Figma-Context MCP Server

Hvad gør “Figma-Context” MCP Server?

Figma-Context MCP Server er et værktøj designet til at bygge bro mellem AI-kodeagenter og Figma-designlayouts. Ved at eksponere Figma-layoutdata gennem Model Context Protocol (MCP) giver det AI-assistenter — såsom dem, der bruges i platforme som Cursor — mulighed for at hente, analysere og ræsonnere over Figma-filer direkte under udviklingsarbejdsgange. Dette muliggør scenarier, hvor AI kan hjælpe med UI-implementering, kodegenerering, komponentudtræk eller design-til-kode-oversættelse ved at hente opdaterede layoutoplysninger fra Figma-projekter. Serveren fungerer som mellemled, der faciliterer sikre og strukturerede API-interaktioner med Figma og gør dataene tilgængelige som kontekst for LLM’er og udviklere.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte promptskabeloner er angivet i repository eller dets dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i repository eller dets dokumentation.

Liste over Værktøjer

Ingen udtrykkelig værktøjsliste er fundet (f.eks. fra server.py eller kodelister). Detaljer om værktøjsendpoints eller funktioner er ikke til stede i den tilgængelige dokumentation.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• UI-implementeringsassistance: Giver AI-agenter adgang til Figma-layouts og støtter udviklere i at omsætte designs til kode, hvilket sikrer pixel-perfekte resultater.
• Komponentudtræk: Muliggør automatiseret identifikation og udtræk af genanvendelige komponenter fra Figma-filer, hvilket accelererer frontend-udvikling.
• Automatiseret designgennemgang: Giver kontekst, så AI kan gennemgå kode i forhold til Figma-designs og fange uoverensstemmelser tidligt.
• Dokumentationsgenerering: AI kan generere dokumentation for UI-elementer direkte fra Figma-layouts og forbedre teamkommunikationen.
• Hurtig prototyping: Letter oprettelsen af kodeprototyper baseret på live Figma-filer og accelererer iterationscyklusser.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Figma-Context MCP Server ved at indsætte følgende JSON-snippet i sektionen mcpServers:

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

4. Gem din konfiguration og genstart Windsurf.
5. Bekræft, at serveren kører via Windsurf-logs eller UI.

Sikring af API-nøgler

Opbevar din Figma API-nøgle som en miljøvariabel og referér til den i din konfiguration:

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

Claude

1. Installer Node.js.
2. Åbn Claudes konfigurationspanel eller -fil.
3. Indsæt Figma-Context MCP Server i din mcpServers-array:

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

4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft forbindelsen ved at tjekke serverstatus i Claude.

Cursor

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Redigér dine Cursor-indstillinger eller konfigurationsfil.
3. Tilføj følgende til egenskaben mcpServers:

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

4. Gem ændringerne og genstart Cursor.
5. Tjek logs eller UI for vellykket serveropstart.

Cline

1. Installer Node.js, hvis det ikke allerede er til stede.
2. Få adgang til din Cline-konfiguration.
3. Tilføj Figma-Context MCP Server med:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Valider integration via Clines diagnostik.

Bemærk: Sikr altid din Figma API-nøgle ved at bruge miljøvariabler, som vist i Windsurf-sektionen ovenfor.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

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

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre "figma-context" til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Denne MCP-implementering giver et klart overblik og opsætningsinstruktioner, men mangler detaljeret dokumentation om prompts, ressourcer og specifikke værktøjsendpoints, hvilket begrænser dens out-of-the-box-findbarhed for tilpassede arbejdsgange.

MCP-score

Vurderingsresume:
Baseret på ovenstående information vil jeg bedømme denne MCP-server til 4/10. Den giver et godt overblik, er udbredt (mange stjerner/forks) og har en klar open source-licens, men mangler detaljeret dokumentation om MCP-værktøjer, ressourcer og prompts, hvilket er afgørende for avanceret MCP-integration og udvikleradoption.