用途：这是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，为 AI 智能体提供访问 Figma 设计文件的能力，并通过本地磁盘缓存降低 Figma API 调用频率，缓解速率限制，适合需要频繁读取设计规范的 AI 编码智能体。
主要能力：支持可配置 TTL 的持久化磁盘缓存；带节点校验的智能文件准备；forceRefresh 强制刷新以获取最新设计数据；支持 SVG/PNG 图片下载；自动探测系统下载目录。提供三个核心 MCP 工具：figma_prepare_file、get_figma_data、download_figma_images。get_figma_data 返回元数据、节点树、globalVars（颜色、排版）、components 等信息；download_figma_images 支持指定 nodeId、文件名、localPath、pngScale，以及裁剪相关的 imageRef、needsCropping、cropTransform、requiresImageDimensions。
使用方式：在 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor）配置中加入命令 npx -y @pactortester/figma-mcp-cached --stdio --figma-api-key=${FIGMA_API_KEY}，并可通过 --figma-caching 或 FIGMA_CACHING 环境变量设置缓存，例如 {"ttl":{"value":30,"unit":"d"},"cacheDir":"~/.cache/figma-mcp"}。必填环境变量 FIGMA_API_KEY。暂未提供安装命令以外的更多安装步骤。TTL 单位支持 ms、s、m、h、d；各平台默认缓存目录不同（Linux 为 ~/.cache/figma-mcp，macOS 为 ~/Library/Caches/FigmaMcp，Windows 为 %LOCALAPPDATA%/FigmaMcpCache）。
典型流程：先用 figma_prepare_file 检查缓存并校验节点，再调用 get_figma_data 获取设计数据，最后按需调用 download_figma_images 导出资源；设计更新后可对 prepare 传 forceRefresh: true。
适用场景：从 Figma 生成 CSS/Tailwind、导出组件与图片资源、解析设计令牌（颜色、字体）等设计到代码的工作流。
限制：需要 Figma API Key；缓存可能过期，需手动 forceRefresh 或调整 TTL；可能遇到节点不存在、429 限流、缓存目录无写权限等问题。资料未提供收费、定价、支持平台与效果承诺。