Claude MCP로 UX설계, Figma로 UI디자인
MCP로 UX/UI 디자인 업무 자동화하기
이제 프로덕트 디자이너와 UX/UI 디자이너들은 Claude와 Figma를 연동하여 새로운 방식으로 디자인 작업을 진행할 수 있다. 이를 가능케 한 핵심 기술이 MCP(Model Context Protocol)이다. Anthropic이 개발한 MCP는 AI 모델과 소프트웨어를 연결하는 개방형 표준 프로토콜로, 흔히 “AI 분야의 USB-C 커넥터”에 비유된다. 쉽게 말해 MCP를 통해 AI(Claude)가 디자인 도구(Figma)의 내부 데이터와 요소들을 직접 활용하거나 제어할 수 있는 다리가 놓였다. 이번 글에서는 Claude의 뛰어난 UX 기획 능력이 MCP를 통해 Figma 디자인으로 어떻게 구현되는지, 그리고 이 통합이 실제 UX/UI 디자인 프로세스에 가져오는 특장점들을 정리해보았다.
MCP로 이어지는 Claude와 Figma
MCP는 AI와 외부 애플리케이션을 양방향으로 연결해주는 표준 통신 규약으로, AI가 애플리케이션의 데이터를 읽고 직접 작업(Action)까지 수행할 수 있게 해준다. Figma는 2025년 Dev Mode 업데이트에서 MCP 서버를 도입하여 AI 툴이 디자인 데이터를 안전하게 가져가 활용하도록 지원했다. 이제 Claude 같은 LLM도 MCP 클라이언트를 통해 Figma MCP 서버에 연결하면, 마치 플러그를 꽂듯 Figma의 디자인 내용과 도구들을 이용할 수 있다.
MCP서비를 통해서 Claude와 Figma 연동이 자연스러워졌다.물론, Claude의 코드 생성 능력도 매우 뛰어나서 디자인을 바로 프런트엔드 코드로 변환하는 등 개발 단계까지 도움을 줄 수 있다. 실제로 Cursor와 Claude를 함께 사용하면 Figma 디자인을 읽어들여 대응하는 코드를 자동 생성할 수 있으며, Figma MCP 서버 도입으로 이러한 디자인-코드 전환이 한층 정확하고 빨라졌다. 다만 디자인-개발 단계의 연계는 Cursor AI를 활용하는 것이 더 유용하기 때문에 주로 Claude가 어떻게 UX 기획을 지원하는지, 그리고 Figma를 통해 그 아이디어를 구현하는 과정을 살펴보도록 하겠다.
Claude는 어떻게 UX 기획을 도울까?
Claude는 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, UX 설계 파트너로서 다양한 방식으로 디자이너를 도울 수 있다. 우선 풍부한 대화와 문맥 이해 능력을 갖추고 있어 브레인스토밍이 자연스러운 협업 대화처럼 진행된다. 디자이너가 아이디어를 늘어놓거나 문제를 설명하면 Claude는 이를 기억하고 맥락을 유지하면서 연관된 질문을 던지거나 제안을 제공한다. 게다가 한 번에 수십만 토큰(수백 페이지 분량)에 달하는 방대한 정보를 처리할 수 있어, 리서치 자료나 기존 문서들을 한꺼번에 검토해 사용자 페인포인트나 패턴을 추출하는 것도 가능하다. 예를 들어 다수의 사용자 인터뷰와 리서치 보고서를 Claude에게 입력하고 “주요 문제점을 요약해줘”라고 하면, 관련된 주제를 묶어 통찰을 제공할 수 있다. 이는 디자이너가 사용자 요구와 맥락을 빠르게 파악하고 UX 전략에 반영하도록 돕는다.
Claude를 활용한 인터뷰 데이터 분석 화면또한 Claude는 다양한 UX 산출물 생성에 능숙하다. 예를 들어 새로운 서비스의 UX를 구상할 때 Claude에게 요구사항을 설명하면, 필요한 화면 목록과 흐름, 정보 구조 등을 제안해줄 수 있다. 이는 인간 UX 기획자가 하는 사이트맵 작성이나 사용자 여정 지도 작성 작업을 보조하는 셈이다. Claude는 UX 분야의 모범 사례와 디자인 패턴에 대한 지식이 풍부해, 자연어로 디자인 패턴을 추천하고 베스트 프랙티스를 설명해줄 수 있다. 가령 “이런 경우 일반적으로 어떤 네비게이션 구조를 쓰나요?”라고 물으면, 적절한 패턴을 언급하며 그 장단점까지 알려줄 수 있다. 이런 식으로 경험이 적은 디자이너도 Claude와 대화하면서 검증된 UX 솔루션을 빠르게 배울 수 있다.
Claude를 활용한 상세 설계안 구조 작성 요청특히 Claude는 발상 단계에서 막힘이 있을 때 유용한 조력자가 된다. 인간 디자이너도 가끔 창의적 슬럼프를 겪는데, Claude에게 도움을 청하면 다양한 대안을 제시받을 수 있다. Claude는 “현재 떠오르는 아이디어가 없다”는 상황에서 여러 가지 디자인 컨셉을 생성해주거나, 하나의 UX 문제에 대해 다른 접근 방법을 탐색하도록 도와준다. 예를 들어 “사용자 온보딩을 재미있게 할 방법?”이라고 물으면 튜토리얼을 게임화하는 방법, 사용자 맞춤 가이드, 최소 온보딩 원칙 등 다양한 아이디어를 제시해줄 수 있다. 이런 제안을 바탕으로 디자이너는 영감을 얻고 방향성을 잡기 쉬워진다. 이처럼 Claude를 가상의 동료 디자이너처럼 활용하면 혼자서는 놓칠 수 있는 창의적 발상을 풍부하게 얻을 수 있다.
뿐만 아니라 사용자 관점 검토에도 Claude를 활용할 수 있다. Claude에게 특정 페르소나를 부여하고 디자인을 보여주면, 마치 그 사용자처럼 시나리오를 상상하며 디자인을 검토해준다. 예를 들어 “이 앱을 60대 초보자가 사용한다면 어디에서 어려움을 느낄까?”라고 물으면, Claude는 해당 페르소나의 입장에서 예상 문제점을 지적하고 개선 아이디어를 제안할 수 있다. Claude가 서로 다른 가상 사용자 역할극을 통해 디자인을 테스트해보는 셈인데, 실제 사용자 테스트 전에 다양한 관점을 미리 점검할 수 있다는 장점이 있다. 이 기능을 활용하면 디자이너는 사용자 여정상의 잠재 이슈를 조기에 발견하고 UX를 다듬을 수 있다.
요약하면, Claude는 UX 리서치 분석부터 아이디어 발산, 사용자 시나리오 검증, 콘텐츠 작성, 접근성 체크까지 폭넓게 지원하는 만능 조력자다. 이제 이러한 Claude의 머릿속 아이디어를 실제 UI로 빠르게 구현하기 위해, MCP를 통한 Figma와의 협업이 어떻게 이루어지는지 살펴보자.
AI가 디자인을 그려준다: Claude와 Figma의 협업
Claude의 아이디어와 지식을 시각적 디자인으로 구현하는 데에 Figma와의 통합이 중요한 역할을 한다. MCP를 통해 Claude는 단순히 조언을 넘어 Figma 안에서 직접 디자인 작업을 수행하는 AI 에이전트가 될 수 있다. 예를 들어, 디자이너가 Claude에게 “모던한 느낌의 모바일 로그인 화면을 디자인해줘”라고 프롬프트를 입력하면, Claude는 Figma에 새 아트보드를 만들고 거기에 적절한 레이아웃으로 로그인 UI 요소들을 배치할 수 있다. 말 한마디로도 기본적인 디자인 화면을 뚝딱 만들어주는 시대가 열리고 있는 것이다.
MCP를 활용한 Claude와 Figma 연동이러한 AI 기반 디자인 생성이 가능하려면 Claude가 Figma의 디자인 도구들을 제어할 수 있어야 한다. Claude와 Figma의 MCP 연동은 실제로 Claude에게 “Figma 안의 사람 손”을 하나 쥐어준 것과 같다. Claude가 생성한 명령어는 MCP를 통해 Figma로 전달되어, 새 프레임 생성, 도형 및 텍스트 박스 추가, 속성 변경 등의 액션으로 실행된다. 예를 들어 Claude에게 “상단에 너비 100%의 헤더를 추가하고 로고를 좌측에 배치해줘”라고 하면, Claude는 Figma 파일에 접근해 지정된 속성으로 헤더 프레임을 그리고 로고 이미지를 배치할 수 있다. 이런 식으로 디자이너는 일일이 마우스로 그리지 않고 자연어 지시만으로도 AI를 통해 화면 구성을 빠르게 해볼 수 있다. Claude와 Figma가 실시간 양방향으로 연결돼 있어 디자이너의 명령 -> AI 실행 -> 결과 확인 피드백이 순조롭게 이어지므로, 마치 아이언맨에서 토니 스타크가 자비스 AI에게 “여기 버튼 하나 만들어줘” 하고 부탁하는 듯한 자연스러운 협업 워크플로우가 만들어진다.
토니 스타크가 자비스를 활용해서 설계를 하는 모습AI를 활용하면 디자인 시스템의 일관성을 자동으로 지킬 수 있다는 장점도 있다. Claude는 MCP 통합을 통해 Figma 파일 내의 팀 라이브러리 컴포넌트와 스타일 변수까지 조회하고 활용할 수 있다. 예를 들어 우리 제품의 Figma 디자인 시스템에 등록된 “Primary Button” 컴포넌트가 있다면, Claude가 버튼을 만들 때 임의의 사각형이 아니라 그 컴포넌트를 인스턴스로 가져다가 쓸 수 있다는 것이다. 또 색상이나 타이포그래피도 Figma에 정의된 변수를 참고하여 정확한 값으로 적용할 수 있다. AI에게 단순 스크린샷만 보여줘서 디자인을 추측하게 하면 이런 세부 정보를 놓치기 때문에, 종종 스타일이 어긋나거나 컴포넌트를 잘못 사용하는 문제가 생겼다. 그러나 MCP를 통해 정확한 컴포넌트 경로와 변수 이름까지 전달받은 Claude는 디자인 시스템을 준수하는 결과물을 낼 수 있다. Figma MCP 서버를 활용하면 “AI가 우리 디자인 시스템까지 학습해서 맞춤 UI를 만들어준다”는 효과를 볼 수 있는 것이다.
뿐만 아니라 Claude는 디자인 결과물에 대한 설명이나 문서화 작업도 자동화할 수 있다. AI가 직접 생성한 것이든 사람이 만든 것이든, Figma 파일을 읽어 디자인 사양 문서나 주석을 작성하게 할 수 있다. 예를 들어 “이 디자인을 개발자에게 설명하는 문서를 작성해줘”라고 하면 Claude가 화면별 기능 요약, 사용된 스타일 리스트, 상호작용 설명 등을 정리해줄 수 있다. 한 사용자는 MCP 연동으로 Claude를 활용해봤더니 *“디자인 문서 작성에 매우 유용했다”*고 평가하기도 했다. 이렇듯 Claude와 Figma의 결합은 디자인 생성 → 수정 → 문서화에 이르는 과정을 상당 부분 자동화하거나 가속화해준다. 결과적으로 디자이너는 반복적 작업 부담을 덜고, 더 높은 수준의 UX 문제에 집중할 수 있게 된다.
