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)
Paid human listeners judge TTS audio blind: pairwise preference or human-vs-AI detection.
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。
WOODSTITCH_API_KEY标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。
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": {
"tts-human-eval": {
"command": "uvx",
"args": [
"woodstitch-mcp"
],
"env": {
"WOODSTITCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add tts-human-eval --env WOODSTITCH_API_KEY=your-value -- uvx woodstitch-mcp运行前请先填写空着的值。
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"tts-human-eval": {
"command": "uvx",
"args": [
"woodstitch-mcp"
],
"env": {
"WOODSTITCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"tts-human-eval": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"woodstitch-mcp"
],
"env": {
"WOODSTITCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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9日
注册名称已通过域名 woodstitch.com 验证(注册中心会核实域名所有权)
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。
你需要填写:WOODSTITCH_API_KEY
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(0.1.5)于前天进入注册中心。
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 Python (uv)。
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:↓ 每周下载量i★ 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。
An MCP server for the Woodstitch API: paid human listeners judge your text-to-speech audio in blinded studies, and your agent gets a number back with a confidence interval.
Two tasks, and only two: pairwise preference (a listener hears two clips of the same text and picks one, forced choice) and human-vs-AI detection (one clip, human or AI, confidence 1–4). Not offered: MOS, CMOS, MUSHRA or any 1–5 scale.
Get an API key at https://woodstitch.com/app/api-keys, then:
Claude Code
claude mcp add woodstitch -e WOODSTITCH_API_KEY=ws_live_... -- uvx woodstitch-mcp
Claude Desktop / Cursor / any MCP client (mcpServers entry):
{
"woodstitch": { "command": "uvx", "args": ["woodstitch-mcp"], "env": {"WOODSTITCH_API_KEY": "ws_live_..."} } }
pipx run woodstitch-mcp or pip install woodstitch-mcp && woodstitch-mcp work too. Requires Python 3.10+.
Claude Code users: the Woodstitch plugin bundles this server with a skill that knows when and how to run a listening test: /plugin marketplace add woodstitch-llc/claude-plugin then /plugin install tts-human-eval@woodstitch.
| Tool | What it does | Money |
|---|---|---|
woodstitch_templates | What is measured and what is not (no key needed) | – |
woodstitch_pricing | Rate card and worked examples (no key needed) | – |
woodstitch_account | Balance and spend | – |
woodstitch_upload_files | Upload local audio, get file ids | – |
woodstitch_create_eval | Create and price a study; dry_run to price only | charges nothing |
woodstitch_start_eval | Start the study | spends money |
woodstitch_get_eval | Progress and provisional score | – |
woodstitch_get_results | Final numbers | – |
woodstitch_export | Every judgement as rows (json or csv, optionally to a file) | – |
woodstitch_cancel_eval | Stop early, pay only for work done | – |
woodstitch_list_evals, woodstitch_list_files, woodstitch_delete_file | housekeeping | – |
woodstitch_start_eval requires user_confirmed_amount_usd, the quoted total the user agreed to, and sends it to the API as the hard ceiling max_total_usd. If the quote is higher than what the user confirmed, the API refuses (over_max) and nothing starts. An agent cannot start a study the user has not seen the price of.Idempotency-Key, so a retried call never creates or starts a study twice.woodstitch_upload_files(["a/001.wav", "b/001.wav", ...]) or use public URLs.woodstitch_create_eval(pairs=[{"id":"001","a":"file_…","b":"file_…","passage":"001","system_a":"base","system_b":"candidate"}, …], ratings_per_pair=5) → quote, nothing charged.woodstitch_start_eval(eval_id, user_confirmed_amount_usd= ).woodstitch_get_eval(eval_id) now and then; first judgements usually land within minutes.woodstitch_get_results(eval_id) when status is completed; woodstitch_export for the rows.Method, listener pay and controls: https://woodstitch.com/research/methodology. Machine-readable API spec: https://woodstitch.com/openapi.json.
uv venv && . .venv/bin/activate && uv pip install -e .
WOODSTITCH_API_KEY=ws_live_... woodstitch-mcp # stdio server
MIT © Woodstitch LLC