Cursor Talk To Figma MCP Server

Ce face MCP Server „Cursor Talk To Figma”?

Cursor Talk To Figma MCP Server asigură o punte între mediul de dezvoltare Cursor AI și Figma, facilitând interacțiunea fără întreruperi dintre asistenții AI și fișierele de design. Prin expunerea datelor de design și a acțiunilor Figma prin Model Context Protocol (MCP), acest server permite dezvoltatorilor și agenților AI să citească, să analizeze și să modifice programatic designurile Figma. Integrarea optimizează fluxurile de lucru pentru designeri și dezvoltatori, automatizând sarcini repetitive de design, permițând înlocuirea în masă a conținutului, propagarea suprascrierilor de componente și alte capacități de automatizare direct din instrumente alimentate de AI. Serverul crește productivitatea și colaborarea, făcând funcțiile Figma accesibile prin endpointuri MCP standardizate.

Listă de prompturi

Nu există șabloane de prompt listate explicit în depozit sau în documentație.

Listă de resurse

Nu există o listă explicită de resurse MCP în depozit sau documentație.

Listă de instrumente

Nu există o listă explicită de instrumente MCP în depozit sau fișierele serverului prezentate.

Cazuri de utilizare pentru acest MCP Server

• Înlocuire în masă a conținutului text: Automatizează înlocuirea textului în mai multe designuri Figma, reducând editarea manuală și economisind timp semnificativ echipelor de design.
• Propagarea suprascrierilor de instanțe: Propagă automat suprascrierile de instanțe de componente de la o sursă la mai multe ținte, simplificând actualizările repetitive în sisteme de design ample.
• Automatizare de design: Permite automatizarea de către AI a diverselor sarcini Figma, precum actualizări de stil, modificări de layout sau generarea de noi elemente de design, direct din medii de dezvoltare.
• Integrarea Figma cu agenți AI: Permite agenților AI din Cursor să citească și să scrie fișiere Figma, facilitând analiza avansată a designului, critica sau prototiparea rapidă.
• Dezvoltare și design colaborativ: Conectează echipele de dezvoltare și design oferind acces programatic la designurile Figma din cod, favorizând o integrare mai strânsă și feedback mai rapid.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai Bun instalat (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash).
2. Clonează depozitul și rulează bun setup pentru a instala dependențele.
3. Pornește serverul WebSocket: bun socket.
4. Adaugă serverul MCP la configurația Windsurf:

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

5. Salvează configurația și repornește Windsurf. Verifică conexiunea către server.

Securizarea cheilor 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. Instalează prerechizitele (Bun).
2. Rulează bun setup și bun socket ca mai sus.
3. Adaugă serverul MCP în fișierul de configurare Claude:

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

4. Salvează și repornește Claude.

Securizarea cheilor API: (vezi exemplul de mai sus)

Cursor

1. Instalează Bun și rulează bun setup.
2. Pornește serverul WebSocket: bun socket.
3. Adaugă următoarele în configurația Cursor:

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

4. Salvează și repornește Cursor, apoi verifică dacă MCP serverul este activ.

Securizarea cheilor API: (vezi exemplul de mai sus)

Cline

1. Asigură-te că Bun este instalat.
2. Rulează bun setup și bun socket.
3. În configurația Cline, adaugă:

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

4. Salvează, repornește Cline și verifică.

Securizarea cheilor API: (vezi exemplul de mai sus)

Cum folosești acest MCP în flow-uri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conectează-l la agentul tău AI:

Fă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi “cursor-talk-to-figma” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu propriul tău MCP server URL.

Prezentare generală

Depozitul oferă o integrare robustă pentru automatizarea Figma prin MCP, dar lipsește o documentație detaliată pentru prompturi, instrumente și resurse. Instrucțiunile de configurare și cazurile de utilizare sunt clare și practice, însă funcționalități MCP specifice (roots, sampling etc.) nu sunt documentate.

Scor MCP

Opinii și evaluare:
Pe baza celor două tabele, acest MCP server primește un scor de 6/10. Este bine cotat, utilizat activ și oferă configurare clară și integrare valoroasă, însă îi lipsesc documentația explicită pentru prompturi MCP, resurse și instrumente, precum și dovezi privind suportul pentru roots sau sampling.