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Penpot MCP Server

by montevive
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Penpot MCP 服务器🎨🤖

🚀 Penpot MCP 是什么？

Penpot MCP是一款革命性的模型上下文协议 (MCP) 服务器，它弥合了 AI 语言模型与开源设计和原型设计平台Penpot之间的鸿沟。这种集成使 Claude 等 AI 助手（在 Claude Desktop 和 Cursor IDE 中）能够以编程方式理解、分析和与您的设计文件交互。

🎯 主要优点

  • 🤖 AI 原生设计分析：让 Claude AI 分析您的 UI/UX 设计，提供反馈并提出改进建议
  • ⚡ 自动化设计工作流程：利用人工智能自动化简化重复的设计任务
  • 🔍 智能设计搜索：使用自然语言查找项目中的设计组件和模式
  • 📊 设计系统管理：借助 AI 帮助自动记录和维护设计系统
  • 🎨 跨平台集成：可与任何与 MCP 兼容的 AI 助手（Claude Desktop、Cursor IDE 等）配合使用。

🎥 演示视频

观看我们的演示视频，了解 Penpot MCP 的实际运行情况：

✨ 特点

🔌 核心能力

  • MCP协议实现：完全符合模型上下文协议标准
  • 实时设计访问：与 Penpot 的 API 直接集成以获取实时设计数据
  • 组件分析：人工智能驱动的设计组件和布局分析
  • 导出自动化：以多种格式编程导出设计资产
  • 设计验证：自动化设计系统合规性检查

🛠️ 开发者工具

  • 命令行实用程序：用于设计文件分析和验证的强大 CLI 工具
  • Python SDK ：用于自定义集成的综合 Python 库
  • REST API ：用于 Web 应用程序集成的 HTTP 端点
  • 可扩展架构：用于自定义 AI 工作流程的插件系统

🎨 AI 集成功能

  • Claude Desktop 和 Cursor 集成：Claude Desktop 和 Cursor IDE 均原生支持 Claude AI 助手
  • 设计上下文共享：向 AI 模型提供设计上下文，以获得更好的响应
  • 视觉组件识别：人工智能可以“看到”并理解设计组件
  • 自然语言查询：用简单的英语询问有关您的设计的问题
  • IDE 集成：与现代开发环境无缝集成

💡 用例

对于设计师

  • 设计审查自动化：获取有关可访问性、可用性和设计原则的即时 AI 反馈
  • 组件文档：自动生成设计系统文档
  • 设计一致性检查：确保整个项目符合品牌指南
  • 资产组织：人工智能驱动的设计组件标记和分类

对于开发人员

  • 设计到代码工作流程：借助人工智能弥合设计与开发之间的差距
  • API 集成：通过编程访问自定义工具和工作流程的设计数据
  • 自动化测试：根据设计规范生成可视化回归测试
  • 设计系统同步：保持设计令牌和代码组件同步

对于产品团队

  • 设计分析：跟踪设计系统的采用和组件的使用情况
  • 协作增强：人工智能驱动的设计评审和反馈收集
  • 工作流程优化：自动化重复的设计操作和审批
  • 跨工具集成：将 Penpot 与设计工作流程中的其他工具连接起来

🚀 快速入门

先决条件

  • Python 3.12+ （建议使用最新 Python 以获得最佳性能）
  • Penpot 账户（免费注册）
  • Claude Desktop 或 Cursor IDE （可选，用于 AI 集成）

安装

先决条件

  • Python 3.12+
  • Penpot 帐户凭证

安装

选项 1：从 PyPI 安装
pip install penpot-mcp
选项 2：使用 uv（推荐用于现代 Python 开发）
# Install directly with uvx (when published to PyPI) uvx penpot-mcp # For local development, use uvx with local path uvx --from . penpot-mcp # Or install in a project with uv uv add penpot-mcp
选项 3：从源安装
# Clone the repository git clone https://github.com/montevive/penpot-mcp.git cd penpot-mcp # Using uv (recommended) uv sync uv run penpot-mcp # Or using traditional pip python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate pip install -e .

配置

使用您的 Penpot 凭证根据env.example创建.env文件：

PENPOT_API_URL=https://design.penpot.app/api PENPOT_USERNAME=your_penpot_username PENPOT_PASSWORD=your_penpot_password PORT=5000 DEBUG=true

用法

运行 MCP 服务器

# Using uvx (when published to PyPI) uvx penpot-mcp # Using uvx for local development uvx --from . penpot-mcp # Using uv in a project (recommended for local development) uv run penpot-mcp # Using the entry point (if installed) penpot-mcp # Or using the module directly python -m penpot_mcp.server.mcp_server

调试 MCP 服务器

要调试 MCP 服务器，您可以：

  1. 通过设置DEBUG=true在.env文件中启用调试模式
  2. 使用 Penpot API CLI 测试 API 操作：
# Test API connection with debug output python -m penpot_mcp.api.penpot_api --debug list-projects # Get details for a specific project python -m penpot_mcp.api.penpot_api --debug get-project --id YOUR_PROJECT_ID # List files in a project python -m penpot_mcp.api.penpot_api --debug list-files --project-id YOUR_PROJECT_ID # Get file details python -m penpot_mcp.api.penpot_api --debug get-file --file-id YOUR_FILE_ID

命令行工具

该软件包包括实用命令行工具：

# Generate a tree visualization of a Penpot file penpot-tree path/to/penpot_file.json # Validate a Penpot file against the schema penpot-validate path/to/penpot_file.json

