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)
Local audio transcription using whisper.cpp. Transcribe with OpenAI Whisper models.
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": {
"whisper": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"whisper-mcp"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add whisper -- npx -y whisper-mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"whisper": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"whisper-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": {
"whisper": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"whisper-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8日
注册名称已通过 GitHub 账户 jwulff 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(0.1.1)于10个月前进入注册中心。
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。
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。
A lightweight MCP (Model Context Protocol) server for local audio transcription using whisper.cpp. There are several Whisper MCP implementations out there. This one is minimal and pairs with apple-voice-memo-mcp for a complete voice memo workflow.
brew install whisper-cppbrew install ffmpegnpm install -g whisper-mcp
Or run directly:
npx whisper-mcp
Add to your Claude Desktop config file:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": { "whisper-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "whisper-mcp"] } } }
After editing, restart Claude Desktop.
For Claude Code, add to your project's .mcp.json file:
{
"mcpServers": { "whisper-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "whisper-mcp"] } } }
Or for user-wide configuration, add to ~/.claude/settings.json:
{
"mcpServers": { "whisper-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "whisper-mcp"] } } }
Tip: Use /mcp in Claude Code to verify the server is connected.
If running from source instead of npm:
{
"mcpServers": { "whisper-mcp": { "command": "node", "args": ["/path/to/whisper-mcp/dist/index.js"] } } }
For a complete voice memo workflow, use alongside apple-voice-memo-mcp:
{
"mcpServers": { "apple-voice-memo-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "apple-voice-memo-mcp"] }, "whisper-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "whisper-mcp"] } } }
transcribe_audioTranscribe an audio file using Whisper.
Parameters:
file_path (required): Absolute path to the audio filemodel (optional): Model to use (tiny.en, base.en, small.en, medium.en, large). Default: base.enlanguage (optional): Language code. Default: enoutput_format (optional): text, timestamps, or json. Default: textExample:
{
"file_path": "/path/to/audio.m4a", "model": "medium.en", "output_format": "timestamps" }
list_whisper_modelsList available Whisper models and their download status.
Returns:
{
"models": [ { "name": "base.en", "size": "142 MB", "downloaded": true, "path": "/Users/you/.whisper/ggml-base.en.bin" } ] }
download_whisper_modelDownload a Whisper model for local use.
Parameters:
model (required): Model to download (tiny.en, base.en, small.en, medium.en, large)| Model | Size | Speed | Quality |
|---|---|---|---|
| tiny.en | 75 MB | Fastest | Basic |
| base.en | 142 MB | Fast | Good |
| small.en | 466 MB | Medium | Better |
| medium.en | 1.5 GB | Slow | Great |
| large | 2.9 GB | Slowest | Best |
Models are stored in ~/.whisper/.
list_voice_memosget_audio with memo IDtranscribe_audio with the file path# Clone and install
git clone https://github.com/jwulff/whisper-mcp.git cd whisper-mcp npm install
npm run build
npm run inspector
MIT