Figma智能图像处理服务

Figma智能图像处理服务是 Blurjp 开发的 MCP 服务器：一个将Figma设计转换为Claude可读图像的服务，支持自动分片、压缩和智能裁剪，适用于多用户协作的设计处理场景。接入两步走：claude mcp add --transport http figma-smart-image https://figma-smart-image-mcp-production.up.railway.app/mcp，再把下文配置粘进客户端 mcpServers 段重启即可。

先把话说清楚：Figma智能图像处理服务不是又一个大模型，而是一个标准的 MCP 服务器。装好之后，你的 AI 客户端多出一组新工具，模型可以按需调用。一个将Figma设计转换为Claude可读图像的服务，支持自动分片、压缩和智能裁剪，适用于多用户协作的设计处理场景

• Smart Export: Automatic SVG/PNG export from Figma
• Auto Tiling: Large designs automatically split into manageable tiles
• Compression: Optimized for Claude's context size limits
• Smart Crops: Heuristic detection of UI patterns for better crops
• Multi-Tenant: Each user authenticates with their own Figma token
• Redis-Backed: Reliable token storage across sessions

两类人最该装：一是天天在 Claude Desktop、Cursor 里写代码，想让 AI 直接帮你跑命令、改仓库、读文件的人；二是已经在用 MCP 生态、想按需拼装能力的折腾型用户。反过来，如果你只需要偶尔手动用它背后的服务，直接开网页就行，不必上 MCP。

动手前确认环境齐了：

• Docker 环境（docker ps 正常返回即可）。
• 一个支持 MCP 的客户端：Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf 任选其一。
• 对应平台的 API Key（第 2 步要用）。

终端里任选一条（不同安装方式，效果等价）：

claude mcp add --transport http figma-smart-image https://figma-smart-image-mcp-production.up.railway.app/mcp
docker run -d -p 6379:6379 redis

Figma智能图像处理服务的 README 没给标准 mcpServers JSON，配置入口见 官方文档 的 Usage/Configuration 章节。原则不变：客户端配置文件里加 mcpServers 条目，重启生效。

完全退出客户端再打开（是托盘里真正退出，不是关窗口）。工具列表里出现Figma智能图像处理服务的工具即接入成功；调用报错的话，先查下面的坑点清单。

• Key 填了但没生效：多半填在了 args 而不是 env 段。客户端日志里看到 Environment variable FIGMA_TOKEN not set 就是这个原因。
• 改了配置没反应：客户端只重启了窗口没退进程。macOS 按 Cmd+Q，Windows 检查托盘。
• JSON 报错打不开客户端：多半是最后多个逗号。粘进任何 JSON 校验器里查一遍再保存。