Cursor Talk To Figma MCP Server

Was macht der “Cursor Talk To Figma” MCP Server?

Der Cursor Talk To Figma MCP Server stellt eine Brücke zwischen der Cursor AI-Entwicklungsumgebung und Figma dar und ermöglicht eine nahtlose Interaktion zwischen KI-Assistenten und Design-Dateien. Durch die Bereitstellung der Figma-Designdaten und -Aktionen über das Model Context Protocol (MCP) können Entwickler und KI-Agenten Figma-Designs programmatisch lesen, analysieren und modifizieren. Diese Integration rationalisiert Workflows für Designer und Entwickler, indem sie sich wiederholende Designaufgaben automatisiert, Masseninhaltsersetzungen ermöglicht, Komponenten-Overrides propagiert und weitere Automatisierungsfunktionen direkt aus KI-Tools bereitstellt. Der Server steigert Produktivität und Zusammenarbeit, indem er die Figma-Funktionen über standardisierte MCP-Endpunkte zugänglich macht.

Liste der Prompts

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

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation ist keine explizite Liste von MCP-Ressourcen enthalten.

Liste der Tools

Im Repository oder in den Serverdateien ist keine explizite Liste von MCP-Tools enthalten.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Massenersetzung von Textinhalten: Automatisieren Sie das Ersetzen von Text über mehrere Figma-Designs hinweg, reduzieren Sie manuelle Bearbeitungen und sparen Sie Designteams erheblich Zeit.
• Propagation von Instanz-Overrides: Automatisches Übertragen von Komponenten-Overrides von einer Quelle auf mehrere Ziele, vereinfacht wiederkehrende Änderungen in großen Designsystemen.
• Designautomatisierung: Ermöglichen Sie KI-gesteuerte Automatisierung verschiedenster Figma-Aufgaben wie das Aktualisieren von Stilen, Modifizieren von Layouts oder Generieren neuer Designelemente direkt aus Entwicklungsumgebungen.
• Integration von Figma mit KI-Agenten: Ermöglichen Sie KI-Agenten in Cursor, Figma-Dateien zu lesen und zu schreiben, um fortgeschrittene Designanalysen, Kritiken oder schnelles Prototyping zu ermöglichen.
• Kollaborative Entwicklung und Design: Überbrücken Sie die Lücke zwischen Entwicklungs- und Designteams, indem Sie programmatischen Zugriff auf Figma-Designs aus dem Code ermöglichen – für eine engere Integration und schnellere Feedbackschleifen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Bun installiert ist (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash).
2. Klonen Sie das Repository und führen Sie bun setup aus, um Abhängigkeiten zu installieren.
3. Starten Sie den WebSocket-Server: bun socket.
4. Fügen Sie den MCP-Server Ihrer Windsurf-Konfiguration hinzu:

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

5. Konfiguration speichern und Windsurf neu starten. Verbindung zum Server prüfen.

API-Schlüssel absichern:

{
  "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. Voraussetzungen installieren (Bun).
2. Führen Sie bun setup und bun socket wie oben aus.
3. Fügen Sie den MCP-Server zur Claude-Konfigurationsdatei hinzu:

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

4. Speichern und Claude neu starten.

API-Schlüssel absichern: (siehe Beispiel oben)

Cursor

1. Bun installieren und bun setup ausführen.
2. WebSocket-Server starten: bun socket.
3. Folgendes zur Cursor-Konfiguration hinzufügen:

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

4. Speichern und Cursor neu starten, dann prüfen, ob der MCP-Server aktiv ist.

API-Schlüssel absichern: (siehe Beispiel oben)

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Bun installiert ist.
2. Führen Sie bun setup und bun socket aus.
3. Fügen Sie in Ihrer Cline-Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern, Cline neu starten und prüfen.

API-Schlüssel absichern: (siehe Beispiel oben)

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

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

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

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “cursor-talk-to-figma” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzugeben.

Übersicht

Das Repository bietet eine robuste Integration zur Automatisierung von Figma via MCP, jedoch fehlt eine detaillierte Dokumentation zu Prompts, Tools und Ressourcen. Die Einrichtung und Anwendungsfälle sind klar und praxisnah beschrieben, aber tiefere MCP-spezifische Features (Roots, Sampling etc.) sind nicht dokumentiert.

MCP-Bewertung

Meinung und Bewertung:
Basierend auf den beiden Tabellen erhält dieser MCP-Server eine Bewertung von 6/10. Er ist gut bewertet, wird aktiv genutzt und bietet eine klare Einrichtung sowie wertvolle Integration, aber es fehlt an expliziter MCP-Prompt-, Ressourcen- und Tooling-Dokumentation sowie Nachweisen für Roots- oder Sampling-Unterstützung.