Figma MCP Server
Enables AI assistants to interact with Figma via WebSocket for reading data and design analysis.
Figma MCP Server (Python)
Figma Model Context Protocol (MCP) server, реализованный на Python с использованием FastMCP. Этот сервер позволяет AI ассистентам взаимодействовать с Figma через WebSocket соединение для чтения данных и анализа дизайнов.
🎯 Возможности
- 📖 Чтение данных: Получение информации о документах, узлах, компонентах и стилях
- 🔍 Поиск и анализ: Сканирование узлов по типам, поиск текстового контента
- 📤 Экспорт: Экспорт узлов как изображений в различных форматах
- 📋 Аннотации: Просмотр аннотаций в документах
- 🧩 Компоненты: Работа с компонентами и их экземплярами
- 🔗 Прототипирование: Получение информации о реакциях и связях
🚫 Ограничения
Для безопасности этот сервер НЕ поддерживает:
- Создание новых элементов
- Изменение стилей, цветов или текста (инструменты
set_*) - Операции изменения узлов (перемещение, изменение размера, удаление, клонирование)
📋 Доступные инструменты (15 шт.)
🔗 Подключение
join_channel- Присоединиться к каналу для связи с Figma
📖 Получение информации
get_document_info- Получить информацию о текущем документе Figmaget_selection- Получить информацию о текущем выделенииread_my_design- Получить детальную информацию о выделении включая все детали узловget_node_info- Получить информацию о конкретном узле по IDget_nodes_info- Получить информацию о нескольких узлахget_node_children- Получить ID всех дочерних узлов с полной рекурсивной вложенностьюget_styles- Получить все стили из документаget_local_components- Получить все локальные компоненты
🧩 Компоненты
get_instance_overrides- Получить переопределения экземпляра компонента
🔍 Поиск и сканирование
scan_text_nodes- Сканировать текстовые узлы внутри заданного узлаscan_nodes_by_types- Сканировать узлы определенных типов (TEXT, RECTANGLE, FRAME)
📤 Экспорт
export_node_as_image- Экспортировать узел как изображение (PNG, JPG, SVG, PDF)
📋 Аннотации
get_annotations- Получить аннотации для узла или всего документа
🔗 Прототипирование
get_reactions- Получить реакции (интерактивные связи) для узлов
🏗️ Архитектура
AI Client (Cursor) ←→ MCP Server ←→ WebSocket Server ←→ Figma Plugin
- MCP Server - Предоставляет инструменты для AI
- WebSocket Server - Координирует соединения и каналы
- Figma Plugin - Выполняет команды в Figma
🚀 Быстрый старт
1. Установка зависимостей
cd python-version
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# или venv\Scripts\activate # Windows
pip install -r requirements.txt
2. Запуск WebSocket сервера
python websocket_proxy.py --port 3055 --debug
3. Запуск в Figma
- Откройте Figma Desktop
- Перейдите в Plugins → Development → Import plugin from manifest...
- Выберите
src/cursor_mcp_plugin/manifest.json - Запустите плагин "Cursor MCP Plugin"
- Подключитесь к серверу на порту 3055
- Запомните Channel ID (например:
abc123xyz)
4. Настройка MCP в Cursor
Добавьте следующую конфигурацию в настройки MCP Cursor (.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"figma-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.figma_mcp.server", "--server", "localhost:3055"],
"cwd": "/path/to/your/figma_mcp"
}
}
}
Альтернативный способ (с виртуальным окружением):
{
"mcpServers": {
"figma-mcp": {
"command": "/path/to/your/figma_mcp/venv/bin/python",
"args": ["/path/to/your/figma_mcp/src/figma_mcp/server.py", "--server", "localhost:3055"]
}
}
}
Примечание: Замените
/path/to/your/figma_mcpна реальный путь к проекту.
