据 TechCrunch 于 2026 年 10 月 20 日发布的报道，Figma 联合创始人 Dylan Field 认为，MCP 并不是一个完美的协议。来源摘要同时显示，Figma 计划尽可能支持更多标准，但不会因此暴露其全部数据。对希望将设计工具接入 AI 工作流的开发者来说，这一表态提示了一个重要边界：支持连接标准，并不等于向模型开放所有数据。
Figma 的方向：兼容更多标准，同时保留数据边界
从现有来源信息看，Figma 并未将协议兼容与全面开放数据画上等号。其计划是扩大对不同标准的支持，同时保留数据访问范围的限制。这意味着，判断一项 AI 集成是否可用，不能只看产品是否宣布支持某个协议，还需要核实具体允许读取什么、执行什么，以及适用哪些权限。
需要注意的是，来源标题和摘要没有进一步披露 Field 对 MCP 的具体批评，也没有列出 Figma 将支持的标准清单、实施时间表或数据开放范围。因此，目前不能据此认定 Figma 将放弃 MCP，或已确定采用某种替代方案。更稳妥的理解是：Figma 对协议能力持审慎态度，同时希望保留兼容多种标准的空间。
对开发者的影响：协议接通只是第一步
从 API 使用者视角看，模型接入与业务数据接入是两个不同层次的问题。通过模型 API 或中转服务获得推理能力，并不意味着模型自动拥有设计工具中的内容访问权。即便工具侧支持某项连接标准，实际调用仍可能受到授权、资源范围与产品能力限制。模型调用成功，不代表业务数据一定可读，这是评估自动化工作流时需要单独验证的环节。
- 验证权限范围：以实际可访问的资源为准，不把协议支持理解为全量数据开放。
- 拆分接入测试：分别检查模型接口、工具连接、身份授权与数据返回，避免混淆故障来源。
- 保留适配空间：面对多标准并存的可能性，尽量降低业务逻辑与单一连接方式的耦合。
- 谨慎评估成本：来源未提供价格、额度或并发信息，不能将此次表态解读为调用费用或容量发生变化。
行业解读：兼容性与开放程度需要分别衡量
对 AI 应用团队而言，这则消息的价值不在于证明某个协议将被取代，而在于提醒开发者重新审视“接入”的含义。标准可以帮助不同系统建立连接，但连接之后能获得哪些内容，仍取决于产品的数据政策与权限设计。协议兼容性和数据开放程度，应成为两项独立的选型指标。
对于通过 API 中转调用模型的团队，选型也不宜只比较模型价格、额度与稳定性。若应用依赖 Figma 等外部工具，还应将工具授权、可用数据范围和接口适配纳入验收。现有来源尚不足以判断 Figma 后续方案会如何落地；在更多细节公布前，以可验证的接入能力制定方案，比依据“支持某项标准”的标签作出承诺更可靠。