVERSE_CONNECTOR_URL
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.5.1) 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
MCP server and command-line tool for Botverse — video transcoding and document conversion for AI agents and the humans who configure them.
Two ways to use it: an MCP server for your AI agents, and a `botverse` CLI for the shell — evaluation, CI/CD, cron, scripts, and local coding agents. No AWS. No FFmpeg. No infrastructure.
{
"mcpServers": { "botverse": { "command": "npx", "args": ["-y", "botverse-mcp"], "env": { "BOTVERSE_API_KEY": "bv_live_..." } } } }
Or with a connector URL (recommended for claude.ai):
{
"mcpServers": { "botverse": { "command": "npx", "args": ["-y", "botverse-mcp"], "env": { "BOTVERSE_CONNECTOR_URL": "https://botverse.cloud/mcp?token=bv_sess_..." } } } }
botverse)The same package ships a botverse CLI for the shell — it reads files from disk and streams them straight to the API (no content goes through an LLM), so it's the fast path for evaluation, automation, and local coding agents.
export BOTVERSE_API_KEY=bv_live_… # or BOTVERSE_CONNECTOR_URL=…?token=bv_sess_…
npx botverse convert report.md --to pdf npx botverse convert *.md --to docx,pdf -o ./out npx botverse transcode clip.mov --to mp4 -o ./out npx botverse transcribe call.mp4 --to docx --attendees "Sarah Chen,Mike Torres" npx botverse conform video.mp4 audio.wav --to mp4 --method speed_conform --target-framerate 25 npx botverse balance
Each job uploads → polls → downloads the finished file to -o (default: current dir). Globs and multiple --to formats run as a batch.
Sandbox note: the CLI needs outbound network to
botverse.cloudand Botverse's file storage host, so it does
not run inside sandboxed agent environments (claude.ai / Claude Desktop), whose
egress is allowlisted. There, use the MCP tools (e.g.
convert_content) instead.
| Tool | Description |
|---|---|
get_upload_url | Get a presigned URL to upload a file for use with the _media/_file/_video (object-key-based) tools |
transcode_from_url | Transcode video from a public URL |
transcode_video | Transcode an uploaded video file |
conform_from_url | Mux a separate video + audio source (public URLs) into one output |
conform_media | Mux an uploaded video + audio source into one output |
conform_splice_from_url | Concatenate video/image segments (public URLs) — slates, bumpers, end cards, inserts, joined clips |
conform_splice_media | Concatenate uploaded video/image segments — same use cases |
convert_content | Convert document content inline (up to 4 MB; sandbox-safe) |
convert_from_url | Convert a document from a public URL |
convert_file | Convert an uploaded document |
submit_workflow | Submit a multi-step BWDL workflow chaining several of the above tools together, with dependency ordering and parallel branches |
get_workflow_status | Poll a workflow (and its per-step status) until it reaches a terminal state |
cancel_workflow | Cancel an in-progress workflow; already-completed steps are billed, the rest are not |
get_job_status | Poll a job until complete |
get_download_url | Get the signed download URL |
get_wallet_balance | Check wallet balance |
submit_workflow chains multiple Botverse tools (transcode, convert, transcribe, conform, splice) into one server-side job — e.g. transcribe → clip extraction → delivery — instead of your agent making each call and polling each one individually.
workflow_id and a steps array. Each step has an id, a tool (any MCP tool name), an inputs object, and an optional depends_on array of prior step ids.depends_on run in parallel."$.steps. .output_key", and a workflow-level parameter with "$.params. " — no other template syntax is supported.submit_workflow, poll with get_workflow_status every 5–10 seconds until the status is COMPLETED, FAILED, PARTIALLY_FAILED, or CANCELLED, and stop early with cancel_workflow if needed (you're only billed for steps that already completed).Example — a two-step conversion chain (URL → DOCX → PDF):
{
"workflow_id": "md-to-pdf-via-docx", "steps": [ { "id": "to_docx", "tool": "convert_from_url", "inputs": { "source_url": "https://example.com/report.md", "output_format": "docx" } }, { "id": "to_pdf", "tool": "convert_file", "depends_on": ["to_docx"], "inputs": { "object_key": "$.steps.to_docx.output_key", "output_format": "pdf" } } ] }
Credits never expire. Full pricing →