Cosa fa il server MCP “Cursor Talk To Figma”?

Il Cursor Talk To Figma MCP Server fornisce un ponte tra l’ambiente di sviluppo Cursor AI e Figma, consentendo un’interazione fluida tra assistenti IA e file di design. Espone i dati e le azioni di Figma tramite il Model Context Protocol (MCP), permettendo a sviluppatori e agenti IA di leggere, analizzare e modificare i design Figma in modo programmato. Questa integrazione semplifica i flussi di lavoro per designer e sviluppatori automatizzando attività ripetitive di design, abilitando la sostituzione di contenuti in blocco, la propagazione di override di componenti e offrendo altre funzionalità di automazione direttamente dagli strumenti potenziati dall’IA. Il server aumenta la produttività e la collaborazione rendendo le funzionalità di Figma accessibili tramite endpoint MCP standardizzati.

Elenco dei Prompt

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

Elenco delle Risorse

Nessun elenco esplicito di risorse MCP è fornito nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti MCP è incluso nel repository o nei file del server come presentato.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Sostituzione in blocco di contenuti testuali: Automatizza la sostituzione di testi su più progetti Figma, riducendo le modifiche manuali e risparmiando tempo prezioso ai team di design.
• Propagazione di override di istanze: Propaga automaticamente gli override di istanze di componenti da una sorgente a più destinazioni, semplificando aggiornamenti ripetitivi in grandi design system.
• Automazione del design: Consente l’automazione guidata dall’IA di varie attività Figma, come aggiornamento di stili, modifica di layout o generazione di nuovi elementi di design, direttamente dagli ambienti di sviluppo.
• Integrazione di Figma con agenti IA: Permette agli agenti IA in Cursor di leggere e scrivere file Figma, abilitando analisi di design avanzate, critica o prototipazione rapida.
• Sviluppo e design collaborativi: Colma il divario tra team di sviluppo e design consentendo l’accesso programmato ai file Figma dal codice, favorendo integrazione più stretta e cicli di feedback più rapidi.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Bun installato (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash).
2. Clona il repository ed esegui bun setup per installare le dipendenze.
3. Avvia il server WebSocket: bun socket.
4. Aggiungi il server MCP alla configurazione di Windsurf:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf. Verifica la connessione al server.

Protezione delle chiavi 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. Installa i prerequisiti (Bun).
2. Esegui bun setup e bun socket come sopra.
3. Aggiungi il server MCP al file di configurazione di Claude:

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

4. Salva e riavvia Claude.

Protezione delle chiavi API: (vedi esempio sopra)

Cursor

1. Installa Bun ed esegui bun setup.
2. Avvia il server WebSocket: bun socket.
3. Aggiungi quanto segue alla configurazione di Cursor:

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

4. Salva e riavvia Cursor, quindi verifica che il server MCP sia attivo.

Protezione delle chiavi API: (vedi esempio sopra)

Cline

1. Assicurati che Bun sia installato.
2. Esegui bun setup e bun socket.
3. Nella configurazione di Cline, aggiungi:

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

4. Salva, riavvia Cline e verifica.

Protezione delle chiavi API: (vedi esempio sopra)

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente IA:

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:

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

Una volta configurato, l’agente IA potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “cursor-talk-to-figma” con il nome reale del tuo MCP server e di sostituire la URL con quella del tuo MCP server.

Panoramica

Il repository offre una robusta integrazione per automatizzare Figma tramite MCP, ma manca di documentazione dettagliata su prompt, strumenti e risorse. Le istruzioni di setup e i casi d’uso sono chiari e pratici, ma funzionalità MCP più approfondite (roots, sampling, ecc.) non sono documentate.

Punteggio MCP

Opinione e valutazione:
Sulla base delle due tabelle, questo MCP server ottiene un 6/10. È ben apprezzato, usato attivamente e offre setup chiaro e integrazione preziosa, ma manca di documentazione esplicita per prompt, risorse e strumenti MCP, e non fornisce evidenza di supporto a roots o sampling.