O que faz o MCP Server “Cursor Talk To Figma”?

O Cursor Talk To Figma MCP Server fornece uma ponte entre o ambiente de desenvolvimento Cursor AI e o Figma, permitindo uma interação fluida entre assistentes de IA e arquivos de design. Ao expor os dados e ações do Figma através do Model Context Protocol (MCP), esse servidor possibilita que desenvolvedores e agentes de IA leiam, analisem e modifiquem designs Figma programaticamente. Esta integração agiliza fluxos de trabalho para designers e desenvolvedores ao automatizar tarefas repetitivas de design, permitindo substituição em massa de conteúdo, propagação de overrides de componentes e oferecendo outras capacidades de automação diretamente de ferramentas com IA. O servidor aumenta a produtividade e colaboração ao tornar os recursos do Figma acessíveis via endpoints MCP padronizados.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt é explicitamente listado no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

Nenhuma lista explícita de recursos MCP é fornecida no repositório ou na documentação.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista explícita de ferramentas MCP está incluída no repositório ou nos arquivos do servidor conforme apresentado.

Casos de Uso deste MCP Server

• Substituição em Massa de Texto: Automatize a substituição de conteúdo textual em vários designs Figma, reduzindo edições manuais e economizando tempo das equipes de design.
• Propagação de Overrides de Instância: Propague automaticamente overrides de instâncias de componentes de uma fonte para vários destinos, simplificando atualizações repetitivas em grandes sistemas de design.
• Automação de Design: Possibilite automação por IA de diversas tarefas Figma, como atualização de estilos, modificação de layouts ou geração de novos elementos de design, diretamente de ambientes de desenvolvimento.
• Integração Figma com Agentes de IA: Permita que agentes de IA no Cursor leiam e escrevam em arquivos Figma, viabilizando análise avançada de design, críticas ou prototipagem rápida.
• Desenvolvimento e Design Colaborativos: Una equipes de desenvolvimento e design permitindo acesso programático a arquivos Figma via código, promovendo integração mais estreita e ciclos de feedback mais rápidos.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Bun está instalado (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash).
2. Clone o repositório e execute bun setup para instalar as dependências.
3. Inicie o servidor WebSocket: bun socket.
4. Adicione o MCP server à configuração do Windsurf:

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf. Verifique a conexão com o servidor.

Protegendo as chaves de 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. Instale os pré-requisitos (Bun).
2. Execute bun setup e bun socket como acima.
3. Adicione o MCP server ao arquivo de configuração do Claude:

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

4. Salve e reinicie o Claude.

Protegendo as chaves de API: (veja exemplo acima)

Cursor

1. Instale o Bun e execute bun setup.
2. Inicie o servidor WebSocket: bun socket.
3. Adicione o seguinte à configuração do Cursor:

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

4. Salve e reinicie o Cursor e depois verifique se o MCP server está ativo.

Protegendo as chaves de API: (veja exemplo acima)

Cline

1. Certifique-se de que o Bun está instalado.
2. Execute bun setup e bun socket.
3. Na sua configuração do Cline, adicione:

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

4. Salve, reinicie o Cline e verifique.

Protegendo as chaves de API: (veja exemplo acima)

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar MCP servers ao seu fluxo de trabalho FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu MCP server usando este formato JSON:

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

Após configurar, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de mudar “cursor-talk-to-figma” para o nome real do seu MCP server e substituir a URL pela URL do seu MCP server.

Visão Geral

O repositório fornece uma integração robusta para automação do Figma via MCP, mas carece de documentação detalhada sobre prompts, ferramentas e recursos. As instruções de configuração e casos de uso são claras e práticas, mas recursos MCP mais avançados (roots, sampling, etc.) não estão documentados.

Pontuação MCP

Opinião e Avaliação:
Com base nas duas tabelas, este servidor MCP recebe nota 6/10. É bem avaliado, amplamente utilizado e fornece integração e configuração claras e valiosas, mas carece de documentação explícita de prompts, recursos e ferramentas MCP, além de não apresentar evidências de suporte a roots ou sampling.