デザイン→実装を瞬時に！Figma-MCPが消す開発現場のストレス

## はじめに
こんにちは、みなさん！最近、フロントエンド開発の勉強を始めた初心者プログラマーの私ですが、デザインとコーディングの間のギャップに悩んでいました。Figmaでデザインされたものを実際のコードに落とし込む作業って、本当に大変ですよね...。

そんな時、偶然見つけたのが**Figma-MCP**というツールです！これが本当にすごい！AIを使ってデザインプロセスを完全に変革してくれるんです。MCPというのは「モデルコンテキストプロトコル」の略で、FigmaのデザインとClaude、Windsurf、Cursor、Clineなどの大規模言語モデル（LLM）を簡単に連携させることができるゲームチェンジャーなんです！

今回は、このFigma-MCPの魅力と使い方を徹底的に解説していきますよ！

:::note info
<details open><summary>Apidog活用のヒント</summary>



Figma-MCPのようなAPIベースのツールを使う際、APIリクエストのテストや監視にはが非常に便利です。Figma APIへのリクエストをビジュアルに確認でき、チーム内での共有も簡単。私もFigma-MCPの設定時に[Apidog](http://www.apidog.com/jp/?utm_source=opr&utm_medium=a2qiita2&utm_content=Figma-MCP)でAPIトークンの動作確認をしたところ、デバッグ時間が大幅に短縮されました。APIを扱う開発者にとって、心強い味方になりますよ！
</details>
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## Figma-MCPって一体何なの？

[Figma-MCP](https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP?tab=readme-ov-file#figma-mcp-server)は、モデルコンテキストプロトコルを実装したサーバーで、LLMがFigmaのリソースとスムーズにやり取りするための標準化されたコンテキスト提供を可能にします。この統合により、私たちデザイナーや開発者はAIの力を借りて、デザインタスクを自動化したり、コラボレーションを強化したり、ワークフローを効率化したりできるんです！

正直、これを知った時は目から鱗が落ちる思いでした！今までデザインからコードへの変換で何時間も苦労していたのが、AIの力で劇的に改善されるなんて...！

## Figma-MCPはどうやって動くの？

### MCPプロトコルの仕組み
モデルコンテキストプロトコルは、LLMがFigmaのような外部アプリケーションを理解し、やり取りするための標準化された方法です。これにより、システム間でコンテキストを交換するための構造化されたフレームワークが提供されます。

### Figmaとの統合
Figma-MCPサーバーはFigmaのAPIに接続して、LLMがファイル、コンポーネント、スタイルなどのデザイン要素にアクセスし、操作できるようにします。この統合は読み取り操作をサポートし、AIツールがデザイン情報を抽出して洞察を生成できるようにします。

### AI駆動のデザイン自動化
Figma-MCPを使えば、デザインのバリエーション生成、スタイルの更新、既存のデザインに基づく新しいコンポーネントの作成といったタスクを自動化できます。この自動化により、デザインのワークフローで時間を節約し、生産性を向上させることができるんです！

## Figma-MCPの使い方ガイド

さあ、実際にFigma-MCPを使ってみましょう！初めての設定は少し手間がかかりますが、一度設定してしまえば、その後の作業がめちゃくちゃ楽になりますよ！

### ステップ1：準備するもの
- **Node.js**（v16.0以上）
- **npm**（v7.0以上）またはpnpm（v8.0以上）
- [**Figmaアカウント**](https://www.figma.com/)：できればプロフェッショナルまたはエンタープライズプランがあるとベスト！
- **Figma APIアクセストークン**：読み取り権限を持つトークンが必要です

### ステップ2：Figma APIアクセストークンを取得しよう

MCPをFigmaと連携させるには、APIアクセストークンが必要です。このトークンは、MCPがあなたのFigmaアカウントとやり取りするための安全なキーの役割を果たします。

1. **Figmaアカウントにサインアップ**：[Figmaの公式サイト](https://www.figma.com/)でアカウントを作成します
2. **Figmaアプリをダウンロード**：お使いのOS用のFigmaデスクトップアプリをインストール
3. **Figmaにログイン**：アプリを起動して資格情報でログイン
4. **プロフィール設定にアクセス**：サイドバーのプロフィールアイコンをクリックして設定を開く
![figma-1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3968588/7ed90025-6d44-41c0-bce5-4ca172f56e7d.png)

5. **セキュリティ設定に移動**：設定メニューからセキュリティタブを選択
6. **新しいトークンを生成**：「新しいトークンを生成」をクリックして、`Figma_MCP`などの名前を付けてトークンを作成
![figma-2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3968588/8958ad65-e0ab-4e4f-addb-6af1d8b49fa1.png)

7. **トークンを安全に保存**：生成されたトークンをすぐにコピーして安全な場所に保存（Figmaはこのトークンを一度だけ表示するので注意！）

**プロのヒント**：トークンは環境変数として保存するのがおすすめです！

```
export FIGMA_API_TOKEN="your_token_here"
```

トークンをコードに直接書き込むのは絶対にNGです！もしトークンが漏洩した疑いがある場合は、すぐにセキュリティ設定で取り消して、新しいものを生成しましょう。

### ステップ3：Figma-MCPサーバーをインストールしよう

**NPMを使った簡単インストール**：リポジトリをクローンせずに、NPMで直接サーバーを実行できます！

```
npx figma-developer-mcp --figma-api-key=<your-figma-api-key>
```