5. Запуск MCP сервера
python -m src.figma_mcp.server --server localhost:3055
6. Подключение к каналу
Используйте инструмент join_channel с полученным Channel ID:
{
"tool": "join_channel",
"arguments": {
"channel": "abc123xyz"
}
}
🛠️ Примеры использования
Получение информации о документе
{
"tool": "get_document_info",
"arguments": {}
}
Получение информации о узле
{
"tool": "get_node_info",
"arguments": {
"node_id": "4472:98013"
}
}
Получение всех дочерних узлов
{
"tool": "get_node_children",
"arguments": {
"node_id": "4472:98012"
}
}
Поиск текстовых узлов
{
"tool": "scan_text_nodes",
"arguments": {
"node_id": "4472:98012",
"use_chunking": true,
"chunk_size": 50
}
}
Экспорт как изображение
{
"tool": "export_node_as_image",
"arguments": {
"node_id": "4472:98013",
"format": "PNG",
"scale": 2.0
}
}
🔧 Конфигурация
WebSocket Server
- Порт: 3055 (по умолчанию)
- Host: localhost
- Debug режим:
--debug
MCP Server
- Server URL: localhost:3055 (по умолчанию)
- Протокол: MCP 2024-11-05
- Transport: stdio
Cursor MCP Settings
Создайте файл .cursor/mcp.json в корне вашего проекта или в домашней директории:
{
"$schema": "https://schema.cursor.com/mcp.json",
"mcpServers": {
"figma-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "src.figma_mcp.server", "--server", "localhost:3055"],
"cwd": "/absolute/path/to/figma_mcp",
"env": {
"PYTHONPATH": "/absolute/path/to/figma_mcp"
}
}
}
}
Основные параметры:
command: Команда для запуска Pythonargs: Аргументы для запуска MCP сервераcwd: Рабочая директория (абсолютный путь к проекту)env: Переменные окружения (опционально)
📁 Структура проекта
python-version/
├── src/figma_mcp/
│ ├── __init__.py
│ ├── server.py # Главный MCP сервер
│ ├── websocket_client.py # WebSocket клиент
│ ├── types.py # Типы Pydantic
│ └── utils.py # Утилиты
├── tests/ # Тесты (41 тест)
├── websocket_proxy.py # WebSocket сервер
├── requirements.txt # Зависимости
└── README.md # Документация
🧪 Тестирование
Запуск всех тестов:
python -m pytest tests/ -v
Тестирование подключения:
python test_mcp.py
🔒 Безопасность
- Фильтрация конфиденциальных данных из ответов Figma
- Валидация всех параметров с Pydantic
- Обработка ошибок и таймаутов
- Логирование в stderr для отладки
📦 Зависимости
- fastmcp: 2.4.0 - MCP сервер фреймворк
- websockets: 15.0.1 - WebSocket клиент/сервер
- pydantic: 2.11.5 - Валидация данных
- pytest: 8.3.5 - Тестирование
🐛 Отладка
- Проблемы с подключением: Проверьте статус WebSocket сервера
- Таймауты: Увеличьте timeout в WebSocket клиенте
- Ошибки каналов: Убедитесь, что используете правильный Channel ID
- Логи: Смотрите вывод в stderr для детальной информации
📝 Лицензия
MIT License
🤝 Вклад
- Форкните репозиторий
- Создайте ветку для функции
- Добавьте тесты
- Отправьте pull request
Related Servers
Scout Monitoring MCP
sponsorPut performance and error data directly in the hands of your AI assistant.
Alpha Vantage MCP Server
sponsorAccess financial market data: realtime & historical stock, ETF, options, forex, crypto, commodities, fundamentals, technical indicators, & more
Arduino MCP Server
Control an Arduino board from your computer using AI commands.
MCP - Model Context Protocol for Joomla!
A Joomla plugin providing a task-based API to manage content and connect with AI, workflow automation, and internal tools.
REPL MCP Server
A universal REPL session manager supporting Python, Node.js, Ruby, and more, with session management and LLM-assisted recovery.
Kite Trading MCP Server
An MCP server for the Zerodha Kite Connect API, featuring fully automated authentication without manual token handling.
Firebase MCP Server
You can use the Firebase MCP server to give AI-powered development tools the ability to work with your Firebase projects and your app's codebase.
GitLab MR & Confluence Linker
Analyzes GitLab merge requests and links them to Confluence documentation.
Untun
Create secure tunnels to expose local servers to the internet using untun.
Console Automation
Production-ready MCP server for AI-driven console automation and monitoring. 40+ tools for session management, SSH, testing, and background jobs.
Argo CD
Interact with Argo CD applications through natural language.
Volatility MCP
Integrates Volatility 3 memory analysis with FastAPI and MCP, exposing memory forensics plugins via REST APIs.