Cursor Talk To Figma MCP Server

Hvad laver “Cursor Talk To Figma” MCP Server?

Cursor Talk To Figma MCP Server fungerer som bro mellem Cursor AI-udviklingsmiljøet og Figma, og muliggør problemfri interaktion mellem AI-assistenter og designfiler. Ved at eksponere Figmas designdata og handlinger gennem Model Context Protocol (MCP) gør denne server det muligt for udviklere og AI-agenter at læse, analysere og ændre Figma-designs programmæssigt. Denne integration strømliner workflows for designere og udviklere ved at automatisere gentagne designopgaver, give mulighed for masseudskiftning af indhold, udbrede komponent-overrides og tilbyde andre automatiseringsfunktioner direkte fra AI-drevne værktøjer. Serveren øger produktiviteten og samarbejdet ved at gøre Figmas funktioner tilgængelige via standardiserede MCP-endpoints.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit opført i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicit liste over MCP-ressourcer er angivet i repository eller dokumentation.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicit liste over MCP-værktøjer er inkluderet i repository eller serverfiler som præsenteret.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Masseudskiftning af tekstindhold: Automatisér udskiftning af tekstindhold på tværs af flere Figma-designs, hvilket reducerer manuelle rettelser og sparer designteamet betydelig tid.
• Udbredelse af Instance Overrides: Udbred automatisk komponent-instans-overrides fra én kilde til flere mål, så gentagne opdateringer i store designsystemer forsimples.
• Designautomatisering: Muliggør AI-drevet automatisering af diverse Figmas-opgaver, såsom opdatering af styles, ændring af layouts eller generering af nye designelementer, direkte fra udviklingsmiljøer.
• Integration af Figma med AI-agenter: Giv AI-agenter i Cursor mulighed for at læse fra og skrive til Figma-filer, hvilket gør avanceret designanalyse, kritik eller hurtig prototyping muligt.
• Samarbejde mellem udvikling og design: Byg bro mellem udviklings- og designteams ved at give programmæssig adgang til Figma-designs fra kode, hvilket fremmer tættere integration og hurtigere feedbackloops.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at have Bun installeret (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash).
2. Klon repositoryet og kør bun setup for at installere afhængigheder.
3. Start WebSocket-serveren: bun socket.
4. Tilføj MCP-serveren til din Windsurf-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "cursor-talk-to-figma": {
         "command": "bunx",
         "args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf. Verificér forbindelsen til serveren.

Sikring af API-nøgler:

{
  "mcpServers": {
    "cursor-talk-to-figma": {
      "command": "bunx",
      "args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"],
      "env": {
        "FIGMA_API_KEY": "${env.FIGMA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${env.FIGMA_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer forudsætninger (Bun).
2. Kør bun setup og bun socket som ovenfor.
3. Tilføj MCP-serveren til din Claude-konfigurationsfil:

   {
     "mcpServers": {
       "cursor-talk-to-figma": {
         "command": "bunx",
         "args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude.

Sikring af API-nøgler: (se eksempel ovenfor)

Cursor

1. Installer Bun og kør bun setup.
2. Start WebSocket-serveren: bun socket.
3. Tilføj følgende til din Cursor-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "cursor-talk-to-figma": {
         "command": "bunx",
         "args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor, og verificér at MCP-serveren er aktiv.

Sikring af API-nøgler: (se eksempel ovenfor)

Cline

1. Sørg for at Bun er installeret.
2. Kør bun setup og bun socket.
3. Tilføj i din Cline-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "cursor-talk-to-figma": {
         "command": "bunx",
         "args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Gem, genstart Cline og verificér.

Sikring af API-nøgler: (se eksempel ovenfor)

Sådan bruges MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow 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 indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

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

Oversigt

Repositoryet leverer en robust integration til automatisering af Figma via MCP, men mangler detaljeret dokumentation om prompts, værktøjer og ressourcer. Opsætningsvejledninger og anvendelsestilfælde er klare og praktiske, men dybere MCP-specifikke funktioner (roots, sampling, osv.) er ikke dokumenteret.

MCP-score

Mening og vurdering:
Baseret på de to tabeller opnår denne MCP-server en score på 6/10. Den er vellidt, aktivt brugt og giver klar opsætning og værdifuld integration, men mangler eksplicit MCP prompt-, ressource- og værktøjsdokumentation, samt giver ingen evidens for roots- eller sampling-understøttelse.