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
Serveurs connexes
Alpha Vantage MCP Server
sponsorAccess financial market data: realtime & historical stock, ETF, options, forex, crypto, commodities, fundamentals, technical indicators, & more
MCPJungle
A self-hosted MCP Server registry for private AI agents, supporting both PostgreSQL and SQLite databases.
Biel.ai MCP Server
Connect AI tools like Cursor and VS Code to your product documentation using the Biel.ai platform.
CLIRank
Search, compare, and get docs for 210+ APIs ranked by CLI and agent relevance
Holy Bio MCP
A unified framework for bioinformatics research, integrating multiple specialized MCP servers for longevity and bioinformatics.
MegaChad
Burn-to-create looksmaxxing engine on MegaETH with 14 MCP tools for swap quotes, token stats, NFT minting, gallery, leaderboard, wallet checks, gasless burns, and orchestrated agent flows
Dan MCP
An example MCP server deployed on Cloudflare Workers without authentication.
302AI Custom MCP Server
A customizable MCP service with flexible tool selection and configuration. Requires a 302AI API key.
Xcode MCP
Integrate with Xcode to build and manage your projects.
AI Development Assistant MCP Server
An AI assistant for development tasks, including taking screenshots, architecting solutions, and performing code reviews.
Mesh Agent MCP Server
Connects to Heurist Mesh APIs to provide access to various blockchain and web3 tools.