Cursor Talk To Figma MCP 서버

“Cursor Talk To Figma” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Cursor Talk To Figma MCP 서버는 Cursor AI 개발 환경과 Figma 사이를 연결해주어, AI 도우미와 디자인 파일 간의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다. 이 서버는 Figma의 디자인 데이터와 작업을 Model Context Protocol(MCP)을 통해 노출하여, 개발자와 AI 에이전트가 Figma 디자인을 프로그래밍 방식으로 읽고, 분석하며, 수정할 수 있도록 지원합니다. 이 통합은 반복적인 디자인 작업을 자동화하고, 대량 콘텐츠 교체, 컴포넌트 오버라이드 전파, 기타 자동화 기능을 AI 기반 도구에서 직접 사용할 수 있게 하여 디자이너와 개발자의 워크플로우를 혁신적으로 간소화합니다. 서버는 표준화된 MCP 엔드포인트를 통해 Figma의 기능을 제공하여 생산성과 협업을 크게 향상시킵니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적으로 제공된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에 명시적으로 MCP 리소스 목록이 제공되지 않습니다.

도구 목록

저장소나 서버 파일에 명시적으로 포함된 MCP 도구 목록이 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 대량 텍스트 콘텐츠 교체: 여러 Figma 디자인 내 텍스트 콘텐츠를 자동으로 교체하여, 디자인 팀의 수작업을 줄이고 시간을 절약할 수 있습니다.
• 인스턴스 오버라이드 전파: 하나의 소스에서 여러 대상 컴포넌트로 인스턴스 오버라이드를 자동 전파하여, 대규모 디자인 시스템의 반복 업데이트를 간소화합니다.
• 디자인 자동화: 스타일 업데이트, 레이아웃 수정, 새로운 디자인 요소 생성 등 다양한 Figma 작업을 개발 환경에서 AI 기반으로 자동화할 수 있습니다.
• Figma와 AI 에이전트 통합: Cursor 내의 AI 에이전트가 Figma 파일을 읽고 쓸 수 있어, 고급 디자인 분석, 비평, 신속한 프로토타이핑이 가능합니다.
• 협업 개발 및 디자인: 코드에서 Figma 디자인에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있어, 개발팀과 디자인팀의 통합과 빠른 피드백 루프를 촉진합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Bun이 설치되어 있는지 확인하세요 (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash).
2. 저장소를 클론하고 bun setup을 실행하여 의존성을 설치하세요.
3. WebSocket 서버를 시작하세요: bun socket.
4. Windsurf 설정에 MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요. 서버와의 연결을 확인하세요.

API 키 보안 설정:

{
  "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. 필수 도구(Bun)를 설치하세요.
2. 위와 같이 bun setup과 bun socket을 실행하세요.
3. Claude 설정 파일에 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.

API 키 보안 설정: (위 예시 참조)

Cursor

1. Bun을 설치하고 bun setup을 실행하세요.
2. WebSocket 서버를 시작하세요: bun socket.
3. Cursor 설정에 다음을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하고 MCP 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

API 키 보안 설정: (위 예시 참조)

Cline

1. Bun이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. bun setup과 bun socket을 실행하세요.
3. Cline 설정에 다음을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하고 확인하세요.

API 키 보안 설정: (위 예시 참조)

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 이를 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “cursor-talk-to-figma"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

이 저장소는 MCP를 통한 Figma 자동화에 견고한 통합을 제공하지만, 프롬프트, 도구, 리소스에 대한 상세 문서는 부족합니다. 설정 방법과 활용 사례는 명확하고 실용적이지만, MCP 고유의 심화 기능(roots, sampling 등)에 대한 문서화는 없습니다.

MCP 점수

의견 및 평가:
위의 두 표를 바탕으로 이 MCP 서버는 6/10 점수를 받았습니다. 별점과 사용량이 높고, 명확한 설정 및 가치 있는 통합을 제공하지만, MCP 프롬프트·리소스·도구에 대한 명확한 문서화가 부족하며 roots나 sampling 지원에 대한 근거가 없습니다.