突破语言壁垒：Figma-Context-MCP多语言支持全攻略

【免费下载链接】Figma-Context-MCP MCP server to provide Figma layout information to AI coding agents like Cursor 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Figma-Context-MCP

你是否正在为Figma设计资源的国际化适配而烦恼？作为连接Figma与AI编码代理（如Cursor）的关键桥梁，Figma-Context-MCP通过精心设计的翻译工作流，让全球开发者都能无缝获取布局信息。本文将深入解析其多语言实现机制，带你掌握从配置到部署的完整解决方案。

多语言架构概览

Figma-Context-MCP采用文件级国际化策略，通过维护多份语言特定的README文件实现界面本地化。项目根目录下提供了5种语言版本的说明文档，覆盖全球主要开发群体：

• 英文原版
• 简体中文
• 繁体中文
• 日语
• 韩语

这种实现方式确保核心文档内容与代码库同步更新，同时允许社区贡献者通过CONTRIBUTING.md规范参与翻译工作。

翻译工作流解析

配置驱动的本地化

项目通过环境配置系统支持多语言内容输出，核心配置逻辑位于src/config.ts。该模块提供了灵活的参数管理机制，支持通过命令行参数或.env文件控制输出格式：

// 输出格式配置示例 (src/config.ts 第93-104行)
const config: Omit<ServerConfig, "auth"> = {
  port: 3333,
  outputFormat: "yaml",  // 支持 yaml/json 格式输出
  skipImageDownloads: false,
  configSources: {
    figmaApiKey: "env",
    figmaOAuthToken: "none",
    port: "default",
    outputFormat: "default",  // 可通过 CLI/env 覆盖默认值
    envFile: envFileSource,
    skipImageDownloads: "default",
  },
};

Figma数据翻译流程

MCP服务器在将Figma布局信息传递给AI代理前，会执行特定的简化和转换逻辑。这一过程确保输出内容符合目标语言用户的使用习惯，关键实现位于：

• Figma服务模块：处理API响应的原始数据
• 数据提取器：过滤并结构化布局信息
• 工具注册逻辑：格式化多语言输出内容

实操指南：本地化部署

环境配置步骤

1. 克隆代码库

   git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Figma-Context-MCP
   cd Figma-Context-MCP
   

2. 配置翻译参数 创建自定义环境文件覆盖默认设置：

   # 创建中文环境配置
   cp .env.example .env.zh
   

3. 启动本地化服务

   # 使用中文配置启动服务器
   npm start -- --env .env.zh
   

验证连接设置

成功启动后，可通过界面工具验证多语言配置是否生效。项目文档提供了详细的设置指引，包含相关截图参考：

社区参与和未来规划

Figma-Context-MCP的国际化之路仍在继续，项目团队在ROADMAP.md中规划了更完善的i18n支持，包括：

• 动态语言切换功能
• 翻译贡献者奖励机制
• 自动化翻译质量检测

社区成员可通过提交PR参与翻译工作，所有贡献将在CHANGELOG.md中得到认可。

总结与展望

Figma-Context-MCP通过文件级国际化和配置驱动设计，为跨国团队协作提供了坚实基础。随着AI编码工具的普及，多语言支持将成为提升开发效率的关键因素。

如果你在使用过程中遇到翻译相关问题，欢迎通过项目Issue系统反馈。别忘了点赞收藏本文，关注项目更新，下期我们将深入探讨Figma数据提取器的自定义开发！

【免费下载链接】Figma-Context-MCP MCP server to provide Figma layout information to AI coding agents like Cursor 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Figma-Context-MCP