Figma Structured MCP
这是一个用于与 Figma 链接 交互的 MCP (Model Context Protocol) 服务器。
它将无缝连接Figma物料-项目代码流程，定义新的figma资源交互方式！
拒绝：
手动选择、手动导出、手动压缩、手动上传、手动复制粘贴到项目中。
我们要：
只提供要导出图片的 Figma 链接，即可自动进行导出、压缩、上传，直接返回上传结果的结构化数据。
还要：
结合大模型，创造更多可能！试试让大模型直接帮你把得到的图片链接直接放到项目代码中...
因此，我们将支持：
- �� Figma API 集成: 高效导出 Figma 节点或其子节点的图像。
- 🗜️ 智能压缩: 自动压缩导出的 JPG/PNG 图像以优化文件大小。
- 📤 自动上传: 将处理后的图像无缝上传到云存储。
- ⚡ 并发处理: 支持批量处理节点，提高效率。
- 🔧 灵活配置: 可自定义图像格式、缩放比例和压缩质量。
- 🎯 精准控制: 可选择导出节点本身或其所有子节点。
未来它将支持更多有用的Figma结构化数据的转换和输出，因为它叫做：Figma Structured MCP！
核心工具
get_figma_images
从Figma导出、压缩并上传指定节点的图像，返回可公开访问的图像URL。
此工具自动化处理从Figma提取设计素材的整个流程：
- 根据提供的
file_key和node_ids从Figma API获取图像。 - 可选择导出节点本身或其所有直接子节点（通过
export_children参数控制）。 - 对导出的图像进行压缩以优化文件大小。
- 将处理后的图像上传到云存储。
- 返回一个包含成功上传图像的URL列表和失败详情的字典。
重要提示:
- 环境变量: 此工具需要
FIGMA_ACCESS_TOKEN环境变量。请确保在运行前已设置。 - 如何从Figma链接中提取参数:
- 当用户提供一个Figma链接时，需要从中提取
file_key和node_ids。 - 例如，对于链接:
https://www.figma.com/design/d5VnH9TP69zb3EyDejwv/My-Design?node-id=1349-2219 file_key是d5VnH9TP69zb3EyDejwv(位于design/或file/之后的部分)node_ids是1349-2219(位于?node-id=之后的部分)
- 当用户提供一个Figma链接时，需要从中提取
参数:
file_key(str): Figma文件的唯一标识符。从文件URL中 'file/' 或 'design/' 之后的部分提取。node_ids(str): 一个或多个逗号分隔的Figma节点ID。从URL的?node-id=参数中提取。format(str): 导出图像的格式。支持 "jpg", "png", "svg", "pdf"。默认为 "png"。scale(float): 图像的缩放比例，取值范围在 0.01 到 4 之间。默认为 1.0 (原始尺寸)。compression_quality(float): 图像压缩质量，仅对'jpg'和'png'格式有效。取值范围 0.0 (低质量，高压缩) 到 1.0 (高质量，低压缩)。默认为 0.85。export_children(bool): 控制导出行为。True(默认): 导出指定node_ids下所有直接子节点作为独立的图像。适用于需要节点内多个图层（如图标、图片素材）的场景。False: 仅导出node_ids指定的节点本身，将其作为一个整体图像。当用户明确指定将节点本身导出时使用。
返回数据格式:
{
"successful_uploads": [
{
"name": "image_name.png",
"url": "https://cdn.example.com/image_name.png"
}
],
"failed_uploads": [
{
"name": "failed_image.png",
"error": "Upload failed reason"
}
]
}
安装与运行
前置要求
- Python 3.12 或更高版本
- UV 包管理器
1. 安装 UV (如果尚未安装)
pip install uv
2. 创建虚拟环境并安装依赖
# 使用 UV 创建虚拟环境
uv venv --python 3.12
# 激活虚拟环境 (macOS/Linux)
source .venv/bin/activate
# 激活虚拟环境 (Windows)
# .venv\Scripts\activate
# 安装所有依赖
uv sync --all-extras
3. 配置环境变量
使用 .env 文件
在项目根目录下创建一个名为 .env 的文件，并将你的Figma访问令牌放入其中。
FIGMA_ACCESS_TOKEN="your_figma_token_here"
# 其他上传服务器配置
STORAGE_PROVIDER="custom"
CUSTOM_UPLOAD_URL="https://your-upload-server.com"
CUSTOM_UPLOAD_KEY="your_upload_key_here"
4. 运行服务
项目支持三种运行模式：
1. STDIO 模式（标准 MCP 模式）
uv run python run.py --mode stdio
2. HTTP 模式（Streamable-HTTP）
# 启动 HTTP 服务器，默认端口 8000
uv run python run.py --mode http --port 8070
# 服务地址：http://127.0.0.1:8070/mcp
3. SSE 模式（Server-Sent Events）
# 启动 SSE 服务器，默认端口 8001
uv run python run.py --mode sse --port 8080
# 服务地址：http://127.0.0.1:8080/sse
5. 在客户端中使用
该工具支持三种模式：
- STDIO 模式
- HTTP 模式
- SSE 模式
可在任意支持MCP服务的客户端使用，以Cursor为例：
方法一：STDIO 模式（推荐） 在 Cursor 设置中添加 MCP 服务器配置：
{
"mcpServers": {
"figma-structured": {
"command": "python",
"args": ["/Users/yululiu/projects/AI/figma-structured-mcp/run.py", "--mode", "stdio"],
"env": {
"PATH": "/Users/yululiu/projects/AI/figma-structured-mcp/.venv/bin:$PATH",
"PYTHONPATH": "/Users/yululiu/projects/AI/figma-structured-mcp",
}
}
}
}
也可以 添加以下参数，会覆盖 .env 中的配置
"env": {
"FIGMA_ACCESS_TOKEN": "your_figma_token_here",
"STORAGE_PROVIDER": "custom",
"CUSTOM_UPLOAD_URL": "your upload url",
"CUSTOM_UPLOAD_KEY": "your upload key"
}
方法二：HTTP/SSE 模式
- 先启动 HTTP 或 SSE 服务。
uv run python run.py --mode http --port 8070 # 启动 HTTP 服务
uv run python run.py --mode sse --port 8070 # 启动 SSE 服务
- 在 Cursor 中配置相应的 URL。
Cursor HTTP 模式配置示例：
{
"mcpServers": {
"figma-structured-mcp": {
"url": "http://127.0.0.1:8070/mcp"
}
}
}
{
"mcpServers": {
"figma-structured-mcp": {
"url": "http://127.0.0.1:8070/sse"
}
}
}
与大模型交互示例