`pnpx`、`yarn dlx`、または `bunx` を使っても同じことができますよ！

**ローカルソースからインストール**する場合は、リポジトリをクローンします：

```
git clone https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP.git 
cd Figma-Context-MCP
```

依存関係を `pnpm install` でインストールして、`.env.example` を `.env` にコピーし、Figma APIアクセストークンを入力します。そして `pnpm run dev` でサーバーを実行します。

### ステップ4：サーバーの設定

`.env`ファイル内の環境変数を使ってサーバーを設定します。`FIGMA_API_KEY` をあなたのアクセストークンに設定し、別のポートを使いたい場合は`PORT`をオプションで設定します。

あるいは、`--figma-api-key` や `--port` などのコマンドライン引数を使うこともできます。これらは環境変数よりも優先されますよ！

### ステップ5：Figma-MCPサーバーとAIツールを連携させよう

Figma-MCPサーバーが動いたら、次はAIツールと連携させる番です！今回は**Cursor IDE**と**Cursor Composer**を使った例を紹介します。

1. **Figma-MCPサーバーが稼働していることを確認**：正しいポート（例：ポート`3333`）で動いているか確認しましょう

2. **MCPサーバーを追加**：Cursorを起動し、設定メニューからMCPセクションに行き、「新しいMCPサーバーを追加」をクリック。好きな名前を付けて、SSE（サーバー送信イベント）オプションを選択し、Figma-MCPサーバーのURL（例：`http://localhost:3333`）を入力します
![figma-3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3968588/4b39d74b-aa34-4759-a6a4-dc6febe539b5.png)

   他のツール（[Windsurf](https://codeium.com/)、[Cline](https://cline.bot/)、[Claude Desktop](https://claude.ai/download)）では、設定ファイルを使ってサーバーを開始できます：

   ```
   {
     "mcpServers": {
       "figma-developer-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "figma-developer-mcp", "--stdio"],
         "env": {
           "FIGMA_API_KEY": "<your-figma-api-key>"
         }
       }
     }
   }
   ```

3. **接続を確認**：サーバー名の横に緑の点が表示されれば接続成功です！赤い点が表示される場合は、設定を確認するかサーバーが稼働しているか確認してください
![figma-4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3968588/239536a1-b921-42a4-b2a9-c3cd82b02dd8.png)

4. **Figmaでデザインを選択**：Figmaを開いて、作業したいデザインを選択します。必要に応じて、コンポーネントやワイヤーフレームをグループ化して、一貫したデザインにしましょう
![figma-5.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3968588/817bf76d-153f-4d90-955a-54f7acfb49ba.png)

5. **リンクをコピー**：選択したデザインを右クリック→「コピー/ペーストとして選択」→「選択部分のリンクをコピー」を選択します
![figma-6.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3968588/5c2cc333-58cf-4ff6-92da-af296353348f.png)

6. **Cursor Composerで使用**：Composerを開いて「エージェントモード」を有効にし、コピーしたFigmaリンクを貼り付けます。これでCursorに次のようなタスクを依頼できます：
   - 「このFigmaデザインをReactで実装して！」
   - 「このデザインを再利用可能なUIコンポーネントに変換して！」
   - 「このレイアウトの改善案を提案して！」

## Figma-MCPの便利な使い方

**MCPインスペクター**を使えば、MCPサーバーからのレスポンスを確認できます！新しいターミナルで `pnpm inspect` を実行すると、MCPインスペクターWeb UIが起動して、利用可能なツールの表示やツール呼び出しのトリガー、レスポンスの確認ができます。

**get_file**コマンドでFigmaファイルの情報を取得したり、**get_node**コマンドでFigmaファイル内の特定ノードの情報を取得したりすることもできますよ！

## Figma-MCPの素晴らしい機能

- **MCP準拠**：さまざまなLLMアプリケーションとの互換性を確保
- **タイプセーフな実装**：TypeScriptで構築された堅牢なコードベース
- **カスタムURIスキーム**：Figmaリソースへのアクセスを容易に
- **エラーハンドリングとバリデーション**：信頼性の高い動作を保証
- **バッチ操作**：デザイン要素の効率的な処理をサポート

## まとめ：Figma-MCPで開発ワークフローを革新しよう！

Figma-MCPは、デザインとAIの間のギャップを埋める素晴らしいツールです！私のようなフロントエンド初心者にとって、デザインからコードへの変換が格段に楽になりました。Figmaと大規模言語モデルを連携させることで、デザインプロセスの生産性と創造性を新たなレベルに引き上げることができます。

個人的には、このツールを使い始めてから、デザインの実装にかかる時間が半分以下になりました！特にReactコンポーネントの自動生成機能は本当に便利で、コーディングの負担が大幅に減りました。

みなさんも、ぜひFigma-MCPを試してみてください！デザインワークフローが劇的に変わること間違いなしです。使ってみた感想や、他にも便利な使い方があれば、ぜひコメントで教えてくださいね！