Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Transform video, audio and images, and generate media from prompts. FFmpeg, captions, models.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
RENDOBAR_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://api.rendobar.com/mcpเปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"rendobar": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rendobar/mcp"
],
"env": {
"RENDOBAR_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http rendobar https://api.rendobar.com/mcpclaude mcp add rendobar --env RENDOBAR_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @rendobar/mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"rendobar": {
"url": "https://api.rendobar.com/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"rendobar": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rendobar/mcp"
],
"env": {
"RENDOBAR_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"rendobar": {
"type": "http",
"url": "https://api.rendobar.com/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"rendobar": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@rendobar/mcp"
],
"env": {
"RENDOBAR_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://api.rendobar.com/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน rendobar.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: RENDOBAR_API_KEY
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.13.0) เข้า registry 26 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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
@rendobar/mcp
Serverless media processing for AI agents.
The official Model Context Protocol server for Rendobar.
Docs · npm · Glama · Discord
@rendobar/mcp is the official Model Context Protocol server for Rendobar, a serverless media processing API. The server runs locally over stdio and reads files straight from your disk, so an AI agent can take a file off your machine, process it on Rendobar's infrastructure, and hand back a hosted URL.
Rendobar covers both sides of media work.
Transform what you have. Run any FFmpeg command against video, audio or images the way you would write it locally. Inspect a file and get a normalized summary plus the full ffprobe report. Compose video from a declarative JSON timeline. Compress to a target size or quality, where the encoder searches candidate encodes and returns the smallest file that clears the bar. Burn in subtitles from SRT, VTT or ASS, or let it transcribe when none is given.
Generate what you do not. Create an image from a text prompt on hosted open-weight diffusion models. Edit up to four reference images from a written instruction, no masks and no coordinates. Upscale on a one-step diffusion restoration model that reconstructs detail rather than only sharpening. The same model-backed layer drives the transcription and keyword highlighting behind animated captions, so this is not an image-only capability.
The job list grows over time, so this README names families rather than types. list_job_types reads the current set live from the registry on every call.
Published to npm as @rendobar/mcp and to the official MCP Registry as com.rendobar/mcp.
You: Mute the first 3 seconds of
intro.mp4.
The agent tells you to install FFmpeg. Then you go looking for how to gate a filter on a timestamp, land on volume=enable='lt(t,3)', and lose another few minutes to quote escaping in your shell. Nobody remembers that syntax, which is the problem.
You: Mute the first 3 seconds of
intro.mp4.
upload_file { "path": "~/clips/intro.mp4" }
// → { "downloadUrl": "https://cdn.rendobar.com/u/abc123/intro.mp4", "sizeBytes": 4821004 }
submit_job { "type": "ffmpeg", "inputs": { "intro.mp4": "https://cdn.rendobar.com/u/abc123/intro.mp4" }, "params": { "command": "-i intro.mp4 -af \"volume=enable='lt(t,3)':volume=0\" -c:v copy out.mp4" } } // → { "jobId": "job_9f2a", "status": "waiting" }
get_job { "jobId": "job_9f2a", "wait": true } // → complete · $0.01 · https://cdn.rendobar.com/o/job_9f2a/out.mp4
The agent writes the filter. Rendobar runs it. Nothing gets installed on your machine, and -c:v copy means the video stream is never re-encoded.
Hit a size budget.
You: Get
demo.movunder 25 MB so I can email it.
upload_file { "path": "~/recordings/demo.mov" }
// → { "downloadUrl": "https://cdn.rendobar.com/u/7c1e/demo.mov", "sizeBytes": 251658240 }
submit_job { "type": "compress.target", "inputs": { "source": "https://cdn.rendobar.com/u/7c1e/demo.mov" }, "params": { "for": "web", "target": { "maxSize": "25MB" } } } // → { "jobId": "job_4b8d", "status": "waiting" }
get_job { "jobId": "job_4b8d", "wait": true } // → complete · https://cdn.rendobar.com/o/job_4b8d/out.mp4 · 23.8 MB
You give it the ceiling, not a bitrate. The encoder searches candidate encodes and returns the smallest file that still clears the quality bar, so you are not guessing at CRF values to land under a mail server's limit.
Generate an image.
You: Make a 1920x1080 title card for a video about deep sea diving.
submit_job { "type": "image.generate",
"inputs": {}, "params": { "model": "standard", "prompt": "Title card for a deep sea diving documentary. Shafts of light through deep blue water, small diver silhouette, empty space across the upper third for a title.", "width": 1920, "height": 1080 } } // → { "jobId": "job_2fa7", "status": "waiting" }
get_job { "jobId": "job_2fa7", "wait": true } // → complete · https://cdn.rendobar.com/o/job_2fa7/out.png
inputs is empty because nothing is being transformed. Ask for a tier (economy, standard, premium) and the platform picks the model, or pin an exact model id to reach its own controls. Requested dimensions are snapped to what the chosen model can actually render.
Six more tools, and the prompts that reach them.
You: What can Rendobar actually do?
list_job_types {}
// → { "jobTypes": [ { "type": "compose", "tag": "Compose", // "summary": "Render a video from a declarative JSON timeline", // "acceptsMedia": ["video", "image", "audio"] }, ... ], // "guidance": "..." }
Read live from the job registry on every call, which is why nothing in this README enumerates job types. A new one appears here without a release.
