Figma MCP Server with Chunking

Um servidor MCP para a API do Figma, com chunking e paginação para lidar com arquivos grandes.

Documentação

Servidor MCP do Figma com Chunking

Um servidor Model Context Protocol (MCP) para interagir com a API do Figma, com recursos de chunking e paginação eficientes em termos de memória para lidar com arquivos grandes do Figma.

Visão Geral

Este servidor MCP fornece uma interface robusta para a API do Figma com recursos integrados de gerenciamento de memória. Ele foi projetado para lidar com arquivos grandes do Figma de forma eficiente, dividindo as operações em blocos gerenciáveis e implementando paginação quando necessário.

Principais Recursos

Processamento com consciência de memória e limites configuráveis
Recuperação de dados em blocos para arquivos grandes
Suporte a paginação para todas as operações de listagem
Filtragem por tipo de nó
Acompanhamento de progresso
Tamanhos de bloco configuráveis
Capacidade de retomada para operações interrompidas
Registro de depuração
Suporte a arquivo de configuração

Instalação

Instalação via Smithery

Para instalar o Servidor MCP do Figma com Chunking para Claude Desktop automaticamente via Smithery:

npx -y @smithery/cli install @ArchimedesCrypto/figma-mcp-chunked --client claude

Instalação Manual

# Clone the repository
git clone [repository-url]
cd figma-mcp-chunked

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

Configuração

Variáveis de Ambiente

FIGMA_ACCESS_TOKEN: Seu token de acesso à API do Figma

Arquivo de Configuração

Você pode fornecer a configuração por meio de um arquivo JSON usando a flag --config:

{
  "mcpServers": {
    "figma": {
      "env": {
        "FIGMA_ACCESS_TOKEN": "your-access-token"
      }
    }
  }
}

Uso:

node build/index.js --config=path/to/config.json

Ferramentas

get_file_data (Novo)

Recupera dados de arquivos do Figma com chunking e paginação eficientes em termos de memória.

{
  "name": "get_file_data",
  "arguments": {
    "fileKey": "your-file-key",
    "accessToken": "your-access-token",
    "pageSize": 100,          // Optional: nodes per chunk
    "maxMemoryMB": 512,       // Optional: memory limit
    "nodeTypes": ["FRAME", "COMPONENT"],  // Optional: filter by type
    "cursor": "next-page-token",  // Optional: resume from last position
    "depth": 2                // Optional: traversal depth
  }
}

Resposta:

{
  "nodes": [...],
  "memoryUsage": 256.5,
  "nextCursor": "next-page-token",
  "hasMore": true
}

list_files

Lista arquivos com suporte a paginação.

{
  "name": "list_files",
  "arguments": {
    "project_id": "optional-project-id",
    "team_id": "optional-team-id"
  }
}

get_file_versions

Recupera o histórico de versões em blocos.

{
  "name": "get_file_versions",
  "arguments": {
    "file_key": "your-file-key"
  }
}

get_file_comments

Recupera comentários com paginação.

{
  "name": "get_file_comments",
  "arguments": {
    "file_key": "your-file-key"
  }
}

get_file_info

Recupera informações do arquivo com travessia de nós em blocos.

{
  "name": "get_file_info",
  "arguments": {
    "file_key": "your-file-key",
    "depth": 2,               // Optional: traversal depth
    "node_id": "specific-node-id"  // Optional: start from specific node
  }
}

get_components

Recupera componentes com suporte a chunking.

{
  "name": "get_components",
  "arguments": {
    "file_key": "your-file-key"
  }
}

get_styles

Recupera estilos com suporte a chunking.

{
  "name": "get_styles",
  "arguments": {
    "file_key": "your-file-key"
  }
}

get_file_nodes

Recupera nós específicos com suporte a chunking.

{
  "name": "get_file_nodes",
  "arguments": {
    "file_key": "your-file-key",
    "ids": ["node-id-1", "node-id-2"]
  }
}

Gerenciamento de Memória

O servidor implementa várias estratégias para gerenciar a memória de forma eficiente:

Estratégia de Chunking

Tamanhos de bloco configuráveis via pageSize
Monitoramento do uso de memória
Ajuste automático do tamanho do bloco com base na pressão de memória
Acompanhamento de progresso por bloco
Capacidade de retomada usando cursores

Boas Práticas

Comece com tamanhos de bloco menores (50-100 nós) e ajuste com base no desempenho
Monitore o uso de memória por meio dos metadados da resposta
Use a filtragem por tipo de nó quando possível para reduzir a carga de dados
Implemente paginação para grandes conjuntos de dados
Use a capacidade de retomada para arquivos muito grandes

Opções de Configuração

pageSize: Número de nós por bloco (padrão: 100)
maxMemoryMB: Uso máximo de memória em MB (padrão: 512)
nodeTypes: Filtrar tipos específicos de nós
depth: Controlar a profundidade da travessia para estruturas aninhadas

Registro de Depuração

O servidor inclui registro de depuração abrangente:

// Debug log examples
[MCP Debug] Loading config from config.json
[MCP Debug] Access token found xxxxxxxx...
[MCP Debug] Request { tool: 'get_file_data', arguments: {...} }
[MCP Debug] Response size 2.5 MB

Tratamento de Erros

O servidor fornece mensagens de erro detalhadas e sugestões:

// Memory limit error
"Response size too large. Try using a smaller depth value or specifying a node_id.""

// Invalid parameters
"Missing required parameters: fileKey and accessToken"

// API errors
"Figma API error: [detailed message]"

Solução de Problemas

Problemas Comuns

Erros de Memória
- Reduza o tamanho do bloco
- Use filtragem por tipo de nó
- Implemente paginação
- Especifique valores de profundidade menores
Problemas de Desempenho
- Monitore o uso de memória
- Ajuste os tamanhos dos blocos
- Use filtros de tipo de nó apropriados
- Implemente cache para dados acessados com frequência
Limites da API
- Implemente limitação de taxa
- Use paginação
- Armazene respostas em cache quando possível

Modo de Depuração

Ative o registro de depuração para obter informações detalhadas:

# Set debug environment variable
export DEBUG=true

Contribuição

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Licença

Este projeto é licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.