Claude–Figma 통합으로 얻는 실질적 이점
Claude와 Figma를 MCP로 연동하면 UX/UI 디자인 프로세스 전반에 걸쳐 여러 가지 실용적인 이점이 생긴다. 핵심적인 장점을 정리하면 다음과 같다:
Claude-MCP-Figma 연동이 가질 수 있는 장점들속도 향상과 효율성:
AI는 사람이 일일이 해야 할 초기 디자인 작업을 대신 수행하거나 보조해주므로 프로토타이핑 속도가 획기적으로 빨라진다. 빈 화면에서 시작하는 대신 Claude에게 기본 아이디어만 말하면 곧바로 화면 초안이 나오기 때문에, 디자인 초기 산출물 생산 시간이 대폭 단축된다. 또한 Claude가 반복 작업을 자동화하고 실시간 피드백을 주어 수정 사이클도 빨라진다. 그 결과 제품 디자인 사이클 타임이 줄어들고, 스타트업처럼 스피드가 중요한 팀에 큰 도움이 된다.
일관성 및 정확성 향상:
앞서 언급했듯 Claude–Figma 통합은 디자인 시스템 준수를 자연스럽게 담보한다. AI가 Figma로부터 스타일 가이드와 컴포넌트 정보를 직접 활용하므로, 생성된 디자인은 처음부터 브랜드 일관성과 시각적 통일성을 갖춘다. 또한 AI가 사람의 실수를 범하지 않고 픽셀 단위까지 정확히 지시대로 구현하기 때문에 디자인 오류나 누락을 줄일 수 있다. 예를 들어 모든 버튼 간격을 16px로 맞추거나 색상 배색을 WCAG 기준에 맞추는 작업을 Claude에게 맡기면, 사람보다 빠르고 정확하게 처리한다.
협업과 커뮤니케이션 개선:
Claude를 디자인 프로세스에 참여시키면 팀 내 소통 비용이 줄어든다. 디자이너가 일일이 구두나 문서로 설명하지 않아도, AI가 디자인 의도를 이해하고 구현했기 때문에 개발자와의 간극이 좁혀진다. Figma MCP 서버를 통해 AI가 디자인의 “의도”까지 파악하게 함으로써, 나중에 개발 단계에서 “이 부분은 왜 이렇게 디자인됐나요?” 같은 문의가 줄어들고 오해 없이 정확한 구현이 가능하다. 또한 디자인 변경이 필요할 때 Claude에게 수정을 맡기면, 디자이너와 개발자 간 반복 수정 요청으로 인한 지연이 감소한다.
사용자 중심 설계 강화:
Claude는 방대한 사용자 경험 지식과 가이드라인 정보를 내장하고 있어, 디자인 과정에서 놓치기 쉬운 사용성 측면을 꾸준히 상기시켜준다. 예를 들어 디자인 초안에 대해 Claude에게 조언을 구하면 “이 워크플로우 중에서 사용성을 높일 수 있는 단계가 있는지 검토해”와 같은 UX 개선 제안을 요청할 수 있다. 또한 AI에게 사용자 피드백 데이터를 분석하게 하여 디자인에 반영하면, 데이터 기반으로 사용자 중심 설계를 실현하는 데에도 기여한다. 이런 AI 활용은 최종적으로 제품의 UX 완성도 향상과 사용자 만족도 제고로 이어질 것이다.
활용 예시: AI와 함께 만드는 디자인 프로세스
이제 Claude와 Figma의 통합이 실제 현업에서 어떻게 활용될 수 있는지, 간단한 디자인 과정 예시를 통해 정리해보겠다. 한 스타트업 팀이 새로운 모바일 앱의 주요 화면을 디자인한다고 가정해보자. Claude를 UX 기획 파트너 겸 Figma 디자인 조수로 활용하면, 과정은 대략 다음과 같이 전개될 수 있다:
1단계: 요구사항 정리 및 AI에게 전달
디자이너(혹은 기획자)는 만들고자 하는 앱의 개념, 목표 사용자, 필요한 기능 등을 Claude에게 자연어로 설명한다. 예를 들어 “사용자들이 할 일을 공유하고 관리하는 팀 협업 웹사이트를 만들 거야. 주요 기능은 할 일 목록, 채팅, 알림이야”와 같이 제품 컨셉과 필수 요소를 알려준다. Claude는 이 설명을 이해하고 추가로 물어볼 사항(타겟 사용자의 숙련도, 브랜드 스타일 등)을 질문하며 맥락을 파악한다.
2단계: Claude의 UX 기획 제안
요구사항을 분석한 Claude는 적절한 UX 설계 방향을 제안한다. 예를 들어 “메인 화면에 팀 프로젝트 리스트가 나오고, 하단에 ‘할 일 추가’ 플로팅 버튼을 두자”, “우측 상단에 알림벨 아이콘을 배치하여 미확인 알림 수를 표시하자” 등 구체적인 UI 구성 아이디어와 화면 흐름을 텍스트로 전달한다. 또한 “사용자 입장에서 쉽게 쓸 수 있도록 초기 온보딩 팝업을 최소화하자”와 같이 UX 원칙에 따른 조언도 곁들인다. 디자이너는 Claude의 제안을 검토하면서 마음에 드는 부분은 채택하고, 궁금한 점은 다시 질문하여 세부사항을 조율한다. 이 단계에서 마치 동료와 아이디어 회의를 하듯 Claude와 인터랙티브하게 UX 구상을 구체화하게 된다.
3단계: 와이어프레임 초안 생성
UX 구상이 어느 정도 잡히면, 디자이너는 Claude에게 “이제 제안한 대로 Figma에 화면들을 만들어줘”라고 요청한다. Claude는 MCP를 통해 Figma 파일에 접속하여 와이어프레임 수준의 화면 디자인을 자동 생성한다. 예를 들어 첫 화면으로 제안된 “프로젝트 리스트” 페이지를 Figma에 Frame으로 만들고, 상단에는 앱 로고와 메뉴 아이콘, 중간에는 더미 텍스트로 구성된 리스트 아이템들, 하단에는 플로팅 액션 버튼을 실제로 배치한다. 또 채팅 화면, 할 일 작성 화면 등 필요한 추가 화면들도 Claude가 순차적으로 만들어준다. 여러 개의 화면 초안이 Figma에 생성되므로, 팀은 시각적인 프로토타입을 확보하게 된다.
4단계: 디자인 세부 조정과 개선
디자이너와 팀은 Claude가 만들어낸 초안을 Figma에서 직접 확인하며 피드백을 나눈다. “여기 아이콘 배치는 조금 어색한데?” 같은 의견이 나오면, 디자이너는 Claude에게 해당 수정 사항을 전달한다. 예를 들어 “상단 바의 검색 아이콘을 오른쪽 끝으로 옮겨줘”라고 하면 Claude가 Figma에서 해당 요소를 이동시킨다. 또한 “전체적으로 조금 더 생동감 있게 만들어줘”와 같이 추상적인 요구를 하면, Claude는 배경에 은은한 색을 넣거나 적당한 이미지를 배치하는 식으로 디자인 방향을 조정해볼 수도 있다. Claude는 디자이너의 추가 지시에 따라 여러 번의 수정을 신속하게 반영하며 디자인을 다듬어간다. 이렇게 AI와 사람의 협업을 거치며 디자인은 점점 완성도를 높여간다.
5단계: UX 검증 및 보강
완성된 시안에 대해 Claude에게 사용자 관점에서 평가하도록 요청할 수 있다. 예를 들어 “이 디자인에서 사용자가 겪을 불편함을 찾아줘”라고 하면 Claude는 앞서 설정된 페르소나를 바탕으로 몇 가지 우려점을 피드백한다. “텍스트 대비가 약간 낮아 시니어 사용자가 읽기 어려울 수 있다”거나 “튜토리얼 없이 바로 사용하게 되면 기능을 놓칠 위험이 있다” 등 UX 평가 결과를 알려준다. 팀은 이러한 AI 피드백을 참고하여 세부적인 개선을 추가로 수행한다. Claude에게 바로 “그럼 대비를 개선해줘”라고 지시해 색상을 조정하거나, “첫 사용자를 위한 안내 배너를 추가하자”는 결정을 내리고 새 요소를 디자인에 넣는다.
