Seda artiklit sponsoreerib Penpot Kujutage ette, et teie Penpoti fail sisaldab lisaks kujundusele ka täielikku ikoonikomplekti, mis kasutab mõnda, kuid mitte kõiki neid ikoone. Kui paluksite tehisintellektil, nagu Claude või Gemini, eksportida ainult kasutatavad ikoonid, ei saaks ta seda teha. See ei saa Penpot-failidega suhelda. Penpoti MCP-server aga suudab. See võib määratud reeglite ja lubade alusel sooritada valitud arvu toiminguid, eriti kuna Penpotil on ulatuslik API ja veelgi enam, kuna see on avatud lähtekoodiga. AI ülesanne on lihtsalt mõista teie kavatsust, valida MCP-serveri jaoks õige toiming (antud juhul eksport) ja edastada kõik parameetrid (st kasutatavad ikoonid). Seejärel teisendab MCP-server selle struktureeritud API päringuks ja täidab selle. Võib aidata mõelda AI-st kui restorani serverist, mis võtab teie tellimuse vastu, MCP-serverist nii menüü kui ka peakokana ning API päringust (loodetavasti) kui kuumast pitsapirukast soojal taldrikul. Miks just MCP-serverid? Noh, Penpot ei saa teie kavatsusest aru, kuna see pole LLM ega võimalda kolmandate osapoolte LLM-idel teie Penpoti failidega suhelda teie Penpoti andmete turvalisuse ja privaatsuse huvides. Kuigi Penpoti MCP-serverid toimivad turvalise sillana, muutes AI kavatsuse API-päringuteks, kasutades kontekstina teie Penpoti faile ja andmeid. Veelgi parem on see, et kuna Penpot kasutab koodina väljendatud disainilahendust, saab kujundusi programmiliselt luua, redigeerida ja üksikasjalikult analüüsida. See on kontekstuaalsem, täpsem ja seetõttu võimsam võrreldes sellega, mida teised MCP-serverid pakuvad, ja palju läbimõeldum kui alamjaotis „Kirjelda → Genereeri” AI töövoog, mida ma arvan, et keegi tegelikult ei taha. Penpoti tehisintellekti valges raamatus kirjeldatakse seda kui halba lähenemist ja lähenemist "Koodi teisendamine" kui inetu lähenemisviisi, samas kui MCP-serverid on rafineeritumad ja kohandatavamad. Omadused ja tehnilised üksikasjad Enne kasutusjuhtumite juurde asumist on siin mõned funktsioonid ja tehnilised üksikasjad, mis selgitavad Penpoti MCP-serverite tööd:
Vastab MCP standarditele; Integreerub Penpot API-ga reaalajas disainiandmete jaoks; Sisaldab Pythoni SDK-d, REST API-d, pistikprogrammide süsteemi ja CLI tööriistu; Töötab kõigi MCP-toega AI-assistendiga (Claude in VS Code, Claude in Cursor, Claude Desktop jne); Toetab disainikonteksti jagamist AI mudelitega ning võimaldab neil komponente näha ja mõista; Hõlbustab suhtlemist Penpotiga loomuliku keele abil.
Mida saaksid MCP-serverid meil Penpotis teha ja mida on olemasolevad katsed juba saavutanud? Heidame pilgu peale. Penpoti MCP-serveri kasutusjuhtumid Kui soovite lihtsalt vahele jätta, mida Penpoti MCP-serverid saavad teha, on Penpotil Google Drive'is mõned MCP-demod, mis on vaatamist väärt. Penpoti tegevjuht Pablo Ruiz-Múzquiz mainis, et videod 03, 04, 06, 08 ja 12 on nende lemmikud. Veelgi kiirem viis MCP-serverite kokkuvõtte tegemiseks on vaadata Penpot Fest 2025 esitlust. Vastasel juhul vaatame mõnda rafineeritumat näidet, mida Penpot oma avalikus esitluses demonstreeris. Disain koodini ja tagasi (ja palju muud) Lähtudes sellest, mida ma varem ütlesin Penpoti disainilahenduste koodina väljendamise kohta, tähendab see, et MCP-servereid saab kasutada disaini teisendamiseks koodiks tehisintellekti abil, aga ka koodist kujunduseks, kujundusest dokumentatsiooniks, dokumentatsioonist süsteemi elementide kujundamiseks, disaini uuesti koodiks nimetatud kujundussüsteemi alusel ja seejärel täiesti uusi komponente, mis põhinevad nimetatud disainisüsteemil. See kõlab sürrealistlikult, kuid allolev demo näitab seda transmuteeritavust ja see ei tulene ebamäärasest juhisest, vaid pigem varasematest disainivalikutest, olenemata sellest, kuidas