AI 如何读取 Figma
我们扫描了 Figma，发现 AEO 分数为满分 100 分中的 52 分。其结构化数据和智能体发现信号很强，但智能体接口支持为零——AI 助手可以解析 Figma 的元数据，但无法以任何标准方式以编程方式调用或与其服务协商。
AI 看到了什么？
AI 智能体到达 Figma 的主页时，发现了一个品牌良好的设计平台，具有良好的表面元数据，但下方没有可被机器调用的接口。
Figma 将自己呈现为一个协作设计工具：标题标签、Open Graph 元数据和结构化数据都井然有序，在发现和结构化数据类别中获得高分。智能体可以自信地确认网站的目的、品牌和一般内容。然而，超越这个表面层后，机器就碰壁了。页面内容没有 Markdown 变体，没有 RFC 8288 Link 标头引导智能体获取有用资源，没有 MCP 服务器卡，也没有智能体技能索引。对于一个整个价值主张围绕编程设计工作流、API 和插件生态系统的平台，完全缺乏面向智能体的接口是一个明显的短板——随着 AI 驱动的设计工具继续加速，这个短板会进一步恶化。
它在哪里丢分？
智能体接口是导致 Figma 整体分数下降的唯一类别——该维度的每项检查都返回失败。
该如何修复？
三项针对性补充将为在 Figma 规模和技术深度运营的平台带来最锐利的 AI 就绪性提升。
发布 MCP 服务器卡
通过位于 /.well-known/mcp/server-card.json 的标准化服务器卡将 Figma 的功能暴露给 AI 编排平台。
扫描在 /.well-known/mcp/server-card.json 处未发现 MCP 服务器卡，使每个原生智能体工具无法访问 Figma 的传输端点和声明的功能。
在 /.well-known/mcp/server-card.json 处提供 JSON 文档，包含 serverInfo（名称、版本）、指向 Figma 的 MCP 兼容 API 表面的传输端点以及功能块。这个单一文件将 Figma 变成 AI 编排平台的一等公民，这些平台可以自动发现并代表用户调用设计操作。
为智能体请求返回 Markdown
当 AI 智能体通过 Accept 标头信号其偏好 Markdown 时，提供主页和文档内容的 text/markdown 版本。
Figma 无论如何都只返回 HTML，不管 Accept: text/markdown 请求如何，迫使智能体解析设计繁重的标记来获取可操作信息。
添加服务器端内容协商，使携带 Accept: text/markdown 的请求接收干净的 Markdown 响应且 Content-Type: text/markdown，而 HTML 仍然是浏览器的默认值。对于 Figma 具体来说，这意味着去掉画布嵌入，以智能体可以直接引用和推理的格式呈现功能描述、定价和 API 文档，没有视觉噪音。
发布 API 目录
通过位于 /.well-known/api-catalog 的可机器读取的目录根据 RFC 9727 呈现 Figma 的 REST、Webhooks 和 Plugin API。
在 /.well-known/api-catalog 处未检测到 API 目录，因此自动化智能体无法在没有先前的带外知识的情况下发现 Figma 的 API 表面。
将 /.well-known/api-catalog 作为 application/linkset+json 提供，列出每个带有 rel 和 type 字段的 API。AI 智能体和集成平台随后将自动发现完整的表面，直接减少为在 Figma 生态系统之上构建 AI 辅助设计工作流的开发人员的摩擦。
常见问题
当 Figma 的结构化数据和智能体发现看起来健康时，为什么 Figma 的分数是满分 100 分中的 52 分？
MCP 服务器卡实际上为 Figma 规模的设计平台解锁了什么？
谁从 Figma 添加 Markdown 内容协商中受益最多？
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