重磅发布！Cursor全新MCP功能，AI编程的强力助手震撼来袭！

今天，我们特别想跟大家聊聊 Cursor 代码编辑器 的 0.45.6 版本带来的 新黑科技 —— MCP (模型上下文协议) 集成功能！

MCP到底是什么？官方解释

MCP（模型上下文协议）是一种开放的协议，旨在统一应用程序与大型语言模型（LLMs）之间的上下文交互。可以把MCP想象成AI应用的USB-C接口，就像USB-C让你轻松连接各种设备一样，MCP也能让AI模型与不同的数据源和工具高效对接。

选择MCP的理由

MCP能帮助你在LLMs之上建立代理和复杂工作流。因为LLMs经常需要与其他数据和工具结合，而MCP则提供了：

1.1不断扩展的预构建集成列表：通过这些集成，您的LLM可以迅速连接到各种数据和工具，省去繁琐的过程。

1.2在LLM供应商之间灵活切换：由于MCP是开放标准，您可以随时更换LLM提供商，根本不需要大动干戈。

1.3保护数据的最佳实践：MCP提供了一系列最佳做法，帮助您在基础设施中安全地管理数据，确保敏感信息的妥善处理。

应用MCP后，您会发现开发和部署AI应用的效率大大提升，同时系统的可扩展性、安全性和灵活性也得到了保障。

MCP架构图解读

• MCP主机：这些是通过MCP访问数据的程序，比如Claude Desktop、cursor或其他AI工具
• MCP客户端：与服务器之间保持一对一连接的协议客户端
• MCP服务器：轻量级本地服务器程序，每个程序通过标准化的模型上下文协议公开特定功能，支持多个连接
• 本地数据源：通过MCP服务器安全访问的计算机文件、数据库和服务
• 远程服务：通过MCP服务器连接到互联网上可用的外部系统（例如，通过API）

我的理解

首先，MCP实际上就是一个协议，它规定了一些规则，主要目的是让大型语言模型（LLM）能够与外部数据源连接。那么，这样做的意义是什么呢？其实是为了扩展LLM的能力，当前大家普遍的共识是构建AI代理或自动化工作流程。

简单来说，MCP（模型上下文协议）就像一座桥梁，巧妙地将Cursor代码编辑器与强大的AI模型连接起来。通过MCP，Cursor不再只是一个简单的代码编辑工具，而是变成了一个智能AI助手，并且能够调用各种AI服务来辅助开发，举个例子：

• 智能信息搜索（Brave Search）
• 抓取网页内容（Fetch）
• 调用图像生成模型（Replicate, Flux）

用Cursor的方式，让开发变得更聪明

• 你能进行更深入的思考和推理哦 (sequentialthinking)

以Cursor为例，我在本地架设了三个MCP服务器，接下来给大家解释一下。看图就明白了。



Markdown2pdf：先把我和Cursor的讨论整理成Markdown，再转换成本地的PDF文件进行保存。

Sequentiaithinking：让大型模型的回答能够像DeepSeek一样，接入思维链模式。

Mcp-package-version：帮助我们精准分析当前项目依赖包的最新版本。



用户向大型语言模型提问时，如果它发现本地有可用的MCP服务器工具，就会询问你是否要执行这个工具。你点击同意后，完成执行后再把MCP工具输入的数据回传给大型语言模型。

简单来说，MCP就是在你使用Cursor时，允许大型模型调用你自己开发的工具，比如Markdown转PDF、抓取网页内容等等。

安装步骤

第一步：打开Cursor的设置。

第二步：找到Cursor设置 > 功能 > MCP。

轻松设置你的MCP服务器，简单几步搞定！



1.先点击“+ 添加新的MCP服务器”按钮

1. 接下来，配置你的服务器

• 可以选择已经发布的npm包作为第二种执行运行的MCP服务器
• 如果是SSE服务器：需要输入SSE端点的URL
• 若是stdio服务器：则输入可执行的shell命令，并支持两种运行方式
• 给你的服务器起个名字，这个随便你来定
• 选择传输类型，看看是用stdio还是sse
• 输入相应的命令或URL即可：

用 Node.js 启动本地的 MCP 服务器

• 首先，你得准备一个 MCP 服务器的打包文件，然后用 Node.js 来运行它。

比如说，下面这个例子中，光标会自动识别服务器提供了哪些工具。

接下来，我们来写一个简单的字符串翻转 MCP 服务器。

安装步骤：

npm install @modelcontextprotocol/sