Figma-Context MCP-server

Vad gör “Figma-Context” MCP-servern?

Figma-Context MCP-servern är ett verktyg utformat för att överbrygga gapet mellan AI-kodningsagenter och Figma-designlayouter. Genom att exponera Figma-layoutdata via Model Context Protocol (MCP) ger den AI-assistenter – såsom de som används på plattformar som Cursor – möjlighet att hämta, analysera och resonera kring Figma-filer direkt under utvecklingsflöden. Detta möjliggör scenarier där AI kan hjälpa till med UI-implementering, kodgenerering, komponentextraktion eller design-till-kod-översättning genom att hämta uppdaterad layoutinformation från Figma-projekt. Servern fungerar som en mellanhand, underlättar säkra och strukturerade API-interaktioner med Figma och gör data tillgänglig som kontext för LLM:er och utvecklare.

Lista över promptar

Inga explicita promptmallar listas i förvaret eller dess dokumentation.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i förvaret eller dess dokumentation.

Lista över verktyg

Ingen explicit lista över verktyg hittas (t.ex. från server.py eller kodlistningar). Detaljer om verktygs-endpoints eller funktioner finns inte i tillgänglig dokumentation.

Användningsområden för denna MCP-server

• Stöd vid UI-implementering: Gör det möjligt för AI-agenter att komma åt Figma-layouter och stötta utvecklare i att översätta design till kod, vilket säkerställer pixelperfekta resultat.
• Komponentextraktion: Möjliggör automatiserad identifiering och extraktion av återanvändbara komponenter från Figma-filer, vilket snabbar upp frontendutvecklingen.
• Automatiserad designgranskning: Tillhandahåller kontext för AI att granska kod mot Figma-designer och upptäcka inkonsekvenser tidigt.
• Dokumentationsgenerering: AI kan generera dokumentation för UI-element direkt från Figma-layouter och förbättra teamkommunikationen.
• Snabb prototypframtagning: Underlättar skapandet av kodprototyper baserat på levande Figma-filer och påskyndar iterativa cykler.

Så sätter du upp den

Windsurf

1. Se till att du har Node.js installerat.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Lägg till Figma-Context MCP-servern med ett JSON-utdrag i mcpServers-sektionen:

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

4. Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern körs via Windsurf-loggar eller UI.

Säkra API-nycklar

Förvara din Figma API-nyckel i en miljövariabel och referera till den i din konfiguration:

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

Claude

1. Installera Node.js.
2. Öppna Claudes konfigurationspanel eller fil.
3. Lägg in Figma-Context MCP-servern i din mcpServers-array:

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

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta anslutning genom att kontrollera serverstatus i Claude.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Redigera dina Cursor-inställningar eller konfigurationsfil.
3. Lägg till följande i mcpServers-egenskapen:

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

4. Spara ändringarna och starta om Cursor.
5. Kontrollera loggar eller UI för att se att servern startat korrekt.

Cline

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Gå till din Cline-konfiguration.
3. Lägg till Figma-Context MCP-servern med:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Validera integrationen via Clines diagnostik.

Obs: Säkra alltid din Figma API-nyckel med miljövariabler som visas i Windsurf-sektionen ovan.

Hur du använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in din MCP-serverinformation enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra "figma-context" till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Denna MCP-implementation ger en tydlig översikt och installationsinstruktioner, men saknar detaljerad dokumentation kring promptar, resurser och specifika verktygs-endpoints, vilket begränsar dess omedelbara upptäckbarhet för anpassade arbetsflöden.

MCP-betyg

Sammanfattande betyg:
Baserat på ovanstående information skulle jag ge denna MCP-server 4/10. Den ger en bra översikt, är allmänt använd (många stjärnor/forks), och har en tydlig öppen källkodslicens, men saknar detaljerad dokumentation om dess MCP-verktyg, resurser och promptar, vilket är avgörande för avancerad MCP-integration och utvecklaradoption.