近日，Figma正式推出官方Model Context Protocol（MCP）服务，为AI驱动的设计到代码工作流带来了革命性突破。这项服务通过更智能的数据传输方式，极大提升了代码生成效率与准确性，引发了业内广泛关注。AIbase编辑团队整理了最新信息，为您深度解析Figma MCP服务的亮点与行业影响。
Figma官方MCP服务:无缝连接设计与开发
Figma的官方MCP服务于2025年6月初正式上线，采用SEE模式（简化、增强、效率），免除了传统MCP配置的繁琐步骤，为用户提供了开箱即用的体验。相比此前由第三方开发的非官方MCP，官方版本能够提取更详细的设计稿信息，包括组件、变量、样式、图层名、注释等元数据，甚至支持高层次的设计截图和交互行为的伪代码描述。这些丰富的数据为AI编码工具提供了更全面的上下文支持，大幅提升了从设计到代码的转换效率。
AIbase了解到，Figma MCP服务通过本地服务器运行，直接与主流IDE（如VS Code、Cursor、Windsurf）以及AI编码工具(如GitHub Copilot、Claude Code)无缝集成。用户只需在Figma桌面应用的偏好设置中启用Dev Mode MCP服务器，即可实现设计数据的实时传输，显著减少设计与开发之间的沟通摩擦。
核心亮点:更精准、更高效的AI代码生成
Figma官方MCP服务的最大优势在于其对设计数据的精细化处理。通过以下关键功能，MCP为AI编码工具提供了更高质量的输入:
丰富的元数据支持:MCP能够提取Figma设计稿中的组件、变量、样式等元数据，减少大型语言模型（LLM）在搜索和推理过程中的负担，从而生成更准确的代码。
整体结构洞察:通过提供高层次的设计截图，MCP帮助LLM理解页面的整体结构、流转逻辑和响应式布局，确保生成代码与设计高度一致。
交互行为描述:MCP支持提取伪代码或实际代码示例，描述设计中定义的交互行为，如按钮点击、页面跳转等，提升代码的动态功能实现。
内容与逻辑提取:设计中的文本、SVG、图片、图层名和注释等内容被全面提取，帮助AI工具更好地理解界面数据模型和内容填充逻辑。
AIbase测试发现，MCP服务的这些功能使得AI编码工具（如Cursor、Copilot）在处理复杂设计稿时，能够生成更接近生产环境的代码，减少开发者的手动调整工作。
行业反响:社交媒体热议与用户期待
自Figma官方MCP服务发布以来，社交媒体上掀起了一波讨论热潮。许多设计师和开发者表示，官方MCP的推出解决了非官方版本数据提取不完整的问题，为AI驱动的开发流程注入了新的活力。相比Figma此前推出的Figma Make平台，MCP服务更专注于设计数据的结构化输出，与AI编码工具的协同性更强，特别适合需要快速从设计稿生成Web、Android或iOS界面的团队。
然而，也有用户对MCP服务的未来发展提出了期待。例如，Figma计划在未来数月内推出远程服务器功能，并进一步深化与代码库的整合，这将为分布式团队和大型项目提供更灵活的支持。此外，部分用户希望Figma能进一步优化MCP对复杂设计系统的支持，确保组件库和设计规范的完全同步。
行业影响:重塑设计到代码的工作流
Figma官方MCP服务的推出标志着设计与开发协同进入了一个新阶段。AIbase认为，这项服务不仅提升了从设计到代码的自动化水平，还为跨职能团队的协作提供了更高效的工具。无论是独立开发者、初创团队还是大型企业，都能通过MCP服务实现更快速的产品迭代和更高的设计一致性。
与此同时，Figma MCP的开放性也为AI生态系统的发展注入了动力。作为一个标准化的协议，MCP不仅限于Figma的生态，还可能被其他设计工具或AI平台采纳，形成更广泛的行业标准。这种开放性和兼容性或将成为未来设计与开发融合的关键驱动力。
未来展望:AI驱动的创意新时代
Figma官方MCP服务的发布是AI技术与创意产业融合的又一里程碑。AIbase观察到，随着MCP服务逐步完善，设计到代码的工作流将变得更加智能化和自动化。未来，Figma可能通过更深入的AI整合和远程服务器支持，进一步降低开发门槛，赋能更多创作者将设计理念快速转化为现实。
