Model Context Protocol 模型上下文协议

https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

Cursor MCP 介绍：解锁 AI 开发潜能的模型上下文协议

什么是 Cursor MCP？

Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，旨在为 Cursor 中的代理型大语言模型（LLM）提供自定义工具支持。它通过客户端-服务器架构，让 AI 能够安全、高效地与外部数据源和工具交互，极大扩展了开发者的工作流可能性。MCP 的核心在于标准化上下文传递，类似 AI 的“USB-C 接口”。

MCP 的技术本质

- 架构：基于客户端（Cursor）和多个服务器（MCP Servers）的双向通信。

- 传输方式：支持 stdio（标准输入输出）和 sse（服务器推送事件）。

- 功能：允许 AI 访问文件系统、数据库、云服务等外部资源。

示例：一个简单的 MCP 配置（.cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user/docs"]
    }
  }
}

此配置让 Cursor 的 Agent 能直接操作 /home/user/docs 目录。

为什么选择 MCP？

MCP 的出现解决了传统 LLM 静态知识的局限。它让 AI 从“只会回答”变为“能动手”，具备上下文感知和实时操作能力。

核心优势

1. 动态上下文：通过工具调用，AI 可获取最新数据。

2. 安全性：支持认证和权限控制，防止未经授权的访问。

3. 灵活性：开发者可自定义服务器，适配任意场景。

例如，假设需要查询 Git 仓库状态，MCP 的 git 服务器可直接返回：

status: 3 files changed, 2 commits behind main

如何在 Cursor 中使用 MCP？

在 Cursor 中集成 MCP 简单高效，主要通过 Composer 中的 Agent 实现。

配置步骤

1. 打开设置：进入 Cursor Settings > Features > MCP。

2. 添加服务器：点击 + Add New MCP Server，选择传输类型（stdio 或 sse），填写名称和命令/URL。

3. 验证工具：刷新后，检查可用工具列表。

示例：配置一个天气查询服务器：

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/weather-server.js"]
    }
  }
}

运行后，Agent 可通过自然语言调用天气数据。

使用技巧

- 显式调用：直接告诉 Agent 使用某工具，如“用 weather 工具查北京天气”。

- Yolo 模式：启用后，Agent 无需确认即可自动运行工具，类似终端命令。

MCP 的典型应用场景

文件系统操作

通过 @modelcontextprotocol/server-filesystem，AI 可以读取、搜索甚至修改指定目录文件。

示例：读取 /docs 下所有 .md 文件：

Tool: filesystem
Action: list files
Output: ["readme.md", "notes.md"]

Git 集成

使用 git MCP 服务器，开发者可让 AI 执行版本控制操作，如查看差异或提交代码。

示例：

Tool: git
Action: show diff
Input: repo_path=/project
Output: diff --git a/file.txt b/file.txt...

Web 内容抓取

借助 Web MCP 服务器，AI 可获取网页内容并转为 Markdown，适用于研究或数据采集。

示例：

Tool: web-fetch
Input: url=https://example.com
Output: # Example Page\nContent here...

如何开发自定义 MCP 服务器？

MCP 的开放性鼓励开发者创建专属工具。以下是简要步骤：

开发流程

1. 选择语言：Node.js、Python 等均可。

2. 实现协议：遵循 MCP 规范，定义工具接口。

3. 测试连接：在 Cursor 中配置并验证。

示例：一个简单的加法工具（Node.js）：

const server = require('@modelcontextprotocol/server');
server.registerTool({
  name: 'add',
  description: 'Add two numbers',
  handler: (args) => args.a + args.b
});
server.start();

配置后，Agent 可调用 add 工具计算 3 + 5。

优化建议

- 性能：异步处理长耗时任务。

- 安全性：加入 API 密钥验证。

- 扩展性：支持多参数输入。

MCP 的局限与未来

当前挑战

- 兼容性：并非所有模型支持 MCP。

- 生态成熟度：工具和服务器种类仍在发展。

- 资源需求：复杂任务可能增加延迟。

未来展望

随着 MCP 生态壮大，预计会出现更多预构建服务器（如数据库查询、图像生成），进一步降低开发门槛。结合 Cursor 的持续更新，MCP 有望成为 AI 开发的标准基础设施。

总结

Cursor MCP 不仅是工具，更是 AI 与现实世界的桥梁。它通过标准化协议赋予开发者无限可能，从文件操作到 Web 集成，无不体现其技术深度。无论是日常效率提升还是复杂项目开发，MCP 都值得一试。