Artikulu hau Penpot-ek babestutakoa da Imajinatu zure Penpot fitxategiak diseinuaz gain ikono-multzo osoa duela, ikono horiek batzuk baina ez guztiak erabiltzen dituena. Claude edo Gemini bezalako AI bati erabiltzen ari diren ikonoak soilik esportatzeko eskatuko bazenu, ezingo luke hori egin. Ezin da Penpot fitxategiekin elkarreragin. Hala ere, Penpot MCP zerbitzari batek egin dezake. Eskuz hautatutako eragiketa kopuru bat egin dezake ezarritako arau eta baimenen arabera, batez ere Penpot-ek API zabala duelako eta are gehiago kode irekikoa delako. AIren lana zure asmoa ulertzea da, MCP zerbitzariak egiteko eragiketa egokia aukeratzea (esportazio bat kasu honetan) eta edozein parametro pasatzea (hau da, erabiltzen ari diren ikonoak). Ondoren, MCP zerbitzariak API eskaera egituratu batean itzultzen du eta exekutatzen du. Lagungarria izan daiteke AI zure eskaera hartzen duen jatetxe bateko zerbitzari gisa pentsatzea, MCP zerbitzaria menua eta sukaldari gisa eta API eskaera (espero dugu) plater bero batean pizza tarta bero bat bezala. Zergatik MCP zerbitzariak, zehazki? Beno, Penpot-ek ezin du zure asmoa ulertu LLM bat ez delako, ezta hirugarrenen LLM-ek zure Penpot fitxategiekin elkarreragiteko aukera ematen, Penpot-en datuen segurtasuna eta pribatutasuna lortzeko. Penpot MCP zerbitzariek zubi seguru gisa funtzionatzen duten arren, AIren asmoa API eskaeretara itzultzen dute Penpot fitxategiak eta datuak testuinguru gisa erabiliz. Are hobea da Penpot-ek kode moduan adierazitako diseinuaren ikuspegia hartzen duenez, diseinuak programatikoki sortu, editatu eta aztertu daitezke maila xehean. Testuinguruagoa, zehatzagoa eta, beraz, indartsuagoa da beste MCP zerbitzariek eskaintzen dutenarekin alderatuta, eta uste dut inork benetan nahi ez duen 'Deskribatu → Sortu' AI lan-fluxua baino askoz pentsakorragoa. Penpot-en AI-ren liburu zuriak ikuspegi txarra gisa deskribatzen du eta 'Bihurtu kode' ikuspegia ikuspegi itsusi gisa, MCP zerbitzariak finduagoak eta moldagarriagoak diren bitartean. Ezaugarriak eta xehetasun teknikoak Erabilera kasuetara pasatu aurretik, hona hemen Penpot MCP zerbitzariek nola funtzionatzen duten gehiago azaltzen duten ezaugarri eta xehetasun tekniko batzuk:
MCP estandarrak betetzen ditu; Penpot APIarekin integratzen da denbora errealeko diseinu-datuak lortzeko; Python SDK, REST API, plugin sistema eta CLI tresnak barne hartzen ditu; MCP gaitutako edozein AI laguntzailerekin funtzionatzen du (Claude VS Code-n, Claude Cursor-en, Claude Desktop, etab.); Diseinuaren testuingurua AI ereduekin partekatzea onartzen du, eta osagaiak ikusten eta ulertzen uzten ditu; Penpot-ekin komunikazioa errazten du hizkuntza naturala erabiliz.
Zer egin dezakegu, bada, MCP zerbitzariek Penpot-en, eta zer lortu dute dagoeneko lehendik dauden esperimentuek? Eman dezagun begirada bat. Penpot MCP zerbitzariaren erabilera-kasuak Penpot MCP zerbitzariek egin dezaketenari salto egin nahi baduzu, Penpot-ek MCP demo batzuk ditu Google Drive batean gordeta, ikustea merezi dutenak. Pablo Ruiz-Múzquiz Penpoteko zuzendari nagusiak 03, 04, 06, 08 eta 12 bideoak gogokoenak direla aipatu du. MCP zerbitzariak laburtzeko are modu azkarragoa da Penpot Fest 2025-en aurkezpena ikustea. Bestela, ikus ditzagun Penpot-ek bere erakusleiho publikoan erakutsitako adibide zehatzago batzuei. Diseinu-koderako eta atzera berriro (eta gehiago) Penpot-en diseinuak kode gisa adierazteko moduari buruz lehenago esaten nuenari jarraituz, horrek esan nahi du MCP zerbitzariak diseinua kode bihurtzeko erabil daitezkeela AI erabiliz, baina baita kode diseinurako, diseinurako dokumentaziorako, dokumentaziorako sistemako elementuak diseinatzeko, diseinurako berriro kodetzeko diseinu sisteman oinarrituta, eta, ondoren, diseinu sisteman oinarritutako osagai guztiz berriak. Surrealista dirudi, baina beheko demoak transmutagarritasun hori erakusten du, eta ez da instrukzio lausoetatik, aurreko diseinu-aukeretatik baizik, nola adierazi ziren (diseinua, kodea edo dokumentazioa) kontuan hartu gabe. Ez