You: How much credit is left?
get_account {}
// → { "balance": "$4.86", "balanceUsd": 4.86, "plan": "free", "isPro": false, // "limits": { "concurrentJobs": 1, "maxFileSize": "500 MB", "jobTimeoutMin": 60 } }
Worth a call before submitting something expensive.
You: What did I run this morning?
list_jobs { "status": "complete", "limit": 5 }
// → { "jobs": [ { "id": "job_9f2a", "type": "ffmpeg", "status": "complete", // "createdAt": "2026-08-04T09:12:00Z", "cost": "$0.01", // "output": { "url": "https://cdn.rendobar.com/o/job_9f2a/out.mp4" } } ] }
The compact row is enough to find a result you lost. Call get_job when you need the full output.
You: Stop that one, I picked the wrong file.
cancel_job { "jobId": "job_9f2a" }
// → { "id": "job_9f2a", "status": "cancelled" }
Works on waiting, dispatched and running jobs. A running job's upstream execution is stopped too, so you are not billed for work you cancelled.
You: Where can this land once it's done?
list_storage {}
// → { "storage": [ { "id": "prod-media", "provider": "s3", "bucket": "acme-prod-media", // "access": "deliver", "defaultDestination": true, "pending": false } ], // "note": "..." }
The buckets connected on the Storage page, without the endpoint or region an agent has no use for. Use the id in destinations, or as storage:// / in any input.
You: What's already in the archive bucket?
list_storage_files { "storageId": "raw-archive" }
// → { "folders": [ { "prefix": "2026/", "uri": "storage://raw-archive/2026/" } ], // "files": [ { "key": "notes.txt", "size": 800, "lastModified": "2026-09-01T00:00:00.000Z", // "uri": "storage://raw-archive/notes.txt" } ], // "cursor": null }
Every entry carries its own storage:// uri, ready to hand straight to submit_job. Pass a folder's prefix to go one level deeper.
Rendobar has two MCP servers. Pick by whether the agent needs your filesystem.
@rendobar/mcp (this package) | Hosted (api.rendobar.com/mcp) | |
|---|---|---|
| Transport | stdio, spawned by your client | Streamable HTTP |
| Reads local files | Yes. That is the reason it exists | No. The server has no disk |
| Auth | API key | OAuth in the browser, or a Bearer key |
| Best for | Claude Desktop, Cursor, Cline, Zed | claude.ai, ChatGPT, hosted gateways |
Hosted, no API key, one command:
claude mcp add --transport http rendobar https://api.rendobar.com/mcp
Local, for filesystem access. Get a key at app.rendobar.com → Settings → API Keys, then:
claude mcp add rendobar -s user --env RENDOBAR_API_KEY=rb_... -- npx -y @rendobar/mcp
Already ran rb login with the Rendobar CLI? Drop --env. The server finds the credentials file.
Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf
Same block for all four. Claude Desktop: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows). Cursor: ~/.cursor/mcp.json on every OS. Windsurf: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json on every OS. Cline: MCP panel → Configure.
On Linux, use Cursor, Windsurf, Cline, Zed, VS Code or Continue. Claude Desktop has no Linux build, so it is the one client on this list you cannot use there. The server itself runs fine on Linux.
{
"mcpServers": { "rendobar": { "command": "npx", "args": ["-y", "@rendobar/mcp"], "env": { "RENDOBAR_API_KEY": "rb_..." } } } }
Restart the client afterwards.
Zed, VS Code, Continue
Zed uses context_servers instead of mcpServers, in ~/.config/zed/settings.json:
{
"context_servers": { "rendobar": { "source": "custom", "command": "npx", "args": ["-y", "@rendobar/mcp"], "env": { "RENDOBAR_API_KEY": "rb_..." } } } }
VS Code 1.101+, in .vscode/mcp.json, prompts for the key instead of storing it:
{
"servers": { "rendobar": { "command": "npx", "args": ["-y", "@rendobar/mcp"], "env": { "RENDOBAR_API_KEY": "${input:rendobarKey}" } } }, "inputs": [{ "id": "rendobarKey", "type": "promptString", "password": true, "description": "Rendobar API Key" }] }
Continue, in .continue/mcpServers/rendobar.yaml:
type: stdio
command: npx args: ["-y", "@rendobar/mcp"] env: RENDOBAR_API_KEY: rb_...
</details>
Runs on macOS, Linux and Windows. Every release is tested on all three in CI. There are no native dependencies, so architecture does not matter: x64 and arm64 both work. Needs Node 20.10 or later, and the server checks at startup and exits with a clear message on older versions.
| Tool | Purpose |
|---|---|
upload_file | Upload a local file. Returns a URL to use in submit_job. |
list_job_types | Every active job type, read live. Call this first. |
submit_job | Submit a job of any type. |
get_job | Status and result. Pass wait: true to long-poll for ~50s. |
list_jobs | Recent jobs. |
cancel_job | Cancel a waiting, dispatched or running job. |
get_account | Balance, plan limits, active job count. |
list_storage | Buckets connected on the Storage page, for storage:// inputs and destinations. |
list_storage_files | Folders and files in a connected bucket, each with its storage:// URI. |
**`ffmp
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo