mcp-sketch

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<a href="https://glama.ai/mcp/servers/YamadaAoi/mcp-sketch"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/YamadaAoi/mcp-sketch/badge" /> </a>

本地 MCP 服务，用于解析 Sketch 导出的 HTML zip 压缩包并提取设计结构信息。

功能

• 解析 Sketch 导出的 HTML zip 压缩包并提取设计结构
  • 支持按 page、artboard 筛选
  • 支持指定矩形区域解析
  • 输出设计结构 JSON 和预览图供 AI 参考

使用方法

1. 配置 MCP 客户端

配置为本地 MCP 服务，具体配置方式参考各工具配置 MCP 的文档。

• opencode：

{
  "mcp": {
    "mcp-sketch": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "mcp-sketch"],
      "enabled": true,
      "environment": {
        "LOG_LEVEL": "debug"
      }
    }
  }
}

• Trae：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-sketch": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-sketch"]
    }
  }
}

2. 调用工具

使用 sketch_html_analyze 工具分析从 Sketch 导出的 HTML zip 压缩包：

参数	类型	必填	说明
file_path	string	是	Sketch HTML zip 压缩包路径
page_id	string	否	页面 ID
page_name	string	否	页面名称
artboard_id	string	否	画板 ID
artboard_name	string	否	画板名称
rect	number[]	否	指定解析矩形区域，格式为 [x, y, width, height]（x, y 为左上角坐标，width, height 为矩形宽度和高度）
assets_path	string	否	切图存放路径，默认 src/assets/sketch
saveResult	boolean	否	是否保存分析结果到本地文件，默认 true

选择优先级

• page: page_id > page_name > 第一个 page
• artboard: artboard_id > artboard_name > 第一个 artboard
• rect: 指定解析矩形区域，过滤规则是只要元素的x,y在矩形内，就会被解析。

返回结果

工具会返回文本：Sketch Structure JSON: {解析结果}\nSketch Preview Image: {预览图路径}

• 解析结果
  • meta: 描述信息
  • artboard: 画板数据，包含图层、样式、图片等信息

示例

• 分析 Sketch HTML zip 压缩包中第一个页面第一个画板：

sketch_html_analyze({ file_path: "/path/to/export.zip" })

• 分析指定页面第一个画板：

sketch_html_analyze({ file_path: "/path/to/export.zip", page_name: "首页" })

• 分析指定页面指定画板：

sketch_html_analyze({ file_path: "/path/to/export.zip", page_name: "首页", artboard_name: "用户管理" })

• 分析指定页面指定画板指定区域，如解析用户管理画板顶部导航栏：

sketch_html_analyze({ file_path: "/path/to/export.zip", page_name: "首页", artboard_name: "用户管理", rect: [0, 0, 1920, 64] })

输出文件位置

• 解析的切图默认保存在 src/assets/sketch/ 目录下（可通过 assets_path 自定义）
• 解析的设计内容默认保存到本地 JSON 文件中（用于人工审核），存放文件夹默认与 zip 包同名同级

使用建议

• 使用支持多模态的模型，可读取预览图修正设计结构
• 解析给 AI的数据量不超过50KB以提高 AI 分析准确率（本地存储的 JSON 文件是格式化后的，传递给 AI 的是紧凑格式）
• 推荐使用 rect 参数解析画板中的特定区域，模块化开发，提升颗粒度。