Figma Context MCP 項目詳細介紹

項目概述

Figma Context MCP 是一個基於模型上下文協議（Model Context Protocol, MCP）的伺服器，專門為AI編程助手（如Cursor）提供Figma設計檔案的佈局資訊和元數據。這個項目的核心目標是讓AI工具能夠直接訪問Figma設計數據，從而更準確地實現設計到代碼的轉換。

項目地址: https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP

核心功能

1. 設計數據獲取

• 直接從Figma API獲取設計檔案的佈局資訊
• 提取關鍵的樣式和結構數據
• 支援訪問Figma檔案、框架（frame）和組（group）

2. 智能數據處理

• 簡化和轉換Figma API響應
• 只提供最相關的佈局和樣式資訊給AI模型
• 減少上下文數據量，提高AI響應的準確性

3. AI工具集成

• 專為Cursor等AI編程工具設計
• 支援通過MCP協議與各種AI客戶端通信
• 實現設計檔案到代碼的一鍵轉換

工作原理

graph LR
    A[用戶在IDE中粘貼Figma鏈接] --> B[MCP伺服器]
    B --> C[Figma API]
    C --> D[獲取設計數據]
    D --> B
    B --> E[數據簡化處理]
    E --> F[AI編程助手]
    F --> G[生成代碼]

1. 用戶操作: 在IDE（如Cursor）中粘貼Figma檔案、框架或組的鏈接
2. 請求處理: MCP伺服器接收請求並調用Figma API
3. 數據獲取: 從Figma獲取相關的設計元數據
4. 數據優化: 伺服器簡化和轉換數據，只保留最重要的佈局和樣式資訊
5. AI生成: AI工具基於優化後的設計數據生成相應的代碼

技術特點

優勢

• 高準確性: 相比於截圖等替代方案，基於實際設計數據的方法能顯著提高AI生成代碼的準確性
• 一鍵實現: 支援"一次性"準確實現設計，無需多輪調試
• 數據優化: 智能過濾不必要的信息，提高AI處理效率
• 專業集成: 專門為Cursor等專業AI編程工具優化

技術架構

• 基於Model Context Protocol（MCP）標準
• 與Figma REST API深度集成
• 支援多種AI客戶端和代碼編輯器

安裝和配置

前提條件

• 需要創建Figma訪問令牌（access token）
• 支援MCP的AI編程工具（如Cursor）

配置步驟

1. 獲取Figma API訪問令牌

   • 訪問Figma開發者設置頁面
   • 生成個人訪問令牌

2. 配置MCP伺服器

   {
     "mcpServers": {
       "figma-developer-mcp": {
         "command": "node",
         "args": ["path/to/figma-context-mcp"],
         "env": {
           "FIGMA_ACCESS_TOKEN": "your-figma-token"
         }
       }
     }
   }
   

3. IDE集成

   • 將配置添加到編輯器的MCP配置文件中
   • 重啟編輯器以加載伺服器

使用方法

1. 打開IDE聊天介面（如Cursor的agent模式）
2. 粘貼Figma鏈接（檔案、框架或組的鏈接）
3. 發出指令：要求AI基於Figma設計實現功能
4. 獲取結果：AI將自動獲取設計數據並生成相應代碼

示例使用場景

用戶: "請根據這個Figma設計實現登錄頁面: [Figma鏈接]"
AI: [自動獲取設計數據] → [生成完整的HTML/CSS/JS代碼]

適用場景

開發者

• 前端開發者快速實現UI設計
• 設計系統的代碼化實現
• 原型到生產代碼的轉換

設計師

• 驗證設計的可實現性
• 設計到開發的無縫銜接
• 設計規範的代碼化

團隊協作

• 減少設計-開發溝通成本
• 提高設計還原度
• 加速產品迭代週期

項目意義

Figma Context MCP代表了設計工具與AI編程助手集成的新趨勢。它不僅提高了從設計到代碼轉換的準確性和效率，還為設計驅動的開發流程提供了強有力的技術支持。

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注：本项目处于活跃开发阶段，功能和配置可能会有更新，建议关注项目GitHub页面获取最新信息。