MCP 监控与测试

MCP CLI 监视器
# Start your MCP server in one terminal python -m penpot_mcp.server.mcp_server # In another terminal, use mcp-cli to monitor and interact with your server python -m mcp.cli monitor python -m penpot_mcp.server.mcp_server # Or connect to an already running server on a specific port python -m mcp.cli monitor --port 5000
MCP 检查器
# Start your MCP server in one terminal python -m penpot_mcp.server.mcp_server # In another terminal, run the MCP Inspector (requires Node.js) npx @modelcontextprotocol/inspector

使用客户端

# Run the example client penpot-client

MCP 资源和工具

资源

  • server://info - 服务器状态和信息
  • penpot://schema - JSON 格式的 Penpot API 架构
  • penpot://tree-schema - JSON 格式的 Penpot 对象树模式
  • rendered-component://{component_id} - 渲染的组件图像
  • penpot://cached-files - 缓存的 Penpot 文件列表

工具

  • list_projects - 列出所有 Penpot 项目
  • get_project_files - 获取特定项目的文件
  • get_file - 通过 ID 检索 Penpot 文件并缓存它
  • export_object - 将 Penpot 对象导出为图像
  • get_object_tree - 获取 Penpot 对象的对象树结构
  • search_object - 按名称搜索 Penpot 文件中的对象

人工智能集成

Penpot MCP 服务器可以使用模型上下文协议 (MCP) 与 AI 助手集成。它支持 Claude Desktop 和 Cursor IDE，实现无缝设计工作流程自动化。

Claude 桌面集成

有关 Claude Desktop 设置的详细信息，请参阅CLAUDE_INTEGRATION.md 。

将以下配置添加到您的 Claude Desktop 配置文件（macOS 上为~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json或 Windows 上为%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json ）：

{ "mcpServers": { "penpot": { "command": "uvx", "args": ["penpot-mcp"], "env": { "PENPOT_API_URL": "https://design.penpot.app/api", "PENPOT_USERNAME": "your_penpot_username", "PENPOT_PASSWORD": "your_penpot_password" } } } }

Cursor IDE 集成

Cursor IDE 通过其 AI 集成功能支持 MCP 服务器。要使用 Cursor 配置 Penpot MCP，请执行以下操作：

  1. 安装 MCP 服务器（如果尚未安装）：
    pip install penpot-mcp
  2. 通过将 MCP 服务器添加到 Cursor 配置来配置 Cursor 设置。打开 Cursor 设置并添加：
    { "mcpServers": { "penpot": { "command": "uvx", "args": ["penpot-mcp"], "env": { "PENPOT_API_URL": "https://design.penpot.app/api", "PENPOT_USERNAME": "your_penpot_username", "PENPOT_PASSWORD": "your_penpot_password" } } } }
  3. 替代方案：通过在项目根目录中创建.env文件来使用环境变量：
    PENPOT_API_URL=https://design.penpot.app/api PENPOT_USERNAME=your_penpot_username PENPOT_PASSWORD=your_penpot_password
  4. 在您的项目中启动 MCP 服务器：
    # In your project directory penpot-mcp
  5. 在 Cursor 中使用：配置完成后，您可以通过询问以下问题直接在 Cursor 中与您的 Penpot 设计进行交互：
    • “显示我的 Penpot 帐户中的所有项目”
    • “分析项目X中的设计组件”
    • “将主按钮组件导出为图像”
    • “该文件使用了哪些设计模式？”

主要集成功能

Claude Desktop 和 Cursor 集成均提供：

  • 直接访问Penpot 项目和文件
  • 利用人工智能洞察进行可视化组件分析
  • 资产和组件的设计导出功能
  • 关于您的设计文件的自然语言查询
  • 实时设计反馈和建议
  • 设计系统文档生成

包结构

penpot_mcp/ ├── api/ # Penpot API client ├── server/ # MCP server implementation │ ├── mcp_server.py # Main MCP server │ └── client.py # Client implementation ├── tools/ # Utility tools │ ├── cli/ # Command-line interfaces │ └── penpot_tree.py # Penpot object tree visualization ├── resources/ # Resource files and schemas └── utils/ # Helper utilities

发展

测试

项目采用pytest进行测试：

# Using uv (recommended) uv sync --extra dev uv run pytest # Run with coverage uv run pytest --cov=penpot_mcp tests/ # Using traditional pip pip install -e ".[dev]" pytest pytest --cov=penpot_mcp tests/

代码检查

# Using uv (recommended) uv sync --extra dev # Set up pre-commit hooks uv run pre-commit install # Run linting uv run python lint.py # Auto-fix linting issues uv run python lint.py --autofix # Using traditional pip pip install -r requirements-dev.txt pre-commit install ./lint.py ./lint.py --autofix

贡献

欢迎贡献代码！欢迎提交 Pull 请求。

  1. 分叉存储库
  2. 创建你的功能分支（ git checkout -b feature/amazing-feature ）
  3. 提交您的更改（ git commit -m 'Add some amazing feature' ）
  4. 推送到分支（ git push origin feature/amazing-feature ）
  5. 打开拉取请求

请确保您的代码遵循项目的编码标准并包含适当的测试。

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

致谢

Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
F
license - not found
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

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将 AI 语言模型与 Penpot 设计平台连接起来，使 AI 助手能够以编程方式分析、搜索和与设计文件交互，实现自动化设计工作流程。

  1. 🚀 Penpot MCP 是什么？
    1. 🎯 主要优点
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