难道Claude和ChatGPT就不支持中国吗？我们该如何看待这一现象？

最近我用cursor配合Claude工作，效率提升了不少，所以我还特意开了Pro会员。可是今天遇到个烦心事，选择Claude和ChatGPT时，竟然弹出提示“这个模型提供者不支持你的地区”。论坛的工作人员告诉我，AI供应商换了。真是让人有点失望。

回到家一看，发现可选的模型少得可怜。

​

前言

cursor 这个AI编程工具，真的是让人惊叹，它简直是程序员的福音，但有时候也让人觉得有点头疼。它能帮你补全代码、续写、优化重构，甚至可以从零开始生成一个完整的项目，能力可真不一般。

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MCP 最近也火得不行，想了解的朋友可以去看看官网文档。MCP的目的是为大模型LLM调用外部资源和工具提供一个统一的标准。借助MCP，智能体可以快速接入各种工具，真的是太方便了。

MCP的生态也在快速发展，许多云平台都推出了可直接使用的MCP服务器，质量参差不齐。根据我的使用习惯，优先考虑的顺序是Smithery > composio > cursor.so > mcp.so > 官方github 等等。不同平台（mac/linux、Windows）的命令可能不一样，大家只要理解配置中的命令意思就能轻松上手了。

# 效果体验

正文

说到正事，既然LLM通过MCP服务器能做这么多事情，那要是有个软件设计工具（比如figma、墨刀、Axure、PS）也接入MCP服务器，能否实现从文本到设计图的转变呢？答案当然是可以的！不过我在找相关的MCP服务器时发现，大部分还没实现这个想法，让我不禁想对软件提供商们喊一声：加油啊！不过幸运的是，我还是找到了一家能做到的，虽然效果有点差强人意，但至少流程是通了。

FigMa MCP仓库

我们这次使用的是cursor-talk-to-figma-mcp这个GitHub仓库，相关的操作流程也都有提供。

流程

注意事项：

• 在mac和Windows系统上流程会有所不同
• figma需要下载桌面版本

第一步

首先从上面的仓库把代码拉到本地，找到项目路径sr/cursor_mcp_plugin/mainfest.json的文件，后面需要在figma里进行配置。

第二步 环境配置

按照项目中的README.md文件说明添加环境配置（mac和Windows的步骤有所区别）。

mac)

1、在终端输入以下指令

​​curl -fsSL https://bun.sh/install | bash

2、执行设置，这样就会在你的Cursor项目中安装MCP了。

​bun setup

3）启动WebSocket服务器，在项目根目录下执行

​bun socket

​

运行一个websocket服务，服务成功启动。

windows) 1、通过PowerShell安装bun。

​powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"

2、启动websocket服务器，在项目根目录下执行

​bun socket

这样就开启了一个websocket服务，作为Cursor连接figma应用的中间服务。

第三步 安装Figma桌面端和figma插件

Figma网页端，在左侧下拉菜单中点击“获取桌面应用”即可。

安装figma插件。

​

​

安装成功后，会弹出提示socket连接成功的页面，插件安装完成，并且随机生成了一个渠道 channel: n29khroo。

查看websocket端，能看到figma客户端已成功连接。

第四步 配置cursor MCP server

配置方式有两种，mac和windows可能不同。

项目中使用的是

​​{
  "mcpServers": {
    "TalkToFigma": {
      "command": "bunx",

"args": ["cursor-talk-to-figma-mcp@latest"]
    }
  }
}

应该适用于mac。

在Windows中测试连接客户端失败，但用下面的命令成功了。

​{
  "mcpServers": {
    "TalkToFigma": {
      "command": "npx",
      "args": ["cursor-talk-to-figma-mcp@latest"]
    }
  }
}

bunx和npmx命令的作用相似，都是用来运行项目中或远程的npm包的工具。

展示出工具，说明连接成功。在socket端的日志中也能看到客户端连接的记录。

第五步 在cursor对话

1、在figma页面找到channel，进行连接；2、直接输入对话内容，开始生成设计图。

第六步 查看效果图

刚开始做原型图，效果可能不尽如人意，但总算把流程走了一遍。

完整的调用流程

​​

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