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public公开dns本地运行

figma-mcp

Figma MCP Python是一个允许AI编码代理直接访问Figma文件和原型的工具,支持通过MCP服务器配置快速集成到开发环境中。

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README

🚀 Figma MCP Python

本项目允许您的 AI 编程代理直接访问 Figma 文件和原型。为开发者在处理 Figma 相关任务时提供便利,提升工作效率。

🚀 快速开始

📦 安装指南

使用 pipx 快速安装

pipx 安装 figma-mcp

不同 IDE 的配置

对于 Cursor

  1. 在设置中添加一个 MCP 服务器,使用以下命令:
figma-mcp --figma-api-key=你的_figma_key
  1. 或者在项目中添加一个 .cursor/mcp.json 文件:
{
  "mcpServers": {
    "figma-python": {
      "command": "figma-mcp",
      "args": [
        "--figma-api-key=你的_figma_key"
      ]
    } 
  }
}

对于其他 IDE(如 Windsurf)

使用 MCP 配置文件(例如 mcp_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "figma-python": {
      "command": "figma-mcp",
      "args": [
        "--figma-api-key=你的_figma_key"
      ]
    } 
  }
}

安装 uv 并设置环境

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv venv
source .venv/bin/activate
uv 同步

本地测试

python -m figma_mcp.main

⚠️ 重要提示

有关任何问题或改进建议,请联系:https://x.com/jasonzhou1993

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端