Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Transcode, host and caption video from a prompt. Fifteen tools, nine read-only, nothing deletes.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://mcp.transcodely.com/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http transcodely https://mcp.transcodely.com/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"transcodely": {
"url": "https://mcp.transcodely.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"transcodely": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.transcodely.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://mcp.transcodely.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 transcodely.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
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
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
A video pipeline for AI agents, over the [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) — with nothing on it that can delete your work.
Hand your agent a video URL and it comes back a playable link: transcoded into an ABR ladder, hosted, captioned if you ask. Then let it read back what it actually produced, what it cost, and why an upload did not become a job. No delete, no cancel, no key material. Connect with one OAuth click — no API key to create or paste.
https://mcp.transcodely.com/mcpcom.transcodely/mcpThis is the public home of the hosted server: connect instructions, the tool surface, and the registry manifest. The server itself is a hosted service — there is nothing to install or run.
Claude Code
claude mcp add --transport http transcodely https://mcp.transcodely.com/mcp
Then run /mcp inside Claude Code and pick Authenticate — your browser opens, you approve, and the tools are live. No Transcodely account yet? One is created for you during authorization.
claude.ai / Claude desktop — Settings → Connectors → Add custom connector → https://mcp.transcodely.com/mcp.
Cursor — add to ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "transcodely": { "type": "http", "url": "https://mcp.transcodely.com/mcp" } } }
Any other client that supports remote MCP servers over streamable HTTP works the same way. For headless use (CI, server-side agents), attach a Transcodely API key as a bearer token instead — see the connect guide.
Twenty tools: twelve only read, six create something — five of those start work you are billed for, and saving a preset is free — and two overwrite a setting that only affects work created after it. No tool on this surface deletes, cancels, removes or rotates anything.
| Tool | Effect | What it does |
|---|---|---|
create_job | creates work · billable | Create a transcoding job. |
create_preset | creates · free | Create a custom encoding preset for this app: a named, reusable bundle of encoding settings that create_job can reference by slug. |
create_video_from_url | creates work · billable | Ingest a remote https:// video and host it in one call — this is the tool for "transcode and host this, give me a link". |
generate_captions | creates work · billable | Generate AI captions (subtitles) for a hosted video by id (vid_...). |
generate_highlights | creates work · billable | Cut short highlight clips (MP4) from a hosted video by id (vid_...) around the quotable moments its ready AI insights picked. |
generate_insights | creates work · billable | Generate AI insights (title suggestions, summary, key points, chapters, questions, key terms, quotable highlights, topics) for a hosted video by id (vid_...) from its existing AI captions; nothing is re-transcribed. |
get_ingest_rule | read | Fetch one ingest rule by id (ing_...): its origin, enabled state, filters, the job it submits, and its event/job counts. |
get_job_status | read | Get a concise status snapshot for a transcoding job by id (job_...): overall status and progress, any error code/message, and per-output status/progress with errors. |
get_output_report | read | Get the full measurement report for one job output (job_... plus out_...): what the produced file turned out to BE, measured from the written file, and the verdict of comparing that against what the job asked for. |
get_pricing | read | Return the prices this app pays, in EUR: every chargeable item (encoding per codec, the resolution, quality and feature multipliers, the captions, insights and processing fees, hosting storage and delivery) with its rate and unit, custom: true where this account has a custom rate, and the public list price beside it. |
get_seo_markup | read | Get ready-to-paste SEO markup for showing a hosted video (vid_..., ready, public or unlisted) on your own web page at watch_url: schema.org VideoObject JSON-LD (with chapter key moments when the video has insights), a video sitemap entry, and an escaped HTML fragment with the summary, chapter links and full transcript. watch_url is only embedded in the output, never fetched. |
get_transcript | read | Get the transcript of a hosted video (vid_...) produced by its AI captions, as txt (plain text, the default), md (Markdown with timestamp links) or json (paragraphs, sentences and words with timings). |
get_usage | read | Return hosting usage and cost for a billing month: videos encoded, encoding minutes, average storage, egress, request counts, and per-line and total cost in EUR. |
get_video | read | Fetch a hosted video by id (vid_...): status, visibility, title, duration, poster image, encoded renditions (resolution, codec, bitrate, dimensions), and — once status is "ready" — a playback block. |
list_ingest_events | read | List the storage deliveries this app's ingest rules received, newest first, with what became of each: the bucket and object key, the outcome (received, matched, created, skipped or failed), the REASON for a skip or failure, and the job id when one was created. |
list_ingest_rules | read | List this app's ingest rules: the standing instructions that turn an object landing in a storage origin into a transcoding job. |
list_jobs | read | List transcoding jobs for the authenticated app, newest first. |
list_presets | read | List the encoding presets available to this app: the read-only ones the platform ships and the app's own custom ones. |
set_spend_limit | overwrites a setting | Set or clear this app's monthly transcoding spend limit, in EUR. |
update_preset | overwrites a setting | Update a custom preset's settings by id (pst_...). |
*Generated from tools.json by npm run readme:gen — do not edit by hand. Read-only: 12. Writing: 8. Billable: 5.*
The promise is narrow and literal, and it is checked rather than asserted: test/vendored.mjs re-derives it from tools.json on every CI run and fails if a future release adds a tool whose name begins with delete, cancel, remove, purge, rotate or destroy.
update_preset and set_spend_limit carry destructiveHint: true, which in the protocol means "replaces a value" rather than "additive" — not that anything is removed. A preset is read and expanded when a job is *created*, so editing one never reaches a job that already exists; lowering a spend limit blocks the *next* job and never stops one in flight.set_spend_limit is the only tool with an authorization rule of its own, because it is the only one that moves money policy.
ak_…. The refusal says so in words rather than failing as a generic permission error. This surface is deliberately stricter than REST here: over REST, a key can manage its own app's limit.https://mcp.transcodely.com/mcp/app_… to pin a specific app; the bare URL resolves to your organization's oldest active app.ak_… key presented at a different app's URL is rejected outright.create_job, create_video_from_url, generate_captions, generate_insights and generate_highlights — charged at the ordinary Transcodely rates. Every other tool is free to call, including the ones that write: saving a preset or setting a spend limit costs nothing. create_video_from_url deletes the original source file 7 days after the video is ready unless you pass retain_source; a retained source is billed as storage and appears on the invoice as "Retained source videos".Remote-capable clients should connect straight to the hosted endpoint above — that's the one-click OAuth path. For stdio-only clients, sandboxes, and headless use, this repo is also a runnable bridge that serves the same tools over stdio and forwards calls to the hosted server:
# with an API key (create one in the Transcodely dashboard):
TRANSCODELY_API_KEY=ak_... npx github:transcodely/mcp
docker build -t transcodely-mcp . docker run -i --rm -e TRANSCODELY_API_KEY=ak_... transcodely-mcp
Without TRANSCODELY_API_KEY the bridge still starts and answers introspection (initialize, tools/list); tool calls return an error pointing at the two auth paths. set_spend_limit is listed but always refused over this path — see the rule above.
tools.json is kept honesttools.json is generated, not written: it is the byte-exact stdout of the Transcodely API's own export, go run ./cmd/mcp --dump-tools, run in a checkout of the release pinned in api-pin.json. The README table above is generated from it in turn. Two checks hold that chain:
| Check | Command | Runs |
|---|
| Vendored consistency — counts, annotations, the "nothing deletes" promise, manifest versions, the R
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo