
Máy chủ MCP Figma-Context
Máy chủ Figma-Context MCP kết nối các tác nhân lập trình AI với bố cục thiết kế Figma bằng cách cung cấp dữ liệu Figma thông qua Giao thức Model Context (MCP). ...
Tự động hóa, phân tích và chỉnh sửa các tệp Figma bằng lập trình với Cursor Talk To Figma MCP Server—giúp AI agent và developer dễ dàng tiếp cận tự động hóa thiết kế.
Cursor Talk To Figma MCP Server cung cấp cầu nối giữa môi trường phát triển Cursor AI và Figma, cho phép tương tác liền mạch giữa AI assistant và file thiết kế. Bằng cách mở ra dữ liệu thiết kế và hành động của Figma thông qua Model Context Protocol (MCP), server này cho phép developer và AI agent đọc, phân tích và chỉnh sửa thiết kế Figma bằng lập trình. Sự tích hợp này tối ưu hóa quy trình làm việc cho designer và developer bằng việc tự động hóa những tác vụ lặp lại, thay thế nội dung hàng loạt, lan truyền ghi đè component và các khả năng tự động hóa khác trực tiếp từ công cụ AI. Server giúp tăng năng suất và hợp tác bằng cách làm cho những tính năng của Figma có thể truy cập qua các endpoint MCP chuẩn hóa.
Không có prompt template nào được liệt kê rõ ràng trong repository hoặc tài liệu.
Không có danh sách tài nguyên MCP nào được cung cấp rõ ràng trong repository hoặc tài liệu.
Không có danh sách công cụ MCP nào được trình bày rõ ràng trong repository hoặc file server.
curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
).bun setup
để cài các phụ thuộc.bun socket
.{
"mcpServers": {
"cursor-talk-to-figma": {
"command": "bunx",
"args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
}
}
}
Bảo mật API Key:
{
"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}"
}
}
}
}
bun setup
và bun socket
như trên.{
"mcpServers": {
"cursor-talk-to-figma": {
"command": "bunx",
"args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
}
}
}
Bảo mật API Key: (xem ví dụ ở trên)
bun setup
.bun socket
.{
"mcpServers": {
"cursor-talk-to-figma": {
"command": "bunx",
"args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
}
}
}
Bảo mật API Key: (xem ví dụ ở trên)
bun setup
và bun socket
.{
"mcpServers": {
"cursor-talk-to-figma": {
"command": "bunx",
"args": ["cursor-talk-to-figma-mcp"]
}
}
}
Bảo mật API Key: (xem ví dụ ở trên)
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp MCP server vào workflow FlowHunt, bắt đầu bằng việc thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với AI agent:
Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, nhập thông tin server MCP của bạn theo định dạng JSON sau:
{
"cursor-talk-to-figma": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, AI agent có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Nhớ thay “cursor-talk-to-figma” thành tên thật của MCP server của bạn và thay URL bằng địa chỉ server MCP của bạn.
Mục | Hỗ trợ | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | Có trong readme.md và mô tả dự án |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không tìm thấy prompt template |
Danh sách Resource | ⛔ | Không liệt kê rõ ràng |
Danh sách Tool | ⛔ | Không liệt kê rõ ràng |
Bảo mật API Key | ✅ | Có ví dụ dùng biến môi trường |
Hỗ trợ sampling (không quan trọng để đánh giá) | ⛔ | Không đề cập |
Repository cung cấp tích hợp mạnh mẽ để tự động hóa Figma qua MCP, nhưng thiếu tài liệu chi tiết về prompt, tool và resource. Hướng dẫn thiết lập và use case rõ ràng, thực tiễn, tuy nhiên các tính năng chuyên sâu như roots, sampling v.v. chưa được đề cập.
Có LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Có ít nhất một tool | ⛔ |
Số lượng Fork | 433 |
Số lượng Star | 4.4k |
Ý kiến và Đánh giá:
Theo hai bảng trên, MCP server này đạt 6/10 điểm. Nó được cộng đồng đánh giá cao, sử dụng thực tế và cung cấp hướng dẫn thiết lập, tích hợp giá trị, nhưng thiếu tài liệu rõ ràng về MCP prompt, resource, tool và chưa có bằng chứng hỗ trợ roots hoặc sampling.
Đây là một lớp tích hợp kết nối môi trường phát triển Cursor AI với Figma thông qua Model Context Protocol (MCP), cho phép AI assistant và developer đọc, phân tích và chỉnh sửa thiết kế Figma bằng lập trình để tự động hóa quy trình làm việc.
Các trường hợp sử dụng chính gồm thay thế nội dung văn bản hàng loạt, lan truyền ghi đè instance trên toàn hệ thống thiết kế, tự động hóa các tác vụ thiết kế (như thay đổi style hoặc layout), tích hợp Figma với AI agent để phân tích thiết kế hoặc prototyping nhanh, và kết nối quy trình phát triển với thiết kế.
Luôn lưu FIGMA_API_KEY trong biến môi trường và tham chiếu chúng trong cấu hình MCP server ở trường 'env' và 'inputs' để tránh lộ thông tin nhạy cảm trong code.
Không có prompt template, tài nguyên MCP hoặc công cụ cụ thể nào được liệt kê trong repository hoặc tài liệu. Việc tích hợp chủ yếu tập trung vào truy cập Figma qua các endpoint MCP để tự động hóa.
Thêm thành phần MCP vào flow trên FlowHunt, sau đó cấu hình hệ thống MCP với thông tin server, chỉ định phương thức truyền và URL server. Điều này cho phép AI agent truy cập các chức năng Figma qua MCP.
Server này mạnh mẽ, được sử dụng thực tế và có hướng dẫn cài đặt rõ ràng, đạt điểm 6/10. Tuy nhiên, nó thiếu tài liệu rõ ràng về prompt, tài nguyên MCP và các tính năng nâng cao như roots và sampling.
Tích hợp Cursor Talk To Figma MCP Server để tự động hóa công việc thiết kế, đẩy nhanh prototyping và kết nối nhóm phát triển với thiết kế bằng AI.
Máy chủ Figma-Context MCP kết nối các tác nhân lập trình AI với bố cục thiết kế Figma bằng cách cung cấp dữ liệu Figma thông qua Giao thức Model Context (MCP). ...
Agentset MCP Server là một nền tảng mã nguồn mở cho phép Retrieval-Augmented Generation (RAG) với khả năng tác nhân, cho phép trợ lý AI kết nối với các nguồn dữ...
Máy chủ Fingertip MCP kết nối các trợ lý AI với nguồn dữ liệu ngoài, API và dịch vụ, cho phép luồng công việc động, tích hợp liền mạch và tăng cường khả năng ch...