Figma-Context MCP Server

Hva gjør “Figma-Context” MCP-serveren?

Figma-Context MCP-serveren er et verktøy designet for å bygge bro mellom AI-kodingsagenter og Figma-designoppsett. Ved å eksponere Figma-oppsettsdata gjennom Model Context Protocol (MCP), gir den AI-assistenter—slik som de som brukes i plattformer som Cursor—mulighet til å hente, analysere og resonnere om Figma-filer direkte i utviklingsarbeidsflyter. Dette muliggjør scenarier hvor AI kan bistå med UI-implementering, kodegenerering, komponentuttrekk eller design-til-kode-oversettelse ved å hente oppdatert informasjon fra Figma-prosjekter. Serveren fungerer som et mellomledd, og legger til rette for sikre og strukturerte API-interaksjoner med Figma, og gjør dataene tilgjengelige som kontekst for LLM-er og utviklere.

Liste over prompts

Ingen eksplisitte prompt-maler er listet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitt liste over verktøy er funnet (f.eks. fra server.py eller kodelisteringer). Detaljer om verktøyendepunkter eller funksjoner er ikke tilstede i tilgjengelig dokumentasjon.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Bistand til UI-implementering: Lar AI-agenter få tilgang til Figma-oppsett og støtte utviklere i å oversette design til kode, og sikrer pikselperfekte resultater.
• Komponentuttrekk: Muliggjør automatisert identifisering og uttrekk av gjenbrukbare komponenter fra Figma-filer, og akselererer frontend-utvikling.
• Automatisert designgjennomgang: Gir kontekst slik at AI kan sammenligne kode mot Figma-design og oppdage inkonsistenser tidlig.
• Generering av dokumentasjon: AI kan generere dokumentasjon for UI-elementer direkte fra Figma-oppsett, noe som forbedrer kommunikasjonen i teamet.
• Rask prototypeutvikling: Legger til rette for opprettelse av kodeprototyper basert på levende Figma-filer, og øker tempoet på iterasjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din.
3. Legg til Figma-Context MCP-serveren ved å bruke et JSON-utdrag i mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører via Windsurf-logger eller UI.

Sikring av API-nøkler

Lagre Figma API-nøkkelen din i en miljøvariabel og referer til den i konfigurasjonen din:

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

Claude

1. Installer Node.js.
2. Åpne Claudes konfigurasjonspanel eller fil.
3. Sett inn Figma-Context MCP-serveren i mcpServers-arrayen din:

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

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft tilkoblingen ved å sjekke serverstatusen i Claude.

Cursor

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Rediger Cursor-innstillingene eller konfigurasjonsfilen.
3. Legg til følgende i mcpServers-egenskapen:

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

4. Lagre endringene og start Cursor på nytt.
5. Sjekk logger eller UI for vellykket serveroppstart.

Cline

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
2. Gå til Cline-konfigurasjonen.
3. Legg til Figma-Context MCP-serveren med:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Valider integrasjonen via Cline-diagnostikk.

Merk: Sikre alltid Figma API-nøkkelen din ved å bruke miljøvariabler slik vist i Windsurf-seksjonen over.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når dette er satt opp, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre "figma-context" til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Denne MCP-implementasjonen gir en tydelig oversikt og oppsettsinstruksjoner, men mangler detaljert dokumentasjon om prompts, ressurser og spesifikke verktøyendepunkter, noe som begrenser dens brukervennlighet for tilpasningsdyktige arbeidsflyter.

MCP-score

Vurderingsoppsummering:
Basert på informasjonen ovenfor, vil jeg gi denne MCP-serveren en 4/10. Den gir en god oversikt, er mye brukt (mange stjerner/forks) og har en tydelig åpen kildekode-lisens, men mangler detaljert dokumentasjon om MCP-verktøy, ressurser og prompts, noe som er avgjørende for avansert MCP-integrasjon og utvikleradopsjon.