YetAnotherFigmaMCP
Allows AI agents to access cached Figma file data, including node trees, frame details, and search capabilities, to retrieve design information without exceeding Figma API rate limits.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@YetAnotherFigmaMCPfind the 'Login Button' node in file abc123"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
YetAnotherFigmaMCP
Figma ファイルをローカルキャッシュし、MCP (Model Context Protocol) サーバーとして提供する軽量ツール。
背景
Figma 無料プランでは API / MCP 呼び出し回数が月 6 回までに制限されています。本ツールは Figma のファイル・ノード JSON を事前取得しキャッシュすることで、この制限内で効率的にデザインデータを活用できるようにします。
特徴
事前キャッシュ方式: Figma API を事前に叩いて JSON をローカル保存
検索用インデックス: ノード名・フレーム名での高速検索
MCP サーバー: AI エージェントからキャッシュデータを参照可能
API 呼び出し最小化: キャッシュ生成時と明示的リフレッシュ時のみ API 使用
インストール
pip install yet-another-figma-mcpまたは uvx / pipx でも利用可能:
uvx yet-another-figma-mcp --help
pipx install yet-another-figma-mcpセットアップ
Figma API トークンの設定
環境変数に Figma API トークンを設定:
export FIGMA_API_TOKEN="your-figma-api-token"トークンは Figma の設定画面 から取得できます。
使い方
キャッシュの生成
# 単一ファイルのキャッシュ生成
yet-another-figma-mcp cache --file-id <FILE_ID>
# 複数ファイル
yet-another-figma-mcp cache --file-id <ID1> --file-id <ID2>
# ファイル ID リストから一括生成
yet-another-figma-mcp cache --file-id-list path/to/file_ids.txt
# 強制リフレッシュ(API を再度呼び出し)
yet-another-figma-mcp cache --file-id <FILE_ID> --refreshMCP サーバーの起動
# MCP サーバー起動
yet-another-figma-mcp serve
# 動作確認
yet-another-figma-mcp statusClaude Desktop での設定
claude_desktop_config.json に以下を追加:
{
"mcpServers": {
"figma-cache": {
"command": "uvx",
"args": ["yet-another-figma-mcp", "serve"]
}
}
}MCP ツール一覧
MCP サーバーは以下のツールを提供します:
get_cached_figma_file
指定ファイルのノードツリーやメタデータを取得。
引数:
- file_id: string (必須)
返り値:
- ルートノードと主要フレーム一覧
- ファイル全体のメタデータget_cached_figma_node
単一ノードの詳細情報を取得。
引数:
- file_id: string (必須)
- node_id: string (必須)
返り値:
- ノードのプロパティ(type, name, layout, style, children など)search_figma_nodes_by_name
ノード名でノードを検索。
引数:
- file_id: string (必須)
- name: string (必須)
- match_mode: "exact" | "partial" (オプション、デフォルト: exact)
- limit: number (オプション)
返り値:
- マッチしたノードのリストsearch_figma_frames_by_title
フレーム名からフレームノードを検索。
引数:
- file_id: string (必須)
- title: string (必須)
- match_mode: "exact" | "partial" (オプション)
- limit: number (オプション)
返り値:
- 対象フレームノードの一覧list_figma_frames
ファイル直下の主要フレーム一覧を取得。
引数:
- file_id: string (必須)
返り値:
- フレーム名・node_id・パスのリストキャッシュファイルの構造
~/.yet_another_figma_mcp/
index.json # 全ファイル共通のメタ情報
<file_id>/
file_raw.json # Figma API /files の生 JSON
nodes_index.json # ノード検索用インデックスユースケース例
画面実装の参照
ユーザー: 「サインアップ画面を実装してください」
→ AI: search_figma_frames_by_title で「Sign Up」を検索
→ AI: get_cached_figma_node でフレーム構造を取得
→ AI: 取得したデザイン情報をもとにコード生成コンポーネントの特定
ユーザー: 「Primary Button のスタイルを教えて」
→ AI: search_figma_nodes_by_name で検索
→ AI: get_cached_figma_node で詳細取得制限事項
本ツールは PoC(Proof of Concept)として以下の機能はスコープ外としています:
スクリーンショット取得
Code Connect(ノード⇔コンポーネント対応)
変数・デザイントークンの取得
FigJam 対応
開発
セットアップ
# 開発用依存関係をインストール
uv sync --group devTask コマンド(推奨)
Task がインストールされている場合、以下のコマンドが使えます:
# 利用可能なタスク一覧
task
# 依存関係インストール
task install
# リント
task lint
# リント(自動修正付き)
task lint:fix
# フォーマット
task format
# フォーマット確認(修正なし)
task format:check
# 型チェック
task typecheck
# テスト
task test
# テスト(詳細出力)
task test:verbose
# テスト(並列実行)
task test:parallel
# テスト(カバレッジ付き)
task test:cov
# 全チェック(lint + format:check + typecheck + test)
task check
# pre-commit フック実行
task pre-commit
# MCP サーバー起動
task serve
# MCP サーバー起動(詳細ログ付き)
task serve:verbose
# キャッシュ状態確認
task status
# Figma ファイルをキャッシュ
task cache -- -f <FILE_ID>
# 生成ファイルのクリーンアップ
task clean手動実行
# リント
uv run ruff check .
# フォーマット
uv run ruff format .
# 型チェック
uv run pyright
# テスト
uv run pytestAcknowledgments
Figma-Context-MCP - AI 向けノード簡略化のアプローチを参考にさせていただきました
ライセンス
MIT License - 詳細は LICENSE を参照してください。
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/yk-lab/yet-another-figma-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server