dago ezustekorik; horiek, hala ere, aurreko erabakietan oinarrituta hartuko zenituzkeen erabakiak besterik ez dira, azkar gauzatuta. Demoan, Juan de la Cruz Garcíak, Penpot-eko diseinatzaileak, marruskadurarik gabe osagai sinple batzuk dokumentazioan, diseinu-sistemaren elementuetan, kodean, osagai berrietan eta baita Storybook proiektu oso batean ere, Play-Doh-ren zati batean bezala aldatzen ditu: Diseinutik Koderako, Diseinu/Kode Baliozkotzea eta Eragiketa Soilak Beheko antzeko demo batean, Dominik Jain-ek, Oraios AI-ko fundatzaileak, Node.js web-aplikazio bat sortzen du diseinuan oinarritutako frontend estiloak eguneratu aurretik, izenak eta identifikatzaileak gordetzen ditu memorian, diseinutik kodeko itzulpen leuna bermatzeko, koherentzia egiaztatu aurretik, bat gehitzen du.iruzkin ezazu hautatutako formaren ondoan Penpot-en, eta, ondoren, Penpot-eko zirriborrada egokitutako osagai batekin ordezkatzen du. Asko gertatzen da hemen, baina Dominik Claude Desktop-en idazten ari dena ikus dezakezu eta baita Clauderen erantzunak ere, eta oso sendoa da: Bide batez, aurreko demoak Claude erabili zuen VS Code-n, beraz, kontuan izan behar dut Penpot MCP zerbitzariak LLM-agnostikoak direla. Zure teknologia pila zure esku dago guztiz. IvanTheGeek-ek bere MCP zerbitzaria konfiguratzea lortu zuen JetBrains Rider IDE eta Junie AI-rekin. Erabilera kasu gehiago Itzuli Penpot taula bat produkziorako prest dagoen HTML semantikora eta CSS modularra, edozein Penpot diseinu-token aprobetxatuz (gogoratu Penpot-en diseinuak dagoeneko kode gisa adierazten direla, beraz, hau ez da ilunpeko plano bat): Sortu web-prototipo interaktibo bat lehendik dagoen HTMLa aldatu gabe: Lehen erakutsi bezala, bihur ezazu zirriborro bat osagai, lehendik dauden diseinu eta/edo diseinu sistemako elementuak baliatuz: Sortu diseinu-sistemaren dokumentazioa Penpot fitxategi batetik: Eta hona hemen Penpot-en eta komunitatearen erabilera-kasu gehiago:
Esportazio aurreratuak, Bilatu diseinu-elementuak hizkuntza naturala erabiliz, Atera kanpoko APIetatik datuak hizkuntza naturala erabiliz, Erraz konektatu Penpot kanpoko beste tresna batzuetara, Errepikatzen diren zereginak memorian gorde eta exekutatu, Erregresio bisualaren proba, Diseinuaren koherentzia eta erredundantzia egiaztatzea, Irisgarritasuna eta erabilgarritasunaren azterketa eta iritzia, Diseinu-sistema betetzen dela egiaztatzea, Gidalerroak betetzen diren egiaztatzea (marka, edukia, etab.), Kontrolatu harrera eta erabilera diseinuaren analitikekin, Mantendu dokumentazioa automatikoki diseinuarekin sinkronizatuta, Diseinu-fitxategiaren antolaketa (adibidez, etiketatzea/kategorizazioa).
Funtsean, Penpot MCP zerbitzariek aukeratutako LLM/LLM bezeroaren eraginkortasunari eta erraztasunari esker lan-fluxu kopuru infinitu baterako bidea ematen dute, baina zure datuak agerian utzi gabe. Zertarako erabiliko zenuke MCP zerbitzariak? Penpot MCP zerbitzariak ez daude beta fasean ere, baina parte izan zaitezkeen esperimentu aktibo bat da. Penpot-eko erabiltzaileak dagoeneko hasi dira MCP zerbitzarien erabilera kasuak aztertzen, baina Penpot-ek gehiago ikusi nahi du. Diseinu-tresnen hurrengo belaunaldiak diseinatzaileen, garatzaileen eta, oro har, produktu-taldeen beharrei erantzuten diela ziurtatzeko, kolektiboki eta elkarlanean eraiki behar dira, batez ere AIari dagokionez. Oharra: Penpot-ek Penpot-en MCP zerbitzaria arakatzeko, esperimentatzeko eta hobetzen laguntzeko gogotsu dauden beta probatzaileen bila dabil. Sartzeko, idatzi support@penpot.app helbidera "MCP beta test boluntarioa" gaiarekin. Ba al dago Penpot MCP zerbitzariek egin dezaketen zerbait, egungo tresnek nahikoa ongi, nahikoa azkar edo egin ezin dutenik? Penpot MCP zerbitzari bat nola konfiguratu ikas dezakezu hemen bertan eta gaur hasi txukunak egiten, edo zure garuna dagoeneko ideiez zalaparta bada, Penpot-ek eztabaidan bat egitea nahi du, zure iritziak partekatu eta zure erabilera-kasuei buruz hitz egitea. Bestela, behean dagoen iruzkinen atala ere ez da hasteko leku txarra!
