Source: Dev.to

AI‑지원 디자인‑투‑코드 워크플로우로 UI 파이프라인을 더 빠르게 구축하기

현대 제품 팀은 UI 개발이 디자인 속도만큼 빠르게 진행되길 원합니다. Figma 디자이너와 React 엔지니어 간의 핸드오프는 여전히 큰 병목 현상이며, 수동 변환, 픽셀 맞춤, 스타일링 불일치, 재작업이 발생합니다.

Model Context Protocol (MCP)은 이 격차를 메우는 새로운 방식을 제공합니다: Figma 디자인 메타데이터를 받아 자동으로 깔끔하고 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 React 컴포넌트를 생성하는 서버‑구동 AI‑파워 파이프라인입니다.

이번 포스트에서는 다음을 살펴봅니다:

• MCP 서버 아키텍처는 어떻게 구성되는가
• 커스텀 Figma MCP 서버가 디자인 토큰, 프레임, 노드를 어떻게 추출하는가
• React.js 코드가 어떻게 생성되는가 (Tailwind, styled‑components, CSS Modules 포함)
• MCP 클라이언트와 LLM을 활용한 실제 예시
• 왜 이 패턴이 디자인‑엔지니어링 자동화의 미래인가

MCP란 무엇인가?

Model Context Protocol (MCP)은 Anthropic이 만든 오픈 프로토콜로, 도구, 데이터 소스, 애플리케이션이 표준화된 “서버”를 통해 AI 모델에 기능을 노출할 수 있게 합니다.

MCP는 외부 시스템(예: Figma)과 AI 모델 사이의 다리 역할을 하며, 구조화된 컨텍스트 변환—예를 들어 디자인 → 코드—을 가능하게 합니다.

MCP 서버는 다음을 노출할 수 있습니다:

• Resources – 파일, 스키마, 노드, 디자인 토큰
• Tools – getFrame(id), exportComponent() 등과 같은 명령
• Events – 디자인 업데이트, 토큰 변경

이 덕분에 MCP는 디자인‑투‑코드 워크플로우 자동화에 최적입니다.

아키텍처: Figma → MCP Server → LLM → React Code

[Figma File]
   ↓ (API)
[Figma MCP Server]
   ↓ structured JSON
[LLM / Code Generator]
   ↓ React output
[React UI Component Library]

MCP 서버는 정규화 역할을 수행합니다—정확한 Figma 메타데이터를 끌어와 LLM에게 올바른 컨텍스트를 제공해 정확한 JSX를 생성하도록 돕습니다.

Figma MCP 서버 구축하기

최소한의 서버는 다음과 같은 툴을 노출합니다:

{
  "tools": [
    { "name": "getNode", "description": "Fetch a Figma node by ID" },
    { "name": "getDesignTokens", "description": "Extract global color/text/spacing tokens" },
    { "name": "exportFrameAsReact", "description": "Convert a frame into a JSX component" }
  ]
}

예시 MCP 서버 (Node.js)

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server";
import { getFigmaNode, extractTokens, generateReact } from "./figma-utils.js";

const server = new Server();

server.tool("getNode", async ({ id }) => {
  return await getFigmaNode(id);
});

server.tool("getDesignTokens", async () => {
  return await extractTokens();
});

server.tool("exportFrameAsReact", async ({ frameId }) => {
  const frame = await getFigmaNode(frameId);
  return generateReact(frame);
});

server.start();

이 서버는 이제 구조화된 Figma 데이터를 MCP‑지원 LLM 클라이언트에 제공합니다.

React 코드 생성 방식

MCP 서버가 디자인 JSON을 반환하면, LLM은 이를 다음과 같이 변환합니다:

1. 컴포넌트 구조 – Figma 프레임을 React 함수형 컴포넌트에 매핑
2. 스타일 – 선택한 스타일링 방식에 따라:
   • Tailwind CSS
   • CSS Modules
   • Styled Components
3. 자동 추출 토큰 – 색상, 폰트, 간격을 재사용 가능한 상수로 변환

입력 → 출력 예시

Figma MCP 서버 출력 (단순화)

{
  "type": "FRAME",
  "name": "ButtonPrimary",
  "width": 120,
  "height": 40,
  "fills": [{ "color": "#0A66C2" }],
  "cornerRadius": 8,
  "children": [
    {
      "type": "TEXT",
      "characters": "Sign In",
      "fontSize": 16,
      "color": "#FFFFFF"
    }
  ]
}

생성된 React 컴포넌트

export default function ButtonPrimary() {
  return (
    <button className="bg-[#0A66C2] rounded-[8px] text-white text-[16px] w-[120px] h-[40px]">
      Sign In
    </button>
  );
}

카드, 대시보드, 모달 등 더 큰 UI도 동일한 방식으로 작동합니다.

MCP + AI의 장점

• 결정론적 컨텍스트 – MCP 서버는 스크린샷이나 비구조화된 설명이 아닌 구조화된 JSON을 제공합니다.
• 반복 가능한 코드 스타일 – 폴더 구조, 네이밍 규칙, 컴포넌트 템플릿, 스타일링 라이브러리, prop 패턴을 고정할 수 있습니다.
• 자동 업데이트 – 디자이너가 속성을 변경하면(예: 버튼 반경 8 px → 6 px) MCP 이벤트가 LLM을 트리거해 코드를 재생성하고, 필요 시 PR을 자동으로 생성합니다.
• 팀 전체 일관성 – 모든 컴포넌트가 동일한 디자인 토큰과 기본 패턴을 상속합니다.

MCP 클라이언트에서 서버 사용하기

const response = await client.callTool("exportFrameAsReact", {
  frameId: "12345"
});

console.log(response.output);

이 호출은 생성된 파일 경로(예: /src/components/ButtonPrimary.jsx)를 반환합니다. 이를 확장해 자동 PR 생성이나 Storybook 동기화도 가능합니다.

디자인‑투‑코드 워크플로우가 바뀌는 이유

이는 UI 엔지니어링을 위한 “팩토리 모델”이며, 예측 가능하고 감사 가능하며 자동화된 방식입니다.

다음 단계는?

Figma MCP 서버에 다음 기능을 추가해 보세요:

• 자동 생성된 Storybook 스토리
• 접근성 검사(ARIA)
• 변형 → React props 매핑
• AutoLayout에서 추출한 반응형 브레이크포인트
• AI‑지원 레이아웃 보정