字节跳动推出了中国的首款AI IDE，那跟Cursor比起来，有哪些更牛的地方呢？它真的能一键生成整个项目的代码吗？
嘿，Trae又有新动态！今天它在国内外的版本都更新了！这次可真是大动作，大家期待的MCP功能终于来了，还有智能体功能也上线了，简直让人惊喜！
我们先简单看看这次更新都带来了哪些新玩意儿吧：
- Chat模式和Builder模式合并
- 支持创建MCP工具和自定义智能体
- 上下文功能更强大
- 自定义规则功能
接下来，我们来深入了解一下这些功能是怎么互动的～
新增的内置工具
Trae的Builder模式现在内置了几个实用工具：
- 文件管理
- 终端
- 网络搜索
- 预览功能
现在Trae终于可以直接联网搜索了！
在与AI对话的过程中，它会自动根据具体代码来解决我们的疑问。
而且，当你请求执行命令时，可以开启“从下次开始自动运行命令和MCP工具”的选项，这样以后每次执行命令时，它都会自动运行：
当然，开启自动执行后，你随时可以去智能体配置页面，设置命令行或MCP工具的黑名单，这样黑名单中的内容就不会被自动执行：
自动运行开启后，整体交互效果如下（对技术小白特别友好）：
我想看看生成的代码效果，AI首先尝试运行程序，结果报错了，发现缺少依赖库（AI直接解读了错误），然后它尝试执行安装缺失模块的命令，之后程序就正常运行了：
上下文功能
代码索引管理
现在你的代码项目会被自动索引，你可以在提问时加上#Workspace，直接参考你当前的代码进行回答。不过其实就像上面的演示一样，AI会自动参考，不一定需要你特别指定。
忽略文件功能
当然，你还可以在上下文配置中设置忽略文件。不管你有没有配置这个扩展的忽略文件，目前它都会直接忽略.gitignore文件中设置的内容。
文档集功能
这个功能相当于为项目扩展一些上下文知识库，比如项目需要引用的一些素材是本地文件，或者开发系统时需要遵循需求文档或软件设计文档，这些文档都可以添加到文档集中，这样AI的回答就会更准确。
自定义规则
自定义规则到底是什么呢？不用担心，Trae给了我们明确的引导：
顾名思义，这就相当于我们以前传统开发中的“代码规范”，一个是针对当前项目，一个是针对全局。在项目规则文件中，你可以定义Trae在当前项目中需要遵循的开发规范，就像生活中的各种规则：
- 家庭装修时会规定使用什么品牌的材料，你可以指定项目要用的框架版本和依赖库。
- 小区禁止燃放烟花爆竹的规定，你可以限制使用某些不安全或过时的API。
- 餐厅对食品安全的检查标准，你可以定义代码测试的严格程度和覆盖范围。
- 公司着装要求，你可以规定代码的格式和风格标准。
- 节能减排的指标要求，你可以设置应用程序的性能优化目标。
具体规则模板其实跟Cursor的.cursorrules文件原理相似，比如我在写next.js项目时，可以直接复用下面这个规则模板：
---
description: Next.js with TypeScript and Tailwind UI best practices
globs: **/*.tsx, **/*.ts, src/**/*.ts, src/**/*.tsx
---
# Next.js Best Practices
## Project Structure
- Use the App Router directory structure
- Place components in `app` directory for route-specific components
- Place shared components in `components` directory
- Place utilities and helpers in `lib` directory
- Use lowercase with dashes for directories (e.g., `components/auth-wizard`)
## Components
- Use Server Components by default
- Mark client components explicitly with 'use client'
- Wrap client components in Suspense with fallback
- Use dynamic loading for non-critical components
- Implement proper error boundaries
- Place static content and interfaces at file end
## Performance
- Optimize images: Use WebP format, size data, lazy loading
- Minimize use of 'useEffect' and 'setState'
- Favor Server Components (RSC) where possible
- Use dynamic loading for non-critical components
- Implement proper caching strategies
## Data Fetching
- Use Server Components for data fetching when possible
- Implement proper error handling for data fetching
- Use appropriate caching strategies
- Handle loading and error states appropriately
## Routing
- Use the App Router conventions
- Implement proper loading and error states for routes
- Use dynamic routes appropriately
- Handle parallel routes when needed
## Forms and Validation
- Use Zod for form validation
- Implement proper server-side validation
- Handle form errors appropriately
- Show loading states during form submission
## State Management
- Minimize client-side state
- Use React Context sparingly
- Prefer server state when possible
- Implement proper loading states
当然，如果你想要更多的规则模板，可以直接参考以下的一个GitHub项目awesome-cursorrules获取更多：
https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules
MCP功能集成
这次Trae还支持了最近非常热门的MCP工具，这个工具到底是用来干嘛的呢？
简单说，它就是让AI能与外部工具“对话”的一种协议。想象一下，之前的AI大模型就像被关在了小房间里，只能靠自己知道的东西回答问题。而有了MCP，AI就能“走出去”，结合各种外部工具的功能来帮助解决问题。这里我放一张形象的图来展示MCP的功能定位：
MCP就像你手提电脑上的扩展坞，可以把各种工具都接入来，让AI能够直接通过MCP调用这些工具的能力。
MCP与扣子（Coze）的插件功能对比
MCP（Model Context Protocol）和扣子（Coze）的插件功能看上去确实有些相似，但它们在设计理念和技术实现上有一些关键的不同：
了解 MCP 与扣子插件的区别
| 特性 | MCP | 扣子(Coze)插件 |
|---|---|---|
| 开放性 | 采用开放标准，任何系统都能实现 | 封闭平台，局限于扣子生态 |
| 跨平台 | 支持各种兼容的 MCP 系统 | 主要兼容字节系产品 |
| 开发语言 | 支持多种开发语言 | 主要是 JavaScript |
| 部署方式 | 可以独立部署，支持本地或云端 | 在平台内部署 |
| 社区生态 | 依赖 GitHub 开源社区 | 字节官方生态 |
| 使用门槛 | 需要一定的开发能力 | 低代码，容易上手 |
简单说，MCP 就像一个“通用插头”，能让 AI 连接各种工具，只要这些工具遵循 MCP 协议，支持它的 AI 都能使用。
而**扣子的插件就更像是“专属配件”**，它是为扣子平台量身定做的，虽然在该生态中表现优秀，却不一定能在其他 AI 系统上使用。
如果你是开发者，想做一个能在多个 AI 系统上使用的工具，MCP 可能更合适；如果你只想在扣子平台上快速搭建应用，那么扣子的插件系统会更方便。
Trae 中的 MCP 交互界面
让我们来看看 Trae 的 MCP 功能界面：
一眼看去，Trae 集成了不少实用的工具：
- GitHub：不用自己去找代码，AI 直接帮你找好
- Figma：设计文件可以直接连接
- Google Maps：地图信息轻松查找
