Figma Chunked

🚀 Figma MCP サーバー（チャンク処理付き）

Figma API とのインタラクションに最適化された、メモリ効率の高いモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。大規模な Figma ファイルの処理に特化しています。

🚀 クイックスタート

この MCP サーバーは、Figma API との強力なインターフェースを提供し、組み込みのメモリ管理機能を備えています。大規模な Figma ファイルの処理に最適化されており、操作を管理可能なチャンクに分割し、必要に応じてページングを実施することで、効率的な処理を実現します。

✨ 主な機能

• メモリ感知型処理（設定可能な制限付き）
• 大規模ファイルのデータ取得のためのチャンク処理
• すべてのリスト操作のページングサポート
• ノードタイプのフィルタリング
• 進捗トラッキング
• 設定可能なチャンクサイズ
• カーソルを使用した復元機能
• 詳細なデバッグログ
• 詳細なエラー処理

📦 インストール

方法 1：Smithery プラットフォームを通じてインストール

1. Smithery にアクセスします。
2. 「Figma MCP サーバー（チャンク処理付き）」ツールキットを検索して選択します。
3. 指示に従ってインストールプロセスを完了します。

方法 2：手動インストール（上級者向け）

1. このリポジトリをローカル開発環境にクローンします。

git clone https://github.com/your-username/figma-mcp-chunked.git

2. すべての依存関係をインストールします。

npm install

3. サーバーを起動します。

node index.js

📚 ドキュメント

環境変数を使用した設定

以下の環境変数を設定することで、サーバーの動作を調整できます。

• MCP_SERVER_PORT：サーバーが動作するポートを指定します（デフォルトは 3000）
• MCP_API_KEY：Figma API とのインタラクションに使用するキーを指定します
• MCP_DEBUG_MODE：デバッグモードを有効にします（true または false を指定）

設定ファイルを使用した設定

config.json ファイルを作成し、以下のパラメータを指定します。

{
  "port": 3000,
  "apiKey": "your-api-key",
  "debugMode": true
}

MCP ツールセット

以下は利用可能な MCP ツールとその説明です。

1. get_file_data：ファイルデータを取得する

パラメータ要件：

• fileKey：必須。取得するファイルのキーを指定します。
• accessToken：必須。認証に使用するアクセストークンを指定します。

使用例：

curl -X POST http://localhost:3000/mcp/tool/get_file_data \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"fileKey":"your-file-key","accessToken":"your-access-token"}'

2. process_blocks：データブロックを処理する

パラメータ要件：

• blockSize：オプション。各ブロックのサイズを指定します（デフォルトは 100）。
• maxMemoryMB：オプション。最大メモリ使用制限を MB 単位で指定します（デフォルトは 512）。

メモリ管理戦略

チャンク処理のベストプラクティス

1. 小さいチャンクサイズから始める：各チャンクで 50 から 100 個のノードを処理するようにし、パフォーマンスに応じて調整します。
2. メモリ使用量を監視する：レスポンスのメタデータを通じてメモリ使用量を追跡します。
3. ノードタイプのフィルタリングを使用する：可能な限りデータ負荷を減らします。
4. ページングを実施する：大規模なデータセットにはページングを使用します。
5. 小さい深度値を指定する：ネストされた構造を処理する際に使用します。

設定可能なオプション

• pageSize：各チャンク内のノード数（デフォルトは 100）
• maxMemoryMB：最大メモリ使用制限（MB 単位、デフォルトは 512）
• nodeTypes：特定のノードタイプをフィルタリングする
• depth：ネストされた構造の走査深度を制御する

デバッグログ

サーバーには詳細なデバッグログが含まれています。

// デバッグログの例
[MCP デバッグ] config.json から設定を読み込みました
[MCP デバッグ] アクセストークン xxxxxxxx... を見つけました
[MCP デバッグ] リクエスト { tool: 'get_file_data', arguments: {...} }
[MCP デバッグ] レスポンスサイズは 2.5 MB です

エラー処理

サーバーは詳細なエラーメッセージと提案を提供します。

// メモリ制限エラー
"レスポンスが大きすぎます。小さい深度値を使用するか、node_id を指定してみてください。"

// パラメータエラー
"必須パラメータが不足しています：fileKey と accessToken"

// API エラー
"Figma API エラー：[詳細情報]"

トラブルシューティング

一般的な問題

1. メモリエラー

   • チャンクサイズを減らす
   • ノードタイプのフィルタリングを使用する
   • ページングを実施する
   • 小さい深度値を指定する

2. パフォーマンス問題

   • メモリ使用量を監視する
   • チャンクサイズを調整する
   • 適切なノードタイプフィルターを使用する
   • 頻繁にアクセスするデータのキャッシュを実装する

3. API 制限

   • レート制限を実装する
   • ページングを使用する
   • 可能な場合はレスポンスをキャッシュする

デバッグモード

詳細な情報を取得するためにデバッグログを有効にします。

# デバッグ環境変数を設定する
export DEBUG=true

開発と貢献

• 問題報告：GitHub Issues で、遭遇した問題や機能要求を投稿してください。
• コード貢献：このリポジトリをフォークし、プルリクエストを送信することで、ツールの改善に貢献できます。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT License に準拠しています。詳細については、ライセンスファイルを参照してください。