Original em inglês: https://argusic.com/subject/figma-context-mcp
Figma-Context-MCP
Servidor MCP para fornecer informações de layout do Figma para AI coding agents como o Cursor.
Executafonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptMITcommit c083d65c7e00
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: ai, cursor, figma, mcp e typescript.
Figma-Context-MCP executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 6,2 minutos e encontrou 3 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
The Figma MCP server installs, builds, type-checks, passes all 250 tests, and runs an HTTP MCP server that accepts initialize and tools/list requests on the configured port.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 94,7 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- Node.js v18.19.1 installed but project requires >=20.20.01,5 minutos
- pnpm not available in system0,5 minutos
- .npmrc set prefix=/home/runner/.npm-global but the directory did not exist, causing npm install errors0,2 minutos
- Tempo de instalação
- 6 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 4 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 3 encontrados, 3 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pnpm test: 18 passed, 250 tests passed, 1 skipped (exit 0); pnpm build: tsup build success; pnpm type-check: no errors; curl POST to /mcp returned valid MCP responses
- Tokens de modelo usados
- 80.467
- Commit exato testado
- c083d65c7e00
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
exec /bin/sh -lc 'mv /work/repo/.npmrc.bak /work/repo/.npmrc 2>/dev/null; echo "restored"' in /work/repo succeeded in 0ms: restored All tests pass, the HTTP server responds correctly, and the build succeeds. Here's the summary: ``` ``` tokens used 80,467 All tests pass, the HTTP server responds correctly, and the build succeeds. Here's the summary: ``` ```
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Recuperou-se de todos os 3 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 3 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 6,2 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 230 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, Figma-Context-MCP foi o 126º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 6,2 minutos depois do clone.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 3/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,01 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Executa | 100,00 | 0,02 | |
| Argusic Runner | 2/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,02 |
Tópicos (de GitHub)
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/figma-context-mcp)Perguntas
- Figma-Context-MCP executa?
- Sim. Figma-Context-MCP executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 6 minutos, encontrando 3 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou Figma-Context-MCP?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit c083d65c7e00. Há 3 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar Figma-Context-MCP?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,02: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar Figma-Context-MCP?
- 6,2 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- Figma-Context-MCP precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar Figma-Context-MCP?
- 3 coisas quebraram na execução registrada, e 3 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como Figma-Context-MCP se compara às alternativas?
- Dos 231 projetos de ai que a Argusic instalou e cronometrou, Figma-Context-MCP foi o 126º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 152 de 231 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de Figma-Context-MCP?
- Todas as 3 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.