Cursor Talk To Figma MCP Server

Vad gör “Cursor Talk To Figma” MCP Server?

Cursor Talk To Figma MCP Server fungerar som en brygga mellan Cursor AI-utvecklingsmiljön och Figma, vilket möjliggör smidig interaktion mellan AI-assistenter och designfiler. Genom att exponera Figmas designdata och åtgärder via Model Context Protocol (MCP) kan utvecklare och AI-agenter läsa, analysera och modifiera Figma-designer programmatiskt. Denna integration effektiviserar arbetsflöden för designers och utvecklare genom att automatisera repetitiva designtjänster, möjliggöra massutbyte av innehåll, sprida komponent-åsidosättningar och erbjuda andra automatiseringsfunktioner direkt från AI-drivna verktyg. Servern höjer produktiviteten och samarbetet genom att göra Figmas funktioner tillgängliga via standardiserade MCP-endpoints.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar listas explicit i repot eller dokumentationen.

Lista över resurser

Ingen explicit lista över MCP-resurser ges i repot eller dokumentationen.

Lista över verktyg

Ingen explicit lista över MCP-verktyg ingår i repot eller serverfilerna som presenteras.

Användningsområden för denna MCP-server

• Massutbyte av textinnehåll: Automatisera utbyte av textinnehåll över flera Figma-designer, vilket minskar manuella ändringar och sparar mycket tid för designteam.
• Spridning av instansåsidorsättningar: Sprid automatiskt komponentinstans-åsidosättningar från en källa till flera mål, vilket förenklar repetitiva uppdateringar i stora designsystem.
• Designautomatisering: Möjliggör AI-driven automatisering av olika Figma-uppgifter, såsom uppdatering av stilar, modifiering av layouter eller generering av nya designelement, direkt från utvecklingsmiljön.
• Integrering av Figma med AI-agenter: Låt AI-agenter i Cursor läsa från och skriva till Figma-filer, vilket möjliggör avancerad designanalys, kritik eller snabb prototypframtagning.
• Samarbete mellan utveckling och design: Brygg gapet mellan utvecklings- och designteam genom att möjliggöra programmatisk åtkomst till Figma-designer från kod, vilket främjar tätare integration och snabbare återkopplingscykler.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Bun installerat (curl -fsSL https://bun.sh/install | bash).
2. Klona repot och kör bun setup för att installera beroenden.
3. Starta WebSocket-servern: bun socket.
4. Lägg till MCP-servern i din Windsurf-konfiguration:

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

5. Spara konfigurationen och starta om Windsurf. Verifiera anslutningen till servern.

Skydda API-nycklar:

{
  "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. Installera förutsättningar (Bun).
2. Kör bun setup och bun socket enligt ovan.
3. Lägg till MCP-servern i din Claude-konfigurationsfil:

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

4. Spara och starta om Claude.

Skydda API-nycklar: (se exempel ovan)

Cursor

1. Installera Bun och kör bun setup.
2. Starta WebSocket-servern: bun socket.
3. Lägg till följande i din Cursor-konfiguration:

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

4. Spara och starta om Cursor, och verifiera att MCP-servern är aktiv.

Skydda API-nycklar: (se exempel ovan)

Cline

1. Säkerställ att Bun är installerat.
2. Kör bun setup och bun socket.
3. Lägg till i din Cline-konfiguration:

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

4. Spara, starta om Cline och verifiera.

Skydda API-nycklar: (se exempel ovan)

Så använder du 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 fyller du i dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som verktyg med åtkomst till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “cursor-talk-to-figma” mot det faktiska namnet på din MCP-server och byta ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Repo:t tillhandahåller en robust integration för att automatisera Figma via MCP, men saknar detaljerad dokumentation av promptar, verktyg och resurser. Installationsinstruktionerna och användningsområdena är tydliga och praktiska, men djupare MCP-specifika funktioner (rötter, sampling etc.) är inte dokumenterade.

MCP-betyg

Omdöme och betyg:
Baserat på de två tabellerna får denna MCP-server 6/10. Den är välstjärnad, används aktivt och erbjuder tydlig installation och värdefull integration, men saknar explicit dokumentation om MCP-prompter, resurser och verktyg samt visar ingen evidens på stöd för rötter eller sampling.