- AWS 知识库：AWS 云服务的问题一键搞定
- 还有更多……
当然，除了这些内置工具，我们还可以自定义添加其他第三方的 MCP 工具。
值得一提的是，这次 Trae 集成的 MCP 功能界面整体变得更加简单了，技术小白也能轻松上手（当然是针对内置的 MCP 工具而言）。
Trae 也可以创建智能体
先看看 Trae 的配置界面：
我临时创建了一个 Trae 智能体，图中我们可以看到工具箱主要分为两类工具：
1. MCP 工具（高级工具）
我选择了一些 Trae 内置的 MCP 工具来打造这个智能体，比如：
- Puppeteer：可以自动浏览网页、点击按钮、填写表单
- docker-mcp：管理电脑上的应用容器
- GitHub：直接操控代码仓库，不用自己找代码
- 等等……
2. 内置工具（基础工具）
每个智能体创建时都会默认包含 4 个内置工具，分别是：
- 文件系统：可以读取和写入电脑上的文件
- 终端：可以执行电脑命令
- 联网搜索：可以上网帮你查资料
- 预览：可以预览生成的内容
当然，在创建智能体时，你也可以取消某个内置工具的选择，这样它就不会出现在智能体中了。
有个概念大家可以更好理解，看看下面的图：
实际上，Trae 默认带有我们常用的 Builder 智能体，里面内置了上述的 4 个工具，我们的 Builder 模式就是基于它进行交互的：
还有一个 Builder with MCP 智能体，实际上它是在 Builder 智能体基础上，添加了 MCP 工具的支持：
接下来，我们就结合 智能体+MCP 的方式来看看实际的使用效果吧～
智能体与 MCP 的实战案例
案例 1：基于 Figma 使用内置 MCP 智能体生成代码
Figma 是什么？ 就是一款在线设计工具，有点像“网页版的 PS”，但更聚焦于界面设计。它的最大特点是支持多人在线协作，大家可以一起编辑一个文档。设计师用它来制作网站和 App 的界面，开发者则可以直接查看这些设计并将其转化为实际的网站或应用。对不懂技术的人来说，可以把它视作一个能画出漂亮网页和 App 界面的在线画板。
我直接把 Figma AI Bridge 这个 MCP 工具添加到了 Builder with MCP 智能体中：
然后我们在网上找到了一个 Figma 的 UI 模板来试试看：
模板链接：https://www.figma.com/community/file/989274600796773962
接下来，我们开始一个对话：
基于我这个 Figma template 帮我生成一个基于 next.js 框架的网站
https://www.figma.com/community/file/989274600796773962
没过多久，这个网站的初步形态就被复刻出来了：
这个体验非常棒，它不仅根据 Figma 模板生成了相应的代码，还能根据我描述的内容生成代码，比如我提到这是一个基于 next.js 框架的网站，它就能生成对应的代码。
案例 2：沉浸式抓取指定网站的信息
我创建了一个新的智能体 – 网页 AI 助手，并选择了一个非常热门的网页内容抓取工具 – Puppeteer：
接下来我们就开始使用这个智能体：
帮我抓取一下 WaytoAGI 网站上有些推荐的 AI 智能体，将它们整理总结为一个图文并茂的 markdown 文档给我。
https://www.waytoagi.com/zh/agents
我们来看看实际效果 (7 倍速回放)：
看看它生成的 markdown 文件长什么样：
虽然这个只是基础的网页内容抓取，但它不仅抓取了相关内容的图片，还自动生成了一个 markdown 文档，这个体验真心不错。而且它还会顺便访问每个相关链接的子链接，以获取更详细的信息。
总结
迎接你的AI同事，未来的工作新模式！
这次 Trae 的更新可真不简单，不仅仅是功能上的升级，更是让我们看到AI协作工具正在从“智能助手”转变成“数字同事”的趋势。
这一变化其实反映了人机协作的根本性转变：过去我们是“使用工具”，而现在我们开始学会“培养同事”了。
就像工业革命时期，人们学会和机器一起工作一样，今天的AI时代，我们也在逐渐掌握与智能体合作的新技能。Trae 通过降低 MCP 的使用难度，让普通用户也能够体验到这种先进的人机协作方式。
未来，随着 MCP 生态系统的不断完善，我们将进入一个“工具互联”的新阶段。到那时，AI 不仅能使用单一工具，还能将设计、开发、测试和部署的整个流程串联起来，真正成为贯穿项目全生命周期的“数字伙伴”。
在这个全新的人机协作时代，最大的优势可能不再是掌握了多少工具，而是能多快培养出最适合自己的数字同事。你准备好迎接你的第一位 AI 工作伙伴了吗？
