🎨 市面上主流 Figma to Code MCP 对比

🎨 市面上主流 Figma to Code MCP 对比

📖 简介

@f2c/mcp 是一个基于 F2C 实现的 MCP Server。目前市面上有很多 Figma to Code 相关的 MCP,本文不讲安装,不少文章和他们的官网都有详细说明,本文将重点介绍 @f2c/mcp 与其他主流 MCP 的应用效果对比。

我们选取了以下两个具有代表性的 MCP 进行对比:


🔬 对比测试

测试环境设置

为了公平对比,我们设置了统一的测试环境:

  • 模型:Augment Code + Claude Sonnet 4
  • 项目技术栈:React + CSS Modules
  • 测试设计稿:包含代码性和设计性元素的复杂界面

📋 测试设计稿

🧩 基础组件

我们准备了一个占位组件,生成的代码将插入到这个组件中

typescript 复制代码
import React from "react";

function Test() {
  return <div className="test">test</div>;
}

export default Test;

渲染出来的效果如下

📝 统一测试 Prompt

帮我将这个设计稿:xxx,转换成适合该项目的代码,要求像素级别的还原、代码具备可维护性、相关的图片资源可以放置在 xxx 文件夹并做好路径处理。


🧪 测试结果

🥇 @f2c/mcp

测试过程:一次性生成,无需额外调试

运行效果

代码质量

优点

  • 代码质量高,结构清晰
  • 图片资源处理完善
  • 无需额外调试

问题

  • 部分图片资源命名无语义化

🥈 Figma-Context-MCP

测试过程:首次生成出现错误,需要二次 prompt 修复

首次生成错误

修复后效果

代码结构

问题

  • 部分图片资源仍有缺失
  • 需要二次调试
  • 整体效果尚可

🥉 Dev Mode MCP

测试过程:需要特殊操作,多次调试

特殊要求

⚠️ 注意:需要打开 Figma 应用并选中设计稿节点才能正常工作

首次运行效果

最终运行效果

代码结构

问题

  • 还原度不够理想
  • 图片资源问题难以解决
  • 需要多次调试

📊 综合对比总结

详细对比表格

特性 🥇 @f2c/mcp 🥈 Figma-Context-MCP 🥉 Dev Mode MCP
还原度 🟢 高 🟡 中等 🔴 较差
代码质量 🟢 优秀 🟢 优秀 🟡 一般
图片资源处理 🟢 完善 🟡 一般 🟡 一般
资源命名 🔴 无语义化 🟢 语义化 🟢 语义化
配置难度 🟡 一般 🟡 一般 🟢 较低
使用成本 🟢 免费 🟢 免费 🔴 收费
一次性成功率 🟢 高 🔴 低 🔴 低
调试需求 🟢 无需调试 🔴 需要调试 🔴 多次调试

🎯 核心优势分析

@f2c/mcp 的技术优势

@f2c/mcp 还原度高的核心原因在于:

💡 技术原理:返回的是已经具备高还原度的代码,AI 模型只需要根据开发者的需求对代码进行优化,而不是从零开始生成。

这种设计理念带来了以下优势:

  • 即开即用:一次性生成可用代码
  • 高保真度:像素级别的设计还原
  • 代码质量:结构清晰,易于维护

🏆 推荐指数

MCP 推荐指数 适用场景
@f2c/mcp ⭐⭐⭐⭐⭐ 🎯 追求高还原度和开发效率的项目
Figma-Context-MCP ⭐⭐⭐⭐ 🔧 需要自定义调整和语义化命名的项目
Dev Mode MCP ⭐⭐⭐ 🏢 Figma 生态深度集成的企业项目

🎉 结论

对于大多数开发者而言,@f2c/mcp 是当前最优选择,特别适合:

  • 🚀 快速原型开发
  • 🎨 高保真度设计还原
  • 提升开发效率
  • 💰 成本敏感的项目

如果您正在寻找一个可靠、高效的 Figma to Code 解决方案,不妨试试 @f2c/mcp

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