Cursor Talk To Figma MCP Server

Que fait le serveur MCP “Cursor Talk To Figma” ?

Le serveur Cursor Talk To Figma MCP crée un pont entre l’environnement de développement Cursor AI et Figma, permettant une interaction fluide entre les assistants IA et les fichiers de design. En exposant les données et actions de design Figma via le Model Context Protocol (MCP), ce serveur permet aux développeurs et agents IA de lire, analyser et modifier les designs Figma par programmation. Cette intégration simplifie les workflows des designers et développeurs en automatisant les tâches répétitives, en permettant le remplacement de contenu en masse, la propagation des remplacements de composants, et d’autres capacités d’automatisation directement depuis des outils alimentés par l’IA. Le serveur améliore la productivité et la collaboration en rendant les fonctionnalités de Figma accessibles via des endpoints MCP standardisés.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement listé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune liste explicite de ressources MCP n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

Aucune liste explicite d’outils MCP n’est incluse dans le dépôt ou les fichiers serveur tels que présentés.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Remplacement en masse de contenu textuel : Automatisez le remplacement de textes à travers plusieurs designs Figma, réduisant les modifications manuelles et faisant gagner un temps précieux aux équipes de design.
• Propagation des remplacements d’instances : Propagez automatiquement les remplacements d’instances de composants d’une source vers de multiples cibles, simplifiant les mises à jour répétitives dans de grands systèmes de design.
• Automatisation du design : Permettez l’automatisation par IA de diverses tâches Figma comme la mise à jour de styles, la modification de mises en page ou la génération de nouveaux éléments de design, directement depuis votre environnement de développement.
• Intégration de Figma avec des agents IA : Autorisez les agents IA de Cursor à lire et écrire dans les fichiers Figma, permettant l’analyse avancée de design, la critique ou le prototypage rapide.
• Développement collaboratif et design : Comblez le fossé entre équipes de développement et de design en permettant un accès programmatique aux designs Figma depuis le code, favorisant une meilleure intégration et des boucles de retours plus rapides.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir installé Bun (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash).
2. Clonez le dépôt et exécutez bun setup pour installer les dépendances.
3. Démarrez le serveur WebSocket : bun socket.
4. Ajoutez le serveur MCP à votre configuration Windsurf :

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

5. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf. Vérifiez la connexion au serveur.

Sécurisation des clés API :

{
  "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. Installez les prérequis (Bun).
2. Exécutez bun setup et bun socket comme ci-dessus.
3. Ajoutez le serveur MCP à votre fichier de configuration Claude :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude.

Sécurisation des clés API : (voir exemple ci-dessus)

Cursor

1. Installez Bun et exécutez bun setup.
2. Lancez le serveur WebSocket : bun socket.
3. Ajoutez ce qui suit à votre configuration Cursor :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor, puis vérifiez que le serveur MCP est actif.

Sécurisation des clés API : (voir exemple ci-dessus)

Cline

1. Vérifiez que Bun est installé.
2. Exécutez bun setup et bun socket.
3. Dans la configuration de Cline, ajoutez :

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

4. Enregistrez, redémarrez Cline et vérifiez.

Sécurisation des clés API : (voir exemple ci-dessus)

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration du système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “cursor-talk-to-figma” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Le dépôt fournit une intégration robuste pour automatiser Figma via MCP, mais manque de documentation détaillée sur les prompts, outils et ressources. Les instructions de configuration et cas d’usage sont clairs et pratiques, mais les fonctionnalités MCP plus avancées (roots, sampling, etc.) ne sont pas documentées.

Score MCP

Avis et note :
Sur la base des deux tableaux, ce serveur MCP obtient une note de 6/10. Il est bien étoilé, utilisé activement et offre une configuration claire ainsi qu’une intégration précieuse, mais il manque de documentation explicite sur les prompts, ressources et outils MCP, et n’apporte aucune preuve de support pour roots ou sampling.