6단계: 프로토타입 완성과 공유
최종 조율된 디자인은 곧바로 프로토타입으로 연결된다. Figma에서 인터랙션을 설정해볼 수도 있고, Claude에게 “클릭 동선까지 설정해줘”라고 하여 간단한 프로토타입 링크를 생성하게 할 수도 있다 (제한적인 범위 안에서 가능하다면). 완성된 UX/UI 시안은 필요한 경우 Claude의 도움으로 디자인 명세서도 자동 생성되어 개발팀에 전달된다. 예컨대 Claude에게 “이 디자인의 스타일 가이드를 작성해줘”라고 하면, 사용된 색상 코드, 폰트, 버튼 동작 등을 정리해줄 것이다. 이제 팀은 이 프로토타입을 들고 사용자 피드백을 받거나 바로 개발을 진행할 준비가 되었다.
이 시나리오에서 볼 수 있듯, Claude와 Figma의 연동은 아이디어 단계부터 프로토타입 완성까지의 과정을 대폭 단순화하고 가속한다. 과거에는 UX 기획자, 디자이너, 개발자가 여러 차례 커뮤니케이션을 거쳐야 했던 일들이 AI 통합 환경에서는 한 흐름 안에서 이루어진다. 특히 스타트업처럼 인력과 시간이 부족한 팀에게 Claude는 든든한 조력자로 활약하며, 빠른 실험과 반복을 가능하게 해준다.
참고로 위 과정에서 마지막 개발 단계로의 전환, 즉 디자인을 코드로 구현하는 단계에서도 Claude+MCP 통합은 유용하다. Claude(Code 버전)는 Figma MCP를 통해 디자인의 요소와 스타일 정보를 받아와 바로 대응되는 React 코드나 HTML/CSS를 생성할 수 있다. 이로써 디자인-개발 간 핸드오프를 획기적으로 줄여줄 수 있는 것이다.
디자이너와 AI의 동반 혁신
“MCP로 Claude와 Figma를 연동한 디자인”이라는 개념은 이제 막 등장한 신개념 작업 방식이다. 요즘 UX/UI 업계에서 AI 활용은 단순한 유행을 넘어 실질적인 생산성 향상으로 평가받고 있다. 실제 통계에 따르면 Anthropic Claude와 같은 AI 도구를 적극 활용하는 직군 중 UX 디자이너가 상위권을 차지할 정도로, 많은 디자이너들이 AI와의 협업에서 가치를 느끼고 있다. Claude의 UX 기획력과 Figma의 디자인 구현력이 MCP라는 표준으로 손쉽게 연결되면서, 디자이너들은 마치 옆에 뛰어난 어시스턴트를 둔 것처럼 작업할 수 있게 되었다. 이는 디자인 프로세스의 혁신이며, 특히 빠른 실행과 유연한 방향전환이 생명인 스타트업에게는 게임 체인저가 될 수 있다.
요약하자면, Claude+Figma+MCP의 조합은 UX/UI 디자인 업무에서 빠른 프로토타이핑, 풍부한 아이디어, 일관된 품질, 원활한 협업이라는 네 마리 토끼를 잡도록 해준다. 초급자도 AI의 도움으로 수준 높은 결과물을 빠르게 만들어볼 수 있고, 숙련자도 반복작업을 덜고 더 전략적인 디자인에 집중할 수 있다. 앞으로 MCP를 지원하는 도구와 AI 모델이 더욱 늘어날 것이므로, 디자인 분야에서 AI 활용도는 계속 커질 전망이다. 변화의 흐름 속에서 Claude와 함께하는 스마트한 디자인 프로세스를 체험해보고, 그 실용적 이점들을 자신의 프로젝트에 적극 활용해보자.
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AI 디자이너들 함께 소통하며 성장하고 싶다면?
