figma-docs-mcp

Servidor MCP local que transforma a documentação/regras de negócio que vocês mantêm no Figma em uma base pesquisável por busca semântica, exposta como uma ferramenta para o Claude Code chamar sozinho quando tiver dúvida.

Fluxo: reindex puxa o texto dos arquivos da Figma via REST API → gera embeddings locais → salva um índice em disco. O server carrega esse índice e expõe a tool buscar_documentacao, que o agente usa para achar o trecho certo e o link direto pro frame na Figma.

• Roda local (stdio), sem expor nada na rede.

• Embeddings locais (multilingual-e5-small): a doc nunca sai da máquina, sem API key, sem custo por token.

• Atualização agendada via cron rodando o reindex.

Para a equipe — usar o índice pronto (não precisa de Figma)

Quem só vai consultar não precisa de token da Figma nem de rodar o plugin — só do arquivo de índice (data/index.json), que NÃO vem no repositório (é gerado e contém documentação interna). Pegue o index.json com quem mantém o índice e:

git clone https://github.com/carlosfernandescrypt/figma-mcp.git
cd figma-mcp
npm install            # 1a busca baixa o modelo de embedding (~110MB), fica em cache
npm run build

# coloque o index.json recebido em data/index.json
mkdir -p data && cp /caminho/do/index.json data/index.json

# registra no Claude Code (escopo user = vale em qualquer projeto).
# $(pwd) resolve o caminho absoluto da sua cópia automaticamente:
claude mcp add figma-docs -s user \
  -e STORE_PATH="$(pwd)/data/index.json" \
  -- node "$(pwd)/dist/server.js"

Abra uma sessão nova do Claude Code e pergunte algo das docs — a IA chama a buscar_documentacao sozinha. Quando o índice for atualizado, substitua o data/index.json e reinicie a sessão.

⚠️ Nunca commite o data/index.json (docs internas) — o repositório é público. Ele já está no .gitignore; distribua o índice por canal interno.

Related MCP server: vectorise-mcp

Pré-requisitos

• Node.js 20+ (testado com 22).

• Um Personal Access Token da Figma: Figma → Settings → Security → Personal access tokens. Permissão de leitura de conteúdo de arquivo é suficiente.

Setup

npm install
cp .env.example .env
# edite o .env: cole o FIGMA_TOKEN e liste os arquivos a indexar

Para descobrir o FILE_KEY de um arquivo, olhe a URL dele: figma.com/design/<FILE_KEY>/Nome-do-arquivo. Coloque as keys separadas por vírgula em FIGMA_FILE_KEYS. Alternativamente, use FIGMA_PROJECT_IDS para indexar todos os arquivos de um projeto de uma vez.

Gerar o índice

npm run reindex

Na primeira execução o modelo de embedding (~110MB) é baixado e fica em cache. As próximas rodadas são rápidas. O índice vai pra ./data/index.json.

Alternativa sem cota REST: extração por plugin (recomendado no plano Pro)

A API REST da Figma tem um limite de custo nos endpoints de leitura de arquivo (/files e /nodes). Em planos Pro, esse orçamento é pequeno: indexar um arquivo grande estoura a cota e a Figma devolve 429 com um Retry-After de dias (x-figma-rate-limit-type: low + link de upgrade). Quando isso acontece, o reindex não consegue puxar conteúdo até a cota resetar.

Solução que não usa cota nenhuma: extrair o texto por um plugin que roda dentro do Figma (a API de plugin lê o documento localmente, sem REST).

1. Rode o Figma desktop. No Linux (sem app oficial) use o IliyaBrook/figma-linux (AppImage).

2. Abra o arquivo de docs. Menu Plugins → Development → Import plugin from manifest… e aponte pra figma-plugin/manifest.json deste repo.

3. Rode o plugin Docs Extractor. Ele varre páginas → frames → texto e gera figma-chunks.json (botão Baixar ou Copiar JSON).

