VTeacher所属のSatokoです！
普段はフロントエンドをメインとして、QA的なことや進捗管理など、いろいろやっています。
最近の趣味はAIとのおしゃべりです！
ところで！
せっかくFigmaにMCPサーバーがあるのに、生成されたコードがいまいちで、一時的に話題になった以降は、Figma MCPサーバーの利用を諦めてしまった人はいませんか？
いま、心の中で（あ、はい・・・）と答えた人そこのあなた！
この記事の続きを是非読んでください！
エージェント機能＝人に依存していた職人気質の作業を繰り返す
いまでは「エージェント」という機能が一般的になってきましたが、私が初めてこの言葉を聞いたのはRAG（LangChain）を触ったときでした。この頃のAgentは旧機能となり、現在は非推奨のようですが、それを見たときはやはり衝撃的で、AIの醍醐味を感じたことを覚えています。「レビューをAIに任せたい！」など、同じ発想や期待を持つ人が増えたことが、いまのAIエージェントの発展につながったのだと思っています！
- 第5章 LangChainの活用
- 5.2 Agents
- Agentsの概要
- Agentsの使用例
- Agentsの仕組み― ReAct (Reasoning and Acting) という考え方
- 5.2 Agents
本題ですが、Figma MCPサーバーを諦めた人が増えてきた？
本題に戻ります！
せっかくFigmaのMCPサーバーがあるのに、期待するコードが生成されない、今は使っていない、Figma MCPサーバーの利用を諦めた、という人が散見されるようになりました。
しくしくばなな
たしかに・・・
Figma MCPサーバーの利用をVibe Coding頼りでやってしまうと、その自動で生成されたコードのデザイン再現率はいまひとつだと思います。
そこで！！！
原点である ReAct (Reasoning and Acting) に立ち返りましょう！
ReAct は「Reasoning（思考）」と「Acting（行動）」を交互に出力させるプロンプト手法／パラダイムで、思考と行動の交互反復が ReAct (Reasoning and Acting) の核です。
1. モデルが「Reasoning Traces:（思考）」を出力して方針を決める。
2. 方針に従って「Actions:（行動）」を起こす。
3. 「Observations:（観察）」としてモデルはそれを踏まえて再び Reasoning Traces に戻る。
https://research.google/blog/react-synergizing-reasoning-and-acting-in-language-models/
噛み砕いて、今回の例に当てはめると・・・
エージェント機能＝人に依存していた職人気質の作業を自動化して繰り返す機能
ReAct思考で仕様ドリブン
実践的には Spec Kit や Kiro など、仕様ドリブン（Spec-driven）の流れになってきていると思います。Viable coding（実用的なコーディング）として、改めてFigmaのMCPサーバーに挑戦してみましょう！Claude CodeなどはエージェントなのでReActの思考をもともと汲んでいますが、そのReActをさらにReActで包んであげるイメージでやってみます！
人間がやる場合の手順書をSpec（仕様）とする
人力で、FigmaからCSSを反映させる場合、次の作業を繰り返すと思います。
1. Figmaを見て、コンポーネントをクリックして、CSSを確認 → 思考
2. CSSをファイルに反映（コーディング） → 行動
3. 目で見て差異がないかを確認 → 観察
これを仕様ドリブンでViable coding的にやるにはどうしたら良いかを考えていきます！
- Figmaを見て、コンポーネントをクリックして、CSSを確認
ここは Figma MCPサーバー を使えば良さそうです。
MCPサーバー経由でデータを取得します。
- CSSをファイルに反映（コーディング）
ここは生成AI（Claude CodeやCodexなど）に任せれば良さそうです。
- 目で見て差異がないかを確認
ここをどうするか、ですが、これはPlaywrightのMCPサーバーを使うことにします。ご存知の通り、PlaywrightはE2Eテストの定番で、VRT（Visual Regression Test）にも対応していますので、つまり、E2Eテストにより、目視確認の役割（Observations）を担当させます！
Figmaを開いて、あらかじめ人力でスクリーンショットを撮って保存しておきましょう！これを使ってE2Eテストコードを書いておきます。
AIには、VRT（Visual Regression Test）の要領で 観察 を行ってテストに合格するまで繰り返すように指示します。
整理すると次のような手順です。
- 問題の切り分けをしやすくするために、古典的ではありますが、いきなり動的ファイル（.tsx など）に手を加えるのではなく いったん静的ファイル（.html）を作ってから 動的ファイルに反映することを推奨します。
1. 思考: Figma MCPサーバー 経由でデータ取得
2. 行動: Claude Codeなどで、htmlファイルを作成
3. 確認: Playwright MCPサーバー経由でVRTのテストコードを実施
- テストに合格（差異10%以内）するまで繰り返す
結論から言うと、とても良いです！
この方法なら、ある程度高めの精度が出せると思います！
（デザイナーによってレイヤーの分け方等に癖があるので、プロンプト調整が必要です）
やってみましょう！
Figma MCPサーバー
ダウンロード版のFigmaが必要です。
現在はオープンベータ版で、初期版より変更が加えられている印象です。
基本的な部分は同じですが、UIはちょくちょく変わっています！
