Skip to main content

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 Figma
  • get_selection - Получить информацию о текущем выделении
  • read_my_design - Получить детальную информацию о выделении включая все детали узлов
  • get_node_info - Получить информацию о конкретном узле по ID
  • get_nodes_info - Получить информацию о нескольких узлах
  • get_node_children - Получить ID всех дочерних узлов с полной рекурсивной вложенностью
  • get_styles - Получить все стили из документа
  • get_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 узла
  • scan_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
  1. MCP Server - Предоставляет инструменты для AI
  2. WebSocket Server - Координирует соединения и каналы
  3. 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

  1. Откройте Figma Desktop
  2. Перейдите в Plugins → Development → Import plugin from manifest...
  3. Выберите src/cursor_mcp_plugin/manifest.json
  4. Запустите плагин "Cursor MCP Plugin"
  5. Подключитесь к серверу на порту 3055
  6. 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_mcp на 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 Python
  • args: Аргументы для запуска MCP сервера
  • cwd: 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

  1. Проблемы с подключением: Проверьте статус WebSocket сервера
  2. Таймауты: Увеличьте timeout в WebSocket клиенте
  3. Ошибки каналов: Убедитесь, что используете правильный Channel ID
  4. Логи: Смотрите вывод в stderr для детальной информации

📝 Лицензия

MIT License

🤝 Вклад

  1. Форкните репозиторий
  2. Создайте ветку для функции
  3. Добавьте тесты
  4. Отправьте pull request

Metadata

Release files for iflow-mcp_kdoronin_figma_mcp 0.1.1

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for iflow-mcp_kdoronin_figma_mcp 0.1.1
File Size Uploaded
iflow_mcp_kdoronin_figma_mcp-0.1.1.tar.gz 56.3 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for iflow-mcp_kdoronin_figma_mcp 0.1.1
File Interpreter ABI Platform
iflow_mcp_kdoronin_figma_mcp-0.1.1-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 124.4 kB

Release files / iflow_mcp_kdoronin_figma_mcp-0.1.1.tar.gz

Download URL iflow_mcp_kdoronin_figma_mcp-0.1.1.tar.gz
Size 56.3 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
988ac5a88d1f917e3836c94c8ad2eda6d83a1c18454738d70f40c7c7d97729fc
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
027d2b57c827aa1a342e396bbcd5f95b6364a2d523d6e9af8d1461eb1759c124
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via uv/0.9.26 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.26","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Debian GNU/Linux","version":"13","id":"trixie","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":null}

Release files / iflow_mcp_kdoronin_figma_mcp-0.1.1-py3-none-any.whl

Download URL iflow_mcp_kdoronin_figma_mcp-0.1.1-py3-none-any.whl
Size 68.1 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
e644267aa706e514b13eb8a3bea1b545ae4270e11c8d752ee7967b8d558348e6
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
a19b126cba429f7e959db57cdb3753f953ad4807475f17f38361bbbfc14bdbf2
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via uv/0.9.26 {"installer":{"name":"uv","version":"0.9.26","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Debian GNU/Linux","version":"13","id":"trixie","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":null}

Release history Release notifications | RSS feed

This release

0.1.1 This release

2 release files

0.1.0

2 release files

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page