neid väljendati (disain, kood või dokumentatsioon). Üllatusi pole – need on lihtsalt otsused, mille oleksite varasemate otsuste põhjal niikuinii teinud ja mis on kiiresti täide viidud. Demos muundab Penpoti disainer Juan de la Cruz García mõned lihtsad komponendid hõõrdumatult dokumentatsiooniks, disainisüsteemi elementideks, koodiks, uuteks komponentideks ja isegi täielikuks Storybooki projektiks nagu Play-Doh: Disain koodini, disaini/koodi valideerimine ja lihtsad toimingud Allolevas sarnases demos loob Oraios AI kaasasutaja Dominik Jain enne esiliidese stiilide värskendamist kujunduse põhjal Node.js veebirakenduse, salvestab nimed ja identifikaatorid mällu, et tagada sujuv kujundusest koodi tõlkimine enne selle järjepidevuse kontrollimist, lisabKommenteeri Penpotis valitud kujundi kõrval ja asendab seejärel Penpotis oleva kritselduse kohandatud komponendiga. Siin toimub palju, kuid näete täpselt, mida Dominik Claude Desktopi tippib, ja Claude'i vastuseid ning see on väga jõuline: Muide, eelmises demos kasutati VS Code'is Claude'i, seega peaksin märkima, et Penpoti MCP-serverid on LLM-agnostikud. Teie tehniline virn on täielikult teie otsustada. IvanTheGeek suutis oma MCP-serveri seadistada JetBrains Rider IDE ja Junie AI-ga. Rohkem kasutusjuhtumeid Tõlkige Penpoti tahvel tootmisvalmis semantiliseks HTML-iks ja modulaarseks CSS-iks, kasutades samal ajal kõiki Penpoti kujundusmärke (pidage meeles, et Penpoti kujundused on juba väljendatud koodina, nii et see pole pimedus): Looge interaktiivne veebiprototüüp olemasolevat HTML-i muutmata: Nagu varem näidatud, teisendage kritseldus komponendiks, kasutades olemasolevat disaini ja/või kujundussüsteemi elemente. Looge Penpoti failist disainisüsteemi dokumentatsioon: Ja siin on veel mõned Penpoti ja kogukonna kasutusjuhtumid:
Täiustatud eksport, Otsige kujunduselemente loomuliku keele abil, Tõmmake andmeid välistest API-dest, kasutades loomulikku keelt, Ühendage Penpot hõlpsalt teiste väliste tööriistadega, Korduvate ülesannete mällu salvestamine ja nende täitmine, visuaalne regressioonitest, Disaini järjepidevuse ja koondamise kontroll, juurdepääsetavuse ja kasutatavuse analüüs ja tagasiside, projekteerimissüsteemi vastavuse kontrollimine, juhiste järgimise kontrollimine (bränd, sisu jne), Jälgige kasutuselevõttu ja kasutamist disainianalüütika abil, Hoidke dokumentatsiooni automaatselt disainiga sünkroonis, Kujundage failikorraldus (nt sildistamine/kategoriseerimine).
Põhimõtteliselt on Penpoti MCP-serverid tänu teie valitud LLM/LLM-kliendi tõhususele ja lihtsusele teed lõpmatu arvu töövoogude juurde, kuid ilma teie andmeid sellele paljastamata. Milleks kasutaksite MCP-servereid? Penpoti MCP-serverid pole isegi beetafaasis, kuid see on aktiivne eksperiment, millest saate osa saada. Penpoti kasutajad on juba alustanud MCP-serverite kasutusjuhtude uurimist, kuid Penpot soovib rohkem näha. Tagamaks, et järgmise põlvkonna disainitööriistad vastaksid disainerite, arendajate ja tootemeeskondade vajadustele üldiselt, tuleb need luua ühiselt ja koostöös, eriti tehisintellekti puhul. Märkus. Penpot otsib beetatestijaid, kes soovivad Penpoti MCP-serverit uurida, katsetada ja täiustada. Liitumiseks kirjutage aadressile support@penpot.app teemareaga "MCP beetatesti vabatahtlik." Kas on midagi, mida Penpoti MCP-serverid teie arvates saaksid teha, mida praegused tööriistad ei suuda piisavalt hästi, piisavalt kiiresti teha või üldse mitte? Siit saate teada, kuidas Penpoti MCP-serverit seadistada ja juba täna nuputamist alustada, või kui teie aju juba ideedest kihab, soovib Penpot, et liituksite aruteluga, jagaksite oma tagasisidet ja räägiksite oma kasutusjuhtudest. Teise võimalusena pole ka allpool olev kommentaaride jaotis halb koht alustamiseks!
