Figma Chunked
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Figma Chunked

一个高效处理Figma文件的MCP服务器,支持分块处理和分页功能
2.5分
6.7K

什么是Figma MCP Server with Chunking?

这是一款基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,专为与Figma API交互而设计。它通过分块和分页技术优化内存使用,特别适合处理大规模的Figma文件。

如何使用Figma MCP Server with Chunking?

用户可以通过简单的命令或API调用连接到服务器,获取所需的数据或执行特定任务。服务器会自动管理数据分块和分页。

适用场景

适合需要高效处理大型Figma文件的企业、设计师团队以及开发者。例如,批量导出组件、分析文件结构或自动化设计工作流。

主要功能

分块数据检索
通过分块技术高效处理大文件,减少内存占用。
分页支持
对所有列表操作提供分页功能,确保流畅体验。
节点类型过滤
根据需求筛选特定类型的节点,提高效率。
进度跟踪
实时显示当前处理进度,便于监控。
自定义分块大小
用户可以调整分块大小以适应不同场景。
断点续传
在中断后能够从上次停止的地方继续处理。
调试日志
提供详细的调试日志,方便排查问题。
配置文件支持
允许通过JSON配置文件快速设置环境变量。
优势
高效的内存管理机制,支持超大文件处理。
灵活的分块与分页策略,提升用户体验。
强大的调试工具,便于定位问题。
支持多种常用操作,如获取版本历史、评论和样式等。
局限性
初次配置可能需要一定的技术背景。
对于极小规模项目,部分功能可能显得冗余。
依赖Figma API性能,网络延迟可能影响速度。

如何使用

安装服务器
通过Smithery安装或手动克隆代码库并构建。
配置环境变量
设置Figma API访问令牌。
运行服务器
启动服务器并指定配置文件(如有)。

使用案例

案例1:获取文件数据
演示如何使用get_file_data命令获取特定文件的节点数据。
案例2:列出文件
展示如何通过list_files命令列出项目中的所有文件。

常见问题

服务器如何处理内存不足的情况?
如何确保断点续传正常工作?
是否支持多用户并发操作?

相关资源

官方文档
详细的API文档和技术指南。
GitHub代码库
开源代码仓库,欢迎贡献。
视频教程
快速入门视频,帮助您快速上手。

安装

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