Cursor Talk To Figma MCP Server

Co robi serwer “Cursor Talk To Figma” MCP?

Serwer Cursor Talk To Figma MCP zapewnia most między środowiskiem developerskim Cursor AI a Figmą, umożliwiając bezproblemową współpracę asystentów AI z plikami projektowymi. Udostępniając dane projektowe Figmy i akcje przez Model Context Protocol (MCP), serwer pozwala deweloperom i agentom AI programistycznie odczytywać, analizować i modyfikować projekty Figma. Integracja ta usprawnia workflowy projektantów i programistów przez automatyzację powtarzalnych zadań, umożliwiając masową podmianę treści, propagowanie nadpisań komponentów oraz inne możliwości automatyzacji bezpośrednio z poziomu narzędzi zasilanych AI. Serwer podnosi produktywność i współpracę, udostępniając funkcje Figmy poprzez standaryzowane endpointy MCP.

Lista promptów

Brak jawnie wymienionych szablonów promptów w repozytorium lub dokumentacji.

Lista zasobów

W repozytorium lub dokumentacji nie podano jawnej listy zasobów MCP.

Lista narzędzi

W repozytorium ani plikach serwera nie znaleziono jawnej listy narzędzi MCP.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Masowa zamiana treści tekstowych: Automatyzuj podmianę tekstu w wielu projektach Figma, redukując ręczne poprawki i oszczędzając czas zespołów projektowych.
• Propagacja nadpisań instancji: Automatycznie propaguj nadpisania instancji komponentów z jednego źródła do wielu celów, upraszczając powtarzalne aktualizacje w dużych systemach projektowych.
• Automatyzacja projektowania: Pozwól AI automatyzować różne zadania w Figmie, jak aktualizacja stylów, zmiana układów czy generowanie nowych elementów bezpośrednio ze środowisk developerskich.
• Integracja Figmy z agentami AI: Pozwól agentom AI w Cursorze odczytywać i zapisywać pliki Figma, umożliwiając zaawansowaną analizę projektów, ocenę lub szybkie prototypowanie.
• Współpraca developmentu z projektowaniem: Zlikwiduj bariery między zespołami developerskimi i projektowymi, udostępniając programistyczny dostęp do projektów Figma z poziomu kodu, co usprawnia integrację i przyspiesza iteracje.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Bun (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash).
2. Sklonuj repozytorium i uruchom bun setup, aby zainstalować zależności.
3. Uruchom serwer WebSocket: bun socket.
4. Dodaj serwer MCP do pliku konfiguracyjnego Windsurf:

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

5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf. Zweryfikuj połączenie z serwerem.

Zabezpieczenie kluczy 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. Zainstaluj wymagania (Bun).
2. Uruchom bun setup i bun socket jak powyżej.
3. Dodaj serwer MCP do pliku konfiguracyjnego Claude:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude.

Zabezpieczenie kluczy API: (zobacz przykład powyżej)

Cursor

1. Zainstaluj Bun i uruchom bun setup.
2. Uruchom serwer WebSocket: bun socket.
3. Dodaj poniższe do konfiguracji Cursor:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor, a następnie sprawdź aktywność serwera MCP.

Zabezpieczenie kluczy API: (zobacz przykład powyżej)

Cline

1. Upewnij się, że Bun jest zainstalowany.
2. Uruchom bun setup oraz bun socket.
3. W pliku konfiguracyjnym Cline dodaj:

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

4. Zapisz, zrestartuj Cline i zweryfikuj.

Zabezpieczenie kluczy API: (zobacz przykład powyżej)

Jak używać MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflowie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i podłączenia go do agenta AI:

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

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z funkcji MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “cursor-talk-to-figma” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny URL serwera MCP.

Podsumowanie

Repozytorium zapewnia solidną integrację do automatyzacji Figmy za pomocą MCP, ale brakuje w nim szczegółowej dokumentacji dotyczącej promptów, narzędzi oraz zasobów. Instrukcje wdrożeniowe i przykłady zastosowań są jasne i praktyczne, jednak zaawansowane funkcje MCP (roots, sampling itp.) nie są opisane.

Ocena MCP

Opinia i ocena:
Na podstawie powyższych tabel ten serwer MCP uzyskuje ocenę 6/10. Jest popularny, aktywnie używany i oferuje czytelną konfigurację oraz wartościową integrację, lecz brakuje mu jawnej dokumentacji promptów MCP, zasobów i narzędzi oraz dowodów na wsparcie roots czy sampling.