プロフェッショナル、ビジネス、またはエンタープライズプランのDevまたはフルシートで利用できます
このように書かれていますが、申請後は現時点で約3日間の無料体験を利用できるはずです！
Figma MCPサーバーの設定は、Claude Codeでしたら、次の通りです！
claude mcp add --transport sse figma-dev-mode-mcp-server http://{Figmaが表示するMCPサーバーのURLを使ってください}
Playwright MCPサーバー
Playwright（本体）はこちらです。
MCPサーバーはこちらです。
Playwright MCPサーバーの設定は、Claude Codeでしたら、次の通りです！
claude mcp add playwright npx @playwright/mcp@latest
VRTのテストコード
期待値となる正解画像が必要なので、あらかじめFigmaを開いて人力でスクリーンショットを撮っておきましょう。
テストコードのサンプルは次の通りです！
（10%の差異までであれば合格としています）
import { chromium } from '@playwright/test';
import { compareScreenshot } from './vrt-utils';
import path from 'path';
import fs from 'fs';
async function runTest() {
console.log('test.htmlとvrt.pngを比較テストを開始します...');
const browser = await chromium.launch();
const context = await browser.newContext();
const page = await context.newPage();
try {
const testHtmlPath = path.join(process.cwd(), 'test.html');
const fileUrl = `file://${testHtmlPath}`;
console.log(`ページを開きます: ${fileUrl}`);
await page.goto(fileUrl);
await page.waitForTimeout(1000);
console.log('スクリーンショットを比較します...');
const screenshotBuffer = await page.screenshot();
const tempScreenshotPath = path.join(process.cwd(), 'e2e/vrt/temp-screenshot.png');
fs.writeFileSync(tempScreenshotPath, screenshotBuffer);
console.log(`一時スクリーンショットを保存しました: ${tempScreenshotPath}`);
const result = await compareScreenshot({
page,
name: 'test-html',
baseImagePath: path.join(process.cwd(), 'vrt.png'),
threshold: 0.1,
});
console.log(`比較結果: 差異 ${(result.diffPercentage * 100).toFixed(2)}% (許容値: 10%)`);
console.log(`異なるピクセル数: ${result.pixelDiff}`);
if (result.diffPercentage 0.1) {
console.log('テスト成功: 画像の差異が許容範囲内です');
} else {
console.error('テスト失敗: 画像の差異が許容範囲を超えています');
process.exit(1);
}
} catch (error) {
console.error('テスト実行中にエラーが発生しました:', error);
process.exit(1);
} finally {
await browser.close();
}
}
runTest().catch(err => {
console.error('エラーが発生しました:', err);
process.exit(1);
});
準備ができました！
あとはAIに指示するだけです。
AIへの指示（プロンプト）
次のようなプロンプトを使用して、テストが合格するまでAIに修正を繰り返してもらいましょう！
次のタスクを順に実行してください。
- [ ] 1. Reasoning Traces:（思考）: 次のURLからFigmaの対象データを取得してしてください。
https://{Figma上の対象を右クリックして「選択範囲のリンク」のURL}
- [ ] 2. Actions:（行動）: タスク1で取得したデータを忠実に反映したtest.htmlを作成してください。
- [ ] 3. Observations:（観察）: Playwriteを使用して `test:vrt:compare-test-html` を実行してください。
タスク3のテストに合格するまで、タスク1に戻って test.html を修正する作業を繰り返してください。
実際にやってみた結果はこちらです！
結果としては左寄せ（センタリング忘れ？10%の許容をしている）にはなってしまっていますが、かなりの再現率にはなっているかと思います！
| 期待値 | 結果 |
|---|---|
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 |
ぜひとも、みなさんも試してみてください！
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