Figma-Context MCP-Server

Was macht der “Figma-Context” MCP-Server?

Der Figma-Context MCP-Server ist ein Tool, das die Lücke zwischen KI-Coding-Agenten und Figma-Design-Layouts schließt. Indem er Figma-Layoutdaten über das Model Context Protocol (MCP) bereitstellt, ermöglicht er KI-Assistenten – etwa in Plattformen wie Cursor – Figma-Dateien direkt während Entwicklungs-Workflows abzurufen, zu analysieren und zu interpretieren. So kann die KI bei UI-Implementierung, Codegenerierung, Komponentengewinnung oder Design-to-Code-Übersetzung helfen, indem sie stets aktuelle Layoutinfos aus Figma-Projekten bezieht. Der Server fungiert als Vermittler, sorgt für sichere und strukturierte API-Interaktionen mit Figma und macht die Daten als Kontext für LLMs und Entwickler zugänglich.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten Prompt-Vorlagen aufgeführt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine spezifischen MCP-Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

Es ist keine explizite Tool-Liste vorhanden (z. B. aus server.py oder Code-Listings). Details zu Tool-Endpunkten oder -Funktionen sind in der verfügbaren Dokumentation nicht enthalten.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Unterstützung bei UI-Implementierung: KI-Agenten können auf Figma-Layouts zugreifen und Entwickler beim Umsetzen von Designs in Code unterstützen – für pixelgenaue Ergebnisse.
• Komponentengewinnung: Automatisierte Erkennung und Extraktion von wiederverwendbaren Komponenten aus Figma-Dateien, um die Frontend-Entwicklung zu beschleunigen.
• Automatisierung von Design-Reviews: Bietet Kontext, damit die KI Code mit Figma-Designs abgleicht und Inkonsistenzen frühzeitig erkennt.
• Dokumentationsgenerierung: KI kann Dokumentation zu UI-Elementen direkt aus Figma-Layouts erstellen und damit die Teamkommunikation verbessern.
• Schnelles Prototyping: Erleichtert die Erstellung von Code-Prototypen auf Grundlage aktueller Figma-Dateien und beschleunigt so Entwicklungszyklen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Figma-Context MCP-Server mit folgendem JSON-Snippet im Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie den laufenden Server über Windsurf-Logs oder die UI.

API-Schlüssel absichern

Speichern Sie Ihren Figma API-Schlüssel als Umgebungsvariable und referenzieren Sie ihn in Ihrer Konfiguration:

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

Claude

1. Installieren Sie Node.js.
2. Öffnen Sie das Konfigurationspanel oder die Datei von Claude.
3. Fügen Sie den Figma-Context MCP-Server in Ihr mcpServers-Array ein:

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

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie die Verbindung über den Serverstatus in Claude.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Bearbeiten Sie Ihre Cursor-Einstellungen oder -Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgendes zur mcpServers-Property hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Prüfen Sie in Logs oder UI, ob der Server erfolgreich gestartet wurde.

Cline

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Öffnen Sie Ihre Cline-Konfiguration.
3. Fügen Sie den Figma-Context MCP-Server hinzu:

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

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Validieren Sie die Integration über die Cline-Diagnose.

Hinweis: Sichern Sie Ihren Figma API-Schlüssel immer über Umgebungsvariablen wie oben im Windsurf-Abschnitt gezeigt.

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow einzubinden, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Daten in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, "figma-context" durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Diese MCP-Implementierung bietet eine klare Übersicht und Setup-Anleitung, aber es fehlt an detaillierter Dokumentation zu Prompts, Ressourcen und spezifischen Tool-Endpunkten, was die Out-of-the-Box-Entdeckbarkeit für individuelle Workflows einschränkt.

MCP-Bewertung

Bewertungszusammenfassung:
Auf Basis der obigen Informationen bewerte ich diesen MCP-Server mit 4/10. Er bietet eine gute Übersicht, ist weit verbreitet (viele Sterne/Forks) und hat eine klare Open-Source-Lizenz, aber es fehlt an detaillierter Dokumentation zu MCP-Tools, Ressourcen und Prompts, was für fortgeschrittene MCP-Integration und Entwicklerakzeptanz entscheidend ist.