Figma-Context MCP Server

K čemu slouží “Figma-Context” MCP Server?

Figma-Context MCP Server je nástroj navržený k propojení AI kódovacích agentů s návrhy ve Figmě. Tím, že zpřístupňuje data z layoutů Figma přes Model Context Protocol (MCP), umožňuje AI asistentům – například těm používaným v platformách jako Cursor – získávat, analyzovat a pracovat s Figma soubory přímo v rámci vývojových workflow. Umožňuje scénáře, kdy AI pomáhá s implementací UI, generováním kódu, extrakcí komponent nebo převodem návrhu na kód pomocí aktuálních informací z Figma projektů. Server funguje jako prostředník, který zajišťuje bezpečnou a strukturovanou API komunikaci s Figmou a zpřístupňuje data jako kontext pro LLM i vývojáře.

Seznam promptů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou popsány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

Žádný explicitní seznam nástrojů (např. ze server.py nebo výpisů kódu) nebyl v dostupné dokumentaci nalezen. Detaily o endpoint funkcích nebo nástrojích nejsou k dispozici.

Případy užití tohoto MCP serveru

• Asistence s implementací UI: Umožňuje AI agentům přistupovat k Figma layoutům a podporovat vývojáře při převodu návrhů do kódu, což zajišťuje pixel-perfect výsledky.
• Extrakce komponent: Umožňuje automatizovanou identifikaci a vytažení znovupoužitelných komponent z Figma souborů, čímž urychluje frontend vývoj.
• Automatizace revizí návrhu: Poskytuje AI kontext pro kontrolu kódu vůči návrhům ve Figmě a včas odhaluje nesrovnalosti.
• Generování dokumentace: AI může generovat dokumentaci k UI prvkům přímo z Figma layoutů, což zlepšuje týmovou komunikaci.
• Rychlé prototypování: Umožňuje tvorbu kódových prototypů na základě aktuálních Figma souborů a urychluje cykly iterace.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Figma-Context MCP Server pomocí JSON úryvku do sekce mcpServers:

   {
     "figma-context": {
       "command": "npx",
       "args": ["@GLips/figma-context-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží, přes logy nebo UI Windsurfu.

Zabezpečení API klíčů

Uložte svůj Figma API klíč jako proměnnou prostředí a odkažte na něj v konfiguraci:

{
  "figma-context": {
    "env": {
      "FIGMA_API_KEY": "${FIGMA_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "figmaApiKey": "${FIGMA_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js.
2. Otevřete konfigurační panel nebo soubor Claude.
3. Vložte Figma-Context MCP Server do pole mcpServers:

   {
     "figma-context": {
       "command": "npx",
       "args": ["@GLips/figma-context-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Ověřte spojení kontrolou stavu serveru v Claudu.

Cursor

1. Ujistěte se, že je nainstalovaný Node.js.
2. Upravte nastavení nebo konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte následující do vlastnosti mcpServers:

   {
     "figma-context": {
       "command": "npx",
       "args": ["@GLips/figma-context-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte logy nebo UI pro úspěšné spuštění serveru.

Cline

1. Pokud není nainstalován, nainstalujte Node.js.
2. Přistupte ke konfiguraci Cline.
3. Přidejte Figma-Context MCP Server takto:

   {
     "figma-context": {
       "command": "npx",
       "args": ["@GLips/figma-context-mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Uložte a znovu spusťte Cline.
5. Ověřte integraci pomocí diagnostiky v Cline.

Poznámka: Svůj Figma API klíč vždy zabezpečte pomocí proměnných prostředí, jak je uvedeno výše v sekci Windsurf.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s vaším AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "figma-context": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Jakmile je vše nastaveno, AI agent může tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit "figma-context" na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Tato MCP implementace poskytuje jasný přehled a návod k nastavení, ale chybí jí detailní dokumentace promptů, zdrojů a konkrétních endpointů nástrojů, což omezuje její využitelnost pro pokročilé workflow na první pohled.

MCP skóre

Shrnutí hodnocení:
Na základě výše uvedených informací hodnotím tento MCP server na 4/10. Nabízí dobrý přehled, je hojně využívaný (mnoho hvězd/forků) a má jasnou open-source licenci, ale postrádá detailní dokumentaci MCP nástrojů, zdrojů a promptů, což je zásadní pro pokročilou MCP integraci a adopci vývojáři.