3分钟搭建你的MCP服务器：Figma设计无缝接入AI编码工具

你还在为AI编码工具无法准确理解Figma设计而烦恼吗？本文将带你3分钟搭建Figma-Context-MCP服务器，让Cursor等AI编码工具直接获取Figma设计数据，实现设计到代码的精准转换。读完本文，你将掌握：MCP服务器的核心作用、环境准备步骤、配置文件修改方法、连接验证流程，以及常见问题解决技巧。

什么是Figma-Context-MCP？

Figma-Context-MCP是一个基于模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的服务器，它能让AI编码工具（如Cursor）直接访问Figma文件的布局和样式信息。相比传统的截图粘贴方式，这种方式能显著提高AI生成代码的准确性，因为AI可以获取到精确的尺寸、颜色、字体等设计数据。

项目的核心代码位于src/mcp-server.ts，它实现了MCP协议的服务端逻辑，而src/services/figma.ts则负责与Figma API进行交互，获取设计数据并进行简化处理，确保只向AI模型提供最相关的信息。

准备工作

在开始搭建之前，请确保你的环境满足以下要求：

• Node.js（v14或更高版本）
• npm或pnpm包管理器
• Figma账号及个人访问令牌

获取Figma个人访问令牌的步骤如下：

1. 登录Figma账号
2. 进入个人设置页面
3. 在"开发者"选项卡中创建新的访问令牌
4. 保存生成的令牌，后续配置会用到

如果你需要更详细的Figma访问令牌创建指南，可以参考Figma官方帮助文档。

快速安装与配置

1. 获取项目代码

首先，克隆项目仓库到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Figma-Context-MCP.git
cd Figma-Context-MCP

2. 安装依赖

使用npm或pnpm安装项目依赖：

npm install
# 或
pnpm install

3. 配置MCP服务器

根据你的操作系统，创建或修改配置文件，添加Figma-Context-MCP服务器配置。

macOS/Linux系统

在配置文件中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "Framelink MCP for Figma": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "figma-developer-mcp", "--figma-api-key=YOUR-KEY", "--stdio"]
    }
  }
}

Windows系统

Windows用户需要稍作调整，配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "Framelink MCP for Figma": {
      "command": "cmd",
      "args": ["/c", "npx", "-y", "figma-developer-mcp", "--figma-api-key=YOUR-KEY", "--stdio"]
    }
  }
}

注意：将上述配置中的YOUR-KEY替换为你之前获取的Figma个人访问令牌。

你也可以通过环境变量来设置API密钥和端口：

{
  "mcpServers": {
    "Framelink MCP for Figma": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "figma-developer-mcp", "--stdio"],
      "env": {
        "FIGMA_API_KEY": "YOUR-KEY",
        "PORT": "3000"
      }
    }
  }
}

配置文件的具体位置和格式可能因AI编码工具而异，例如Cursor的配置文件通常位于用户目录下的.cursor/mcp.json。

启动与验证

启动MCP服务器

配置完成后，启动你的AI编码工具（如Cursor），MCP服务器会自动启动。你也可以手动启动服务器进行测试：

npx figma-developer-mcp --figma-api-key=YOUR-KEY --port=3000

获取Figma文件链接

在Figma中打开你的设计文件，点击右上角的"分享"按钮，然后点击"复制链接"获取文件URL。

验证连接

在AI编码工具的聊天窗口中，粘贴Figma文件链接，然后发送消息请求AI实现设计。如果一切正常，AI将能够访问Figma设计数据并生成相应的代码。

服务器的日志输出可以帮助你排查问题，核心的日志处理逻辑位于src/utils/logger.ts。

工作原理简析

Figma-Context-MCP的工作流程如下：

1. 用户在AI编码工具中粘贴Figma文件链接
2. AI工具通过MCP协议向Figma-Context-MCP服务器发送请求
3. 服务器通过Figma API获取设计数据
4. src/extractors/design-extractor.ts处理并简化设计数据
5. 服务器将处理后的数据返回给AI工具
6. AI工具利用这些结构化设计数据生成更精准的代码

这种方式相比传统的截图方式，能够提供更丰富的上下文信息，如尺寸、颜色、字体、层级关系等，从而显著提高AI生成代码的准确性。

常见问题解决

连接失败

如果服务器无法连接到Figma API，请检查：

• Figma API密钥是否正确
• 网络连接是否正常
• 防火墙设置是否阻止了连接

数据获取不完整

如果AI工具只能获取部分设计数据，可能是因为：

• Figma文件权限设置问题，请确保文件可访问
• 设计文件过大，尝试只选择特定框架或组件

性能问题

如果服务器响应缓慢，可以尝试：

• 升级Node.js到最新版本
• 增加服务器内存分配
• 减少同时处理的设计文件数量

更多问题和解决方案，请参考项目的CONTRIBUTING.md和RELEASES.md文件。

总结与展望

通过本文的步骤，你已经成功搭建了Figma-Context-MCP服务器，实现了AI编码工具与Figma的无缝连接。这将极大地提高你的前端开发效率，让AI能够更准确地将设计转换为代码。

项目团队正在不断改进Figma-Context-MCP，未来计划支持更多设计工具和AI编码平台。你可以通过ROADMAP.md了解未来的发展计划，或通过CHANGELOG.md查看最新的更新内容。

如果你在使用过程中遇到任何问题，或有改进建议，欢迎参与项目贡献，一起完善这个工具。

相关资源

• 项目文档：README.md
• 开发指南：CONTRIBUTING.md
• 版本历史：CHANGELOG.md
• 许可证信息：LICENSE

希望本文对你有所帮助！如果你觉得Figma-Context-MCP有用，请点赞、收藏并关注项目，以便获取最新更新。下期我们将介绍如何优化Figma设计以获得更好的AI代码生成效果，敬请期待！