mcpField
F
Figma MCP Server

Figma MCP Server

ローカル
github.com/mohammeduvaizメディア・デザイン284 週間前に更新

Figma MCP Server について

Figma MCP Serverは、FigmaファイルをAIツールやLLMに接続します。デザインの確認、UIテキストの抽出、デザインシステムの分析、開発者向け引き継ぎに対応します。

主な機能

  1. 01ファイル情報とノードの取得
  2. 02コンポーネント、スタイル、コメントの取得
  3. 03デザイン要素の検索
  4. 04UIテキストの抽出
  5. 05デザインシステムの分析
  6. 06開発者向け資料の作成

活用シーン

  1. 01色やタイポグラフィの一貫性確認
  2. 02デザイン内のUIテキストの収集
  3. 03実装前のコンポーネント確認
  4. 04開発者向け引き継ぎ資料の作成

MCP 対応

MCPのツール、リソース、プロンプトを通じてFigmaのデザインデータを提供します。ローカル接続向けのstdioとリモート接続向けのSSEに対応します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Figma MCP Server

Figma の API に接続する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。AI ツールや LLM から Figma のデザインにアクセスし、操作できるようにします。

機能

  • デザインデータの抽出:Figma のデザインからコンポーネント、スタイル、テキストを抽出します
  • デザインシステムの分析:デザインシステムの一貫性やパターンを分析します
  • UI コンテンツの管理:デザインからすべての UI コピーを抽出して整理します
  • 開発への引き継ぎ:開発者向けの包括的なドキュメントを生成します
  • シームレスな AI 連携:デザインを Claude、Cursor などの AI ツールや、MCP 対応クライアントに接続します

はじめに

前提条件
  • Node.js 16 以降
  • Figma Personal Access Token(Figma アカウントの設定から取得してください)
インストール
  1. リポジトリをクローンします:

    git clone https://github.com/yourusername/figma-mcp-server.git
    cd figma-mcp-server
    
  2. 依存関係をインストールします:

    npm install
    
  3. プロジェクトのルートに .env ファイルを作成します:

    FIGMA_API_TOKEN=your_figma_personal_access_token
    API_KEY=your_secure_api_key
    TRANSPORT_TYPE=stdio
    
  4. サーバーをビルドします:

    npm run build
    
  5. サーバーを起動します:

    npm start
    

クライアントへの接続

Claude for Desktop
  1. Claude for Desktop の設定ファイルを開くか、新規作成します:

    • macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  2. 次の設定を追加します:

    {
      "mcpServers": {
        "figma": {
          "command": "node",
          "args": ["/absolute/path/to/figma-mcp-server/build/index.js"],
          "env": {
            "FIGMA_API_TOKEN": "your_figma_personal_access_token",
            "TRANSPORT_TYPE": "stdio"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Claude for Desktop を再起動します

Cursor
グローバル設定

Cursor の MCP 設定ファイルを作成または編集します:

  • macOS:~/Library/Application Support/Cursor/mcp.json
  • Windows:%APPDATA%\Cursor\mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "figma-mcp": {
      "url": "http://localhost:3000/sse",
      "env": {
        "API_KEY": "your_secure_api_key"
      }
    }
  }
}
プロジェクト固有の設定
  1. プロジェクトのルートに .cursor ディレクトリを作成します:

    mkdir -p .cursor
    
  2. そのディレクトリ内に mcp.json ファイルを作成します:

    {
      "mcpServers": {
        "figma-mcp": {
          "url": "http://localhost:3000/sse",
          "env": {
            "API_KEY": "your_secure_api_key"
          }
        }
      }
    }
    

利用可能なツール

ツール説明
get-file-infoFigma ファイルの基本情報を取得します
get-nodesFigma ファイルから指定したノードを取得します
get-componentsFigma ファイルのコンポーネント情報を取得します
get-stylesFigma ファイルのスタイル情報を取得します
get-commentsFigma ファイルのコメントを取得します
search-file種類や名前などを指定して、Figma ファイル内の要素を検索します
extract-textFigma ファイルからすべてのテキスト要素を抽出します

利用可能なプロンプト

  • analyze-design-system - デザインシステムのコンポーネントとスタイルの一貫性を分析します
  • extract-ui-copy - デザインからすべての UI コピーを抽出して整理します
  • generate-dev-handoff - デザインに基づいて開発への引き継ぎドキュメントを生成します

使用例

Claude で使用する場合:

Can you analyze the design system in my Figma file with key abc123? Look for consistency in color usage and typography.

Cursor で使用する場合:

Generate React components for the buttons from my Figma file with key abc123, using tailwind CSS.

環境変数

変数説明デフォルト
FIGMA_API_TOKENFigma Personal Access Token(必須)
API_KEYAPI 認証用のセキュリティキー(必須)
TRANSPORT_TYPEトランスポート方式(stdio または sse)stdio
PORTSSE トランスポート用のポート3000

アーキテクチャ

この MCP サーバーは次の処理を行います:

  1. 個人用アクセストークンを使用して Figma API に接続します
  2. Model Context Protocol に準拠する標準化されたインターフェースを提供します
  3. LLM が Figma のデザインを操作するために使用できるツール、リソース、プロンプトを提供します
  4. stdio トランスポート(ローカル接続)と SSE トランスポート(リモート接続)の両方をサポートします

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します!お気軽に Pull Request を送信してください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。