Figma Context MCP
Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.
作者提供的说明(英文原文)
Probe, trim, transcode and extract frames or audio from local video files with ffmpeg.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"videokit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/videokit",
"mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add videokit -- npx -y @reneturcios/videokit mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"videokit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/videokit",
"mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"videokit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/videokit",
"mcp"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日
注册名称已通过 GitHub 账户 CloudCorpRecords 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.0)于6天前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js, Docker。
同一分类中有:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
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.
The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
Local video file tools as a CLI and a stdio MCP server in one bin. Probe a video for duration, dimensions and codecs; extract a thumbnail, frames or the audio track; trim, transcode and resize.
All work is built as ffmpeg/ffprobe argument arrays (execFile, never a shell string) behind an injectable executor, and probe results are parsed from ffprobe's JSON output — fields a file does not carry come back as null, never invented. This package bundles no ffmpeg: host runs use the host's binaries, and when they are absent the spawn error (ENOENT) is the tool error.
npx -y @reneturcios/videokit mcp
videokit mcp
videokit probe videokit thumbnail [timestamp-seconds] videokit audio videokit trim [duration-seconds] videokit resize videokit --version
Exit codes: 0 success, 1 ffmpeg error, 2 usage error.
| Tool | Purpose |
|---|---|
probe_video | Probe a local video file for duration, dimensions, codecs and format |
get_thumbnail | Extract a single frame of a video as a thumbnail image file |
extract_frames | Extract frames of a video as image files in an output directory at a given rate |
extract_audio | Extract the audio track of a video into an audio file |
trim_video | Trim a video to a segment starting at an offset, optionally with a duration |
transcode_video | Transcode a video to another container format |
resize_video | Resize a video to the given width and height |
MCP client config:
{
"mcpServers": { "videokit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/videokit", "mcp"] } } }
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/videokit # MCP server (ffmpeg unavailable in-image)
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/videokit --version
npm install
npm run build npm test
MIT license.