Demo Ai MCP

🚀 Figmaコンテキストモデルコーディネーションプロトコル（MCP）サーバー

Figma MCPサーバーは、Figmaのデザインと人工知能コーディングアシスタントをつなぐ強力なツールです。構造化された通信プロトコルを実装することで、デザイナーと開発者がタスクを自動化し、重複作業を減らし、デザインをコードに変換する際に高精度を実現できます。API開発とデザインのワークフローの効率を向上させたい人にとって、Figma MCPサーバーの統合は検討に値する選択肢です。

✨ 主な機能

なにはFigma MCP？

Figma MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーは、FigmaのデザインファイルとMCPに対応した人工知能コーディングツール（Cursor IDEなど）を接続します。このサーバーは、Figmaのデザインイベントをサブスクライブし、これらの情報をリアルタイムでAIツールに送信して、効率的なタスク実行を促進します。

仕組み

1. Figmaのデザインデータを取得：Figmaに新しいデザインまたは変更があると、MCPサーバーはこれらの変更をサブスクライブし、関連するJSONデータを取得します。
2. データを分析および処理：サーバーは取得したデザインデータを解析し、必要に応じて適切なコンテキスト情報を生成します。
3. AIツールに送信：処理されたデータは、接続されたAIツール（Cursorなど）に送信され、コード生成やコンポーネント作成などのタスクを実行します。

📦 インストール

インストール手順

1. リポジトリをクローン：

   git clone https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP.git
   cd Figma-Context-MCP
   

2. 依存関係をインストール：

   pnpm install
   

3. 環境変数を設定：
   • config/.env.exampleをconfig/.envにコピーします。
   • 実際のFigma APIトークンでプレースホルダー値を置き換えます。
4. サーバーを起動：

   pnpm run dev
   

設定の説明

• 環境変数：.envファイルでFIGMA_API_TOKENとオプションのPORT（デフォルトポートは3333）を設定します。
• コマンドライン引数：--figma-api-keyや--portなどのコマンドラインオプションを直接使用でき、これらの引数は環境変数よりも優先されます。

統合ガイド

1. サーバーを起動し、動作を確認：
   • ターミナルでインストールコマンドを実行して、サーバーの状態を確認します。
2. MCPサーバーをAIツールに追加：
   • Cursor IDEの場合、以下の手順に従います。
     1. アプリを開き、「設定 > MCP」セクションに移動します。
     2. 「新しいMCPサーバーを追加」をクリックし、名前（「Figma MCP」など）を入力します。
     3. 「SSE（Server-Sent Events）」オプションを選択し、サーバーURL（通常はhttp://localhost:3333）を入力します。
3. 接続状態を検証：
   • ステータスインジケータが緑色で表示されれば接続成功、赤色であればトラブルシューティングが必要です。
4. Figmaのデザインファイルを操作：
   • Figmaで必要なデザインを選択し、必要に応じてコンポーネントをグループ化します。
   • 「選択した項目のリンクをコピー」機能を使用してデザインリンクを取得します。Cursor Composer（Agentモードを有効にした状態）でこのリンクを貼り付けると、Reactコードの生成、再利用可能なUIコンポーネントの作成、レイアウトの最適化などのAIタスクをトリガーできます。

💻 使用例

基本的な使用法

# MCPチェックツールを使用する
pnpm inspect

新しいターミナルでこのコマンドを実行すると、MCP InspectorのWebインターフェイスが起動し、利用可能なツールを確認し、呼び出しをトリガーし、応答を検証できます。

高度な使用法

# 利用可能なツール
# get_file：Figmaファイルの詳細情報を取得
# get_node：Figmaファイル内の特定のノードのデータを取得

🔧 技術詳細

• MCP標準準拠：複数のLLMアプリケーションとの互換性を確保します。
• 型安全な実装：TypeScriptを使用して構築されており、コード構造が堅牢で保守が容易です。
• カスタムURIスキーム：デザインアセットの管理を容易にするために、カスタムURIをサポートしています。
• エラー処理と検証：安定した動作を保証するための強力なエラー処理メカニズムを備えています。
• バッチ処理操作：複数のデザイン要素を効率的に処理できます。

📄 結論

Figma MCPサーバーは、構造化された通信プロトコルにより、Figmaのデザインと人工知能コーディングアシスタントをうまく接続しています。これにより、デザイナーと開発者がワークフローを自動化し、タスク実行の精度と効率を大幅に向上させることができます。API開発とデザインのワークフローを最適化したい人にとって、Figma MCPサーバーの統合は明らかに検討に値する選択肢です。

Figmaのデザインイベントをサブスクライブし、データをリアルタイムでAIツールに送信することで、このサーバーは効率的なコード生成やコンポーネント作成などを促進する上で重要な役割を果たしています。単純なプロジェクトから複雑な開発タスクまで、Figma MCPサーバーはその強力な機能と柔軟性を発揮し、デザインとコーディングの世界をつなぐ重要な架け橋となっています。