近日，Figma正式推出官方Model Context Protocol（MCP）服務，爲AI驅動的設計到代碼工作流帶來了革命性突破。這項服務通過更智能的數據傳輸方式，極大提升了代碼生成效率與準確性，引發了業內廣泛關注。AIbase編輯團隊整理了最新信息，爲您深度解析Figma MCP服務的亮點與行業影響。

Figma官方MCP服務:無縫連接設計與開發

Figma的官方MCP服務於2025年6月初正式上線，採用SEE模式（簡化、增強、效率），免除了傳統MCP配置的繁瑣步驟，爲用戶提供了開箱即用的體驗。相比此前由第三方開發的非官方MCP，官方版本能夠提取更詳細的設計稿信息，包括組件、變量、樣式、圖層名、註釋等元數據，甚至支持高層次的設計截圖和交互行爲的僞代碼描述。這些豐富的數據爲AI編碼工具提供了更全面的上下文支持，大幅提升了從設計到代碼的轉換效率。

QQ20250611-114046.jpg

AIbase瞭解到，Figma MCP服務通過本地服務器運行，直接與主流IDE（如VS Code、Cursor、Windsurf）以及AI編碼工具(如GitHub Copilot、Claude Code)無縫集成。用戶只需在Figma桌面應用的偏好設置中啓用Dev Mode MCP服務器，即可實現設計數據的實時傳輸，顯著減少設計與開發之間的溝通摩擦。

核心亮點:更精準、更高效的AI代碼生成

Figma官方MCP服務的最大優勢在於其對設計數據的精細化處理。通過以下關鍵功能，MCP爲AI編碼工具提供了更高質量的輸入:

豐富的元數據支持:MCP能夠提取Figma設計稿中的組件、變量、樣式等元數據，減少大型語言模型（LLM）在搜索和推理過程中的負擔，從而生成更準確的代碼。

整體結構洞察:通過提供高層次的設計截圖，MCP幫助LLM理解頁面的整體結構、流轉邏輯和響應式佈局，確保生成代碼與設計高度一致。

交互行爲描述:MCP支持提取僞代碼或實際代碼示例，描述設計中定義的交互行爲，如按鈕點擊、頁面跳轉等，提升代碼的動態功能實現。

內容與邏輯提取:設計中的文本、SVG、圖片、圖層名和註釋等內容被全面提取，幫助AI工具更好地理解界面數據模型和內容填充邏輯。

AIbase測試發現，MCP服務的這些功能使得AI編碼工具（如Cursor、Copilot）在處理複雜設計稿時，能夠生成更接近生產環境的代碼，減少開發者的手動調整工作。

行業反響:社交媒體熱議與用戶期待

自Figma官方MCP服務發佈以來，社交媒體上掀起了一波討論熱潮。許多設計師和開發者表示，官方MCP的推出解決了非官方版本數據提取不完整的問題，爲AI驅動的開發流程注入了新的活力。相比Figma此前推出的Figma Make平臺，MCP服務更專注於設計數據的結構化輸出，與AI編碼工具的協同性更強，特別適合需要快速從設計稿生成Web、Android或iOS界面的團隊。

然而，也有用戶對MCP服務的未來發展提出了期待。例如，Figma計劃在未來數月內推出遠程服務器功能，並進一步深化與代碼庫的整合，這將爲分佈式團隊和大型項目提供更靈活的支持。此外，部分用戶希望Figma能進一步優化MCP對複雜設計系統的支持，確保組件庫和設計規範的完全同步。

行業影響:重塑設計到代碼的工作流

Figma官方MCP服務的推出標誌着設計與開發協同進入了一個新階段。AIbase認爲，這項服務不僅提升了從設計到代碼的自動化水平，還爲跨職能團隊的協作提供了更高效的工具。無論是獨立開發者、初創團隊還是大型企業，都能通過MCP服務實現更快速的產品迭代和更高的設計一致性。

與此同時，Figma MCP的開放性也爲AI生態系統的發展注入了動力。作爲一個標準化的協議，MCP不僅限於Figma的生態，還可能被其他設計工具或AI平臺採納，形成更廣泛的行業標準。這種開放性和兼容性或將成爲未來設計與開發融合的關鍵驅動力。

未來展望:AI驅動的創意新時代

Figma官方MCP服務的發佈是AI技術與創意產業融合的又一里程碑。AIbase觀察到，隨着MCP服務逐步完善，設計到代碼的工作流將變得更加智能化和自動化。未來，Figma可能通過更深入的AI整合和遠程服務器支持，進一步降低開發門檻，賦能更多創作者將設計理念快速轉化爲現實。