Figma-Context MCP Server

Cosa fa il server MCP “Figma-Context”?

Il Figma-Context MCP Server è uno strumento progettato per colmare il divario tra agenti AI di codifica e layout di design Figma. Esponendo i dati dei layout Figma tramite il Model Context Protocol (MCP), fornisce potere agli assistenti AI—come quelli utilizzati su piattaforme come Cursor—di recuperare, analizzare e ragionare direttamente sui file Figma durante i flussi di lavoro di sviluppo. Questo abilita scenari in cui l’AI può assistere nell’implementazione UI, generazione di codice, estrazione di componenti o traduzione design-to-code recuperando informazioni di layout aggiornate dai progetti Figma. Il server agisce da intermediario, facilitando interazioni API sicure e strutturate con Figma e rendendo i dati accessibili come contesto per LLM e sviluppatori.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è elencato nel repository o nella sua documentazione.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è descritta nel repository o nella sua documentazione.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti è presente (ad esempio, da server.py o elenchi di codice). Dettagli su endpoint di strumenti o funzioni non sono presenti nella documentazione disponibile.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Assistenza all’implementazione UI: Permette agli agenti AI di accedere ai layout Figma e supportare gli sviluppatori nella traduzione dei design in codice, garantendo risultati pixel-perfect.
• Estrazione di Componenti: Consente l’identificazione e l’estrazione automatica di componenti riutilizzabili dai file Figma, accelerando lo sviluppo frontend.
• Automazione delle Revisioni di Design: Fornisce contesto all’AI per revisionare il codice rispetto ai design Figma, individuando inconsistenze precocemente.
• Generazione di Documentazione: L’AI può generare documentazione per gli elementi UI direttamente dai layout Figma, migliorando la comunicazione del team.
• Prototipazione Rapida: Facilita la creazione di prototipi di codice basati su file Figma live, velocizzando i cicli di iterazione.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js installato.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il Figma-Context MCP Server usando uno snippet JSON nella sezione mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia attivo tramite i log di Windsurf o l’interfaccia grafica.

Protezione delle API Key

Conserva la tua Figma API key in una variabile di ambiente e referenziala nella configurazione:

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

Claude

1. Installa Node.js.
2. Apri il pannello o il file di configurazione di Claude.
3. Inserisci il Figma-Context MCP Server nel tuo array mcpServers:

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

4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma la connessione controllando lo stato del server in Claude.

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Modifica le impostazioni o il file di configurazione di Cursor.
3. Aggiungi quanto segue alla proprietà mcpServers:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Controlla i log o la UI per il corretto avvio del server.

Cline

1. Installa Node.js se non già presente.
2. Accedi alla configurazione di Cline.
3. Aggiungi il Figma-Context MCP Server con:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Valida l’integrazione tramite la diagnostica di Cline.

Nota: Proteggi sempre la tua Figma API key usando variabili di ambiente come mostrato nella sezione Windsurf sopra.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo del MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "figma-context" con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

Questa implementazione MCP offre una panoramica chiara e istruzioni di setup, ma manca di documentazione dettagliata su prompt, risorse e endpoint di strumenti specifici, il che limita la sua immediata scoperta per workflow personalizzati.

Punteggio MCP

Sommario valutazione:
Sulla base delle informazioni sopra, valuterei questo MCP server 4/10. Offre una buona panoramica, è ampiamente usato (molte star/fork) e possiede una licenza open-source chiara, ma manca di documentazione dettagliata su strumenti MCP, risorse e prompt, fondamentale per un’integrazione MCP avanzata e l’adozione da parte degli sviluppatori.