Figma-Context MCP Server

Do czego służy serwer “Figma-Context” MCP?

Serwer Figma-Context MCP to narzędzie zaprojektowane do połączenia agentów AI do kodowania z układami projektowymi Figma. Udostępniając dane układów Figma poprzez Model Context Protocol (MCP), pozwala asystentom AI – takim jak na platformie Cursor – pobierać, analizować oraz interpretować pliki Figma bezpośrednio w trakcie pracy deweloperskiej. Umożliwia to wsparcie AI w implementacji UI, generowaniu kodu, ekstrakcji komponentów czy tłumaczeniu projektów na kod przez dostęp do aktualnych informacji z projektów Figma. Serwer działa jako pośrednik, ułatwiając bezpieczne i uporządkowane interakcje API z Figma i udostępniając dane jako kontekst zarówno dla LLM, jak i deweloperów.

Lista promptów

Brak jawnie zdefiniowanych szablonów promptów w repozytorium lub dokumentacji.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie opisano żadnych jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

Nie znaleziono jawnej listy narzędzi (np. w server.py lub listingach kodu). W dostępnej dokumentacji brak szczegółów o endpointach narzędzi czy funkcjach.

Przykłady zastosowania tego serwera MCP

• Wsparcie implementacji UI: Pozwala agentom AI na dostęp do układów Figma i wspiera deweloperów w tłumaczeniu projektów na kod, zapewniając pixel-perfect wyniki.
• Ekstrakcja komponentów: Umożliwia automatyczną identyfikację i wyodrębnianie komponentów wielokrotnego użytku z plików Figma, przyspieszając rozwój frontendu.
• Automatyzacja przeglądu projektów: Dostarcza kontekst AI do sprawdzania kodu względem projektów Figma, wykrywając niezgodności na wczesnym etapie.
• Generowanie dokumentacji: AI może generować dokumentację elementów UI bezpośrednio z układów Figma, poprawiając komunikację w zespole.
• Szybkie prototypowanie: Ułatwia tworzenie prototypów kodu na podstawie aktualnych plików Figma, skracając cykle iteracji.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer Figma-Context MCP za pomocą fragmentu JSON w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Sprawdź, czy serwer działa, korzystając z logów Windsurf lub interfejsu UI.

Zabezpieczenie kluczy API

Przechowuj swój klucz API Figma jako zmienną środowiskową i odwołuj się do niego w konfiguracji:

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

Claude

1. Zainstaluj Node.js.
2. Otwórz panel lub plik konfiguracji Claude’a.
3. Wstaw serwer Figma-Context MCP do tablicy mcpServers:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Claude.
5. Potwierdź połączenie, sprawdzając status serwera w Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowane.
2. Edytuj ustawienia lub plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj poniższy fragment do właściwości mcpServers:

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

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cursor.
5. Sprawdź logi lub UI, aby potwierdzić poprawne uruchomienie serwera.

Cline

1. Jeśli jeszcze nie masz, zainstaluj Node.js.
2. Otwórz konfigurację Cline.
3. Dodaj serwer Figma-Context MCP:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cline.
5. Zweryfikuj integrację za pomocą diagnostyki Cline.

Uwaga: Zawsze zabezpieczaj klucz API Figma, używając zmiennych środowiskowych, jak pokazano wyżej w sekcji Windsurf.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i podłącz go do agenta AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić "figma-context" na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Ta implementacja MCP oferuje jasny przegląd i instrukcje konfiguracji, ale brakuje jej szczegółowej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów oraz konkretnych endpointów narzędzi, co ogranicza możliwość natychmiastowego wykorzystania w niestandardowych workflow.

Ocena MCP

Podsumowanie oceny:
Na podstawie powyższych informacji oceniam ten serwer MCP na 4/10. Zapewnia dobry ogólny przegląd, jest szeroko wykorzystywany (wiele gwiazdek/forków) i ma jasną licencję open-source, ale brakuje mu szczegółowej dokumentacji dotyczącej narzędzi MCP, zasobów i promptów, co jest kluczowe dla zaawansowanej integracji MCP i adopcji przez deweloperów.