Cursor Talk To Figma MCP Server

Automatizza, analizza e modifica file Figma in modo programmato con il Cursor Talk To Figma MCP Server—rendendo l’automazione del design accessibile ad agenti AI e sviluppatori.

Cursor Talk To Figma MCP Server

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:

FlowHunt MCP flow

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

SezioneDisponibilitàDettagli/Note
PanoramicaDettagliata in readme.md e descrizione progetto
Elenco dei PromptNessun template di prompt trovato
Elenco delle RisorseNon elencate esplicitamente
Elenco degli StrumentiNon elencati esplicitamente
Protezione delle Chiavi APIEsempio di variabile d’ambiente fornito
Supporto Sampling (meno importante in valutazione)Nessuna menzione trovata

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

Presenza di LICENSE✅ (MIT)
Almeno uno strumento
Numero di Fork433
Numero di Star4.4k

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.

Domande frequenti

Cos’è il Cursor Talk To Figma MCP Server?

È uno strato di integrazione che collega l’ambiente di sviluppo Cursor AI a Figma tramite il Model Context Protocol (MCP), consentendo ad assistenti IA e sviluppatori di leggere, analizzare e modificare i design Figma in modo programmato per automatizzare i flussi di lavoro.

Quali sono i principali casi d’uso di questo server?

I casi d’uso principali includono la sostituzione in blocco di contenuti testuali, la propagazione di override di istanze nei design system, l’automazione di attività di design (come modifiche a stili o layout), l’integrazione di Figma con agenti IA per analisi di design o prototipazione rapida, e il collegamento tra sviluppo e design.

Come posso proteggere le mie chiavi API Figma?

Conserva sempre la tua FIGMA_API_KEY nelle variabili d’ambiente e fai riferimento ad esse nella configurazione del server MCP nei campi 'env' e 'inputs' per evitare di esporre credenziali sensibili nel codice.

Il server fornisce template di prompt o strumenti espliciti?

Non sono presenti template di prompt, risorse MCP o strumenti espliciti elencati nel repository o nella documentazione del server. L’integrazione è focalizzata sull’accesso a Figma tramite endpoint MCP per l’automazione.

Come collego questo MCP server in FlowHunt?

Aggiungi il componente MCP al tuo flusso FlowHunt, poi configura il sistema MCP con i dettagli del tuo server, specificando il transport e la URL del server. In questo modo il tuo agente IA potrà accedere alle funzioni Figma tramite MCP.

Qual è la valutazione complessiva di questo MCP server?

È robusto, usato attivamente e chiaro nelle istruzioni di setup, ottenendo un punteggio di 6/10. Tuttavia, mancano documentazione esplicita per prompt MCP, risorse e funzionalità avanzate come roots e sampling.

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