
Figma-Context MCP Server
De Figma-Context MCP Server verbindt AI codeeragents met Figma-ontwerplay-outs door Figma-gegevens beschikbaar te stellen via het Model Context Protocol (MCP). ...
Automatiseer, analyseer en wijzig Figma-bestanden programmatisch met de Cursor Talk To Figma MCP Server—maak ontwerpautomatisering toegankelijk voor AI-agenten en ontwikkelaars.
De Cursor Talk To Figma MCP Server vormt een brug tussen de Cursor AI-ontwikkelomgeving en Figma, waardoor naadloze interactie ontstaat tussen AI-assistenten en ontwerpbestanden. Door Figma’s ontwerpinformatie en acties beschikbaar te maken via het Model Context Protocol (MCP), stelt deze server ontwikkelaars en AI-agenten in staat om Figma-ontwerpen programmatisch te lezen, analyseren en wijzigen. Deze integratie stroomlijnt workflows voor ontwerpers en ontwikkelaars door repetitieve ontwerptaken te automatiseren, bulkvervanging van inhoud mogelijk te maken, component-overrides door te voeren en andere automatiseringsmogelijkheden direct vanuit AI-aangedreven tools te bieden. De server verhoogt de productiviteit en samenwerking door Figma’s mogelijkheden via gestandaardiseerde MCP-eindpunten toegankelijk te maken.
Er worden geen prompt-sjablonen expliciet vermeld in de repository of documentatie.
Er is geen expliciete lijst van MCP-resources opgenomen in de repository of documentatie.
Er is geen expliciete lijst van MCP-tools opgenomen in de repository of serverbestanden zoals gepresenteerd.
curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
).bun setup
uit om afhankelijkheden te installeren.bun socket
.{
"mcpServers": {
"cursor-talk-to-figma": {
"command": "bunx",
"args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen:
{
"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}"
}
}
}
}
bun setup
en bun socket
uit zoals hierboven.{
"mcpServers": {
"cursor-talk-to-figma": {
"command": "bunx",
"args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen: (zie voorbeeld hierboven)
bun setup
uit.bun socket
.{
"mcpServers": {
"cursor-talk-to-figma": {
"command": "bunx",
"args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen: (zie voorbeeld hierboven)
bun setup
en bun socket
uit.{
"mcpServers": {
"cursor-talk-to-figma": {
"command": "bunx",
"args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
}
}
}
API-sleutels beveiligen: (zie voorbeeld hierboven)
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en koppel je deze aan je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Vul in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:
{
"cursor-talk-to-figma": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken en heeft toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet om “cursor-talk-to-figma” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar je eigen MCP-server URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Uitgebreid in readme.md en projectbeschrijving |
Lijst met Prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen gevonden |
Lijst met Resources | ⛔ | Niet expliciet vermeld |
Lijst met Tools | ⛔ | Niet expliciet vermeld |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld met omgevingsvariabele gegeven |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Geen vermelding gevonden |
De repository biedt een robuuste integratie voor Figma-automatisering via MCP, maar mist gedetailleerde documentatie over prompts, tools en resources. De installatie-instructies en toepassingen zijn duidelijk en praktisch, maar diepgaandere MCP-specifieke functies (roots, sampling, enz.) zijn niet gedocumenteerd.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Minimaal één tool | ⛔ |
Aantal forks | 433 |
Aantal sterren | 4.4k |
Mening en beoordeling:
Gebaseerd op bovenstaande tabellen verdient deze MCP-server een 6/10. Hij is populair, wordt actief gebruikt en biedt duidelijke installatie en waardevolle integratie, maar mist expliciete documentatie voor MCP-prompts, resources en tooling, en toont geen bewijs van roots- of sampling-ondersteuning.
Het is een integratielaag die de Cursor AI-ontwikkelomgeving verbindt met Figma via het Model Context Protocol (MCP), zodat AI-assistenten en ontwikkelaars Figma-ontwerpen programmatisch kunnen lezen, analyseren en aanpassen voor workflowautomatisering.
Belangrijke toepassingen zijn bulkvervanging van tekstinhoud, het doorvoeren van instance overrides in ontwerp-systemen, het automatiseren van ontwerptaken (zoals stijl- of lay-outwijzigingen), Figma integreren met AI-agenten voor ontwerpanalyse of snel prototypen, en het overbruggen van ontwikkel- en ontwerpworkflows.
Sla je FIGMA_API_KEY altijd op in omgevingsvariabelen en verwijs ernaar binnen je MCP-serverconfiguratie onder de velden 'env' en 'inputs' om te voorkomen dat gevoelige gegevens in de code zichtbaar zijn.
Er worden geen expliciete prompt-sjablonen, MCP-resources of tools genoemd in de repository of serverdocumentatie. De integratie richt zich op het mogelijk maken van Figma-toegang via MCP-eindpunten voor automatisering.
Voeg het MCP-onderdeel toe aan je FlowHunt-flow en configureer vervolgens het systeem-MCP met je servergegevens, waarbij je het transport en de server-URL specificeert. Zo kan je AI-agent Figma-functies via MCP gebruiken.
Het is robuust, wordt actief gebruikt en heeft duidelijke installatie-instructies, wat resulteert in een score van 6/10. Er ontbreekt echter expliciete documentatie voor MCP-prompts, resources en geavanceerde functies zoals roots en sampling.
Integreer de Cursor Talk To Figma MCP Server om ontwerptaken te automatiseren, prototypen te versnellen en bruggen te slaan tussen ontwikkel- en ontwerpteams met behulp van AI.
De Figma-Context MCP Server verbindt AI codeeragents met Figma-ontwerplay-outs door Figma-gegevens beschikbaar te stellen via het Model Context Protocol (MCP). ...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...