MangCho's Guide

  피그마 MCP 연동, 어떤 AI 모델이 가장 코드 변환을 잘할까? 최근 주목받는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 활용한 Design-to-Code 워크플로우에서 Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o 등 주요 AI 모델들의 실제 퍼블리싱 성능과 사용 편의성을 비교해 보았습니다.   최근 개발자들 사이에서 아주 뜨거운 주제가 하나 있죠. 바로 MCP(Model Context Protocol)를 이용해 피그마(Figma)와 AI를 직접 연결하는 방식입니다. 기존에는 화면을 캡처해서 AI에게 주거나 플러그인에 의존했다면, 이제는 MCP 서버를 통해 AI가 피그마 파일의 레이어 구조와 속성값을 '원본 데이터' 그대로 읽어올 수 있게 되었거든요. 저도 이 환경을 로컬에 세팅하면서 문득 궁금해졌어요. "피그마 데이터를 텍스트로 읽어오는 건 MCP가 해주지만, 그걸 깔끔한 HTML/CSS나 React 코드로 짜는 건 결국 AI 모델의 몫인데... 어떤 모델을 쓰는 게 가장 효율적일까?" 하고요. 그래서 실무에서 가장 많이 쓰이는 대표적인 AI 모델들을 MCP 환경에 물려보고, 그 결과와 장단점을 비교해 보았습니다. 피그마 AI 퍼블리싱 도입을 고민 중이시라면 이 글이 좋은 참고가 될 거예요. 😊   MCP 환경에서 AI의 역할 짚어보기 🤔 비교에 앞서, MCP가 무엇을 전달하고 AI가 무엇을 처리하는지 역할을 명확히 할 필요가 있습니다. 피그마 MCP 서버는 디자인 파일의 노드(Node) 정보, 예를 들어 width: 100px , color: #FFF , layoutMode: HORIZONTAL 같은 원시 JSON 데이터를 AI에게 던져줍니다. 이때 AI 모델의 역량은 이 방대한 메타데이터 속에서 '유의미한 UI 구조'를 추론 ...