Figma-Context-MCP

0
이 MCP는 AI 코딩 에이전트가 Figma 파일에서 관련 메타데이타를 가져와 번역하여 Figma의 레이아웃 및 스타일 데이터에 접근할 수 있게 하여, 정확한 디자인-코드 구현을 촉진합니다.
추가 날짜:
작성자:
Apr 24 2025
Figma-Context-MCP

Figma-Context-MCP

0 리뷰
6100
0
Figma-Context-MCP
이 MCP는 AI 코딩 에이전트가 Figma 파일에서 관련 메타데이타를 가져와 번역하여 Figma의 레이아웃 및 스타일 데이터에 접근할 수 있게 하여, 정확한 디자인-코드 구현을 촉진합니다.
추가 날짜:
Created by:
Apr 24 2025
Graham Lipsman
추천

Figma-Context-MCP란?

Figma-Context-MCP 서버는 Figma 디자인 파일과 Cursor와 같은 AI 코딩 도구들 간의 다리 역할을 합니다. 지정된 Figma 파일 또는 프레임에서 레이아웃, 스타일 및 구조 정보를 상세히 가져옵니다. 이후 이러한 데이터는 단순화되고 번역되어 필요한 레이아웃 및 스타일 세부 사항만 포함하여, AI 에이전트가 다양한 프로그래밍 프레임워크 내에서 디자인을 정확하게 해석하고 구현할 수 있도록 합니다. 불필요한 정보를 줄임으로써 응답의 관련성과 의사결정의 정확성을 높이고, UI 개발 및 디자인 구현 파이프라인의 자동화 워크플로를 개선합니다.

Figma-Context-MCP을 사용할 사람은?

  • AI 개발자
  • UI/UX 디자이너
  • 프론트엔드 개발자
  • 디자인 자동화 도구 사용자

Figma-Context-MCP 사용 방법은?

  • 1단계: 로그인하고 Figma API 토큰을 설정하세요.
  • 2단계: MCP 서버 주소를 개발 환경 설정 파일에 추가하세요.
  • 3단계: AI 도구에서 Figma 파일, 프레임 또는 그룹에 대한 링크를 제공하세요.
  • 4단계: AI 에이전트에게 디자인을 구현하라고 요청하거나 메타데이타를 가져오라고 하세요.
  • 5단계: AI 에이전트는 가져온 데이터를 사용하여 코드를 생성하거나 디자인 작업을 수행합니다.

Figma-Context-MCP의 핵심 기능 및 장점

핵심 기능
  • Figma 레이아웃 및 스타일 데이터 가져오기
  • Figma 메타데이터 간소화 및 번역
  • Cursor와 같은 AI 코딩 에이전트와 통합
장점
  • 디자인 구현의 정확성 향상
  • API 응답의 노이즈 감소
  • Figma와 AI 도구 간의 워크플로 간소화

Figma-Context-MCP의 주요 사용 사례 및 애플리케이션

  • Figma 디자인에서 자동 UI 구현
  • Figma 레이아웃 기반 AI 지원 코드 생성
  • 디자인 검증 및 검토 자동화

Figma-Context-MCP의 자주 묻는 질문

개발자

당신은 또한 좋아할 수 있습니다:

개발자 도구

서버 및 클라이언트 상호작용을 관리하기 위한 데스크탑 응용 프로그램으로 폭넓은 기능을 제공합니다.
Eagle과 데이터 소스 간의 데이터 교환을 관리하는 Model Context Protocol 서버입니다.
채팅 환경 내에서 다양한 MCP 도구를 통합하여 직접 사용할 수 있는 채팅 기반 클라이언트로, 생산성을 향상시킵니다.
통합된 진입점을 통해 접근 가능한 여러 MCP 서버를 호스팅하는 Docker 이미지로, supergateway 통합이 포함되어 있습니다.
MCP 프로토콜을 통해 YNAB 계정 잔액, 거래 및 거래 생성을 제공합니다.
실시간 다수 클라이언트 Zerodha 거래 작업을 관리하기 위한 빠르고 확장 가능한 MCP 서버.
MCP 서버에 대한 원격 도구 활용을 위한 안전한 프록시 기반 접속을 용이하게 하는 원격 SSH 클라이언트.
Minecraft 모드 간의 통신 프로토콜 관리 및 처리에 AI 기능을 통합한 Spring 기반 MCP 서버.
필수 채팅 기능을 지원하는 미니멀한 MCP 클라이언트로, 다중 모델 및 맥락 기반 상호작용을 지원합니다.
AI 에이전트가 2FA 코드 및 비밀번호를 위해 Authenticator 앱과 상호 작용할 수 있도록 하는 안전한 MCP 서버입니다.

연구 및 데이터

모델 컨텍스트 프로토콜을 지원하는 서버 구현으로, CRIC의 산업 AI 기능을 통합합니다.
발렌시아시의 실시간 교통, 대기 질, 날씨 및 자전거 공유 데이터를 통합된 플랫폼에서 제공합니다.
Supabase와의 통합을 보여주는 React 애플리케이션, MCP 도구 및 UI 구성 요소 등록을 위한 Tambo를 통해.
웹 검색을 위한 Brave Search API를 통합한 MCP 클라이언트로, 효율적인 통신을 위한 MCP 프로토콜을 활용합니다.
Umbraco CMS와 외부 애플리케이션 간의 원활한 통신을 가능하게 하는 프로토콜 서버.
NOL은 LangChain과 Open Router를 통합하여 Next.js를 사용하여 다중 클라이언트 MCP 서버를 구축합니다.
LLM을 Firebolt 데이터 웨어하우스에 연결하여 자율 쿼리, 데이터 접근 및 인사이트 생성을 수행합니다.
AI 에이전트를 MCP 서버에 연결하여 도구 발견 및 통합을 가능하게 하는 클라이언트 프레임워크입니다.
Spring Link는 통합된 환경 내에서 여러 Spring Boot 애플리케이션의 연결 및 관리를 효율적으로 지원합니다.
Claude를 위한 도구 접근을 원활하게 해주는 다수의 MCP 서버와 상호작용할 수 있는 오픈 소스 클라이언트입니다.

AI 챗봇

API, AI 및 자동화를 통합하여 서버 및 클라이언트 기능을 동적으로 향상시킵니다.
MCP 표준을 통해 맥락 정보를 저장하고 검색하여 LLM에 대한 장기 기억을 제공합니다.
정밀 의학과 종양학 연구를 지원하는 유연한 검색 옵션을 갖춘 고급 임상 증거 분석 서버.
A2A 에이전트, 도구, 서버 및 클라이언트를 수집하여 효과적인 에이전트 통신 및 협업을 위한 플랫폼입니다.
AI 서비스, MCP 및 memGPT와 통합된 Cloud Foundry용 Spring 기반 챗봇입니다.
OS 수준 도구를 사용하여 macOS를 제어하는 AI 에이전트로, MCP와 호환되며 AI를 통해 시스템 관리를 용이하게 합니다.
SSE, StdIO 또는 외부 프로세스를 통해 MCP 서버와 상호 작용할 수 있는 PHP 클라이언트 라이브러리입니다.
자동화 작업을 위한 자율 에이전트, 도구, 서버 및 클라이언트를 관리하고 배포하는 플랫폼입니다.
멀티미디어 콘텐츠 생성을 위한 강력한 텍스트 음성 변환 및 비디오 생성 API와의 상호 작용을 가능하게 합니다.
원활한 통합을 위해 RedNote (XiaoHongShu, xhs)에 대한 API 액세스를 제공하는 MCP 서버입니다.