   O plugin roda tanto em modo design (precisa de acesso de edição ao arquivo) quanto em Dev Mode (editorType: ["figma","dev"]). Em Dev Mode o Figma impõe read-only — plugins não conseguem editar o documento, só ler — então é o modo seguro pra arquivos de produção e funciona mesmo sem permissão de edição. O code.js chama figma.loadAllPagesAsync() pra varrer todas as páginas (em Dev Mode a Figma só carrega a página atual por padrão). O plugin só lê: não há nenhuma chamada de escrita — confira com grep -nE "create|append|remove|delete|setPluginData" figma-plugin/code.js.

4. Indexe esse dump localmente (sem token, sem REST):

npm run index:local /caminho/para/figma-chunks.json

Gera o mesmo ./data/index.json que o reindex. A busca (server) funciona igual. Dá pra rerodar quando quiser — sem nunca estourar cota.

Ligar no Claude Code

Compile e registre o servidor (caminho absoluto):

npm run build
claude mcp add figma-docs -- node /caminho/absoluto/figma-docs-mcp/dist/server.js

Ou, sem build, rodando direto com tsx:

claude mcp add figma-docs -- npx -y tsx /caminho/absoluto/figma-docs-mcp/src/server.ts

O servidor lê o .env da própria pasta. Depois é só perguntar no Claude Code algo como "qual a regra de cálculo do frete?" — ele chama a buscar_documentacao sozinho. A descrição da tool e as instruções do servidor já orientam o agente a consultar antes de assumir como uma regra funciona.

Manter atualizado (cron)

Reindexa a cada 30 minutos (ajuste o intervalo conforme a frequência das mudanças):

*/30 * * * * cd /caminho/absoluto/figma-docs-mcp && /usr/bin/node dist/reindex.js >> reindex.log 2>&1

O servidor recarrega o índice ao iniciar; o índice em si é reescrito a cada reindexação. Em uso pesado, reinicie o servidor após o reindex para recarregar em memória (ou rode reindexações em horários de baixo uso).

Limitações conhecidas (do design da opção 2)

• Só texto. Significado puramente visual (setas, agrupamentos, tabelas desenhadas) não é capturado. Cada chunk é o texto de um frame de primeiro nível.

• Frames muito longos são truncados pelo modelo (~512 tokens). Se a doc tiver frames gigantes, vale quebrá-los em seções menores na própria Figma.

• Rate limits da Figma: indexar muitos arquivos grandes leva tempo; por isso o índice é cacheado e não consultado ao vivo.

Caminhos de evolução

• Trocar pra embeddings de API (ex.: OpenAI/Voyage): reescreva só src/embeddings.ts mantendo a assinatura embed(texts, kind). Útil se quiser mais qualidade e não se importar com os dados saírem da máquina.

• Vector store de verdade: para dezenas de milhares de chunks, troque o src/store.ts por sqlite-vec ou hnswlib-node. O JSON + cosseno atual aguenta bem alguns milhares.

• Webhooks (FILE_UPDATE, requer plano pago): dispara o reindex só do arquivo que mudou, em vez do cron — índice sempre fresco e mais barato.

• Servir pro time todo: troque o StdioServerTransport por StreamableHTTPServerTransport e hospede como serviço, pra um índice único compartilhado.

Estrutura

src/
  config.ts      # lê o .env
  figma.ts       # REST API da Figma + extração de texto em chunks
  embeddings.ts  # provedor de embedding local (e5 multilíngue)
  store.ts       # índice em JSON + busca por cosseno
  reindex.ts     # CLI: puxa via REST → chunka → embeda → salva (roda no cron)
  index-local.ts # CLI: indexa um dump JSON do plugin (sem REST, sem cota)
  server.ts      # servidor MCP stdio com a tool buscar_documentacao
figma-plugin/
  manifest.json  # plugin de dev pro Figma desktop
  code.js        # varre o documento e monta os chunks (API de plugin, sem REST)
  ui.html        # botões Baixar / Copiar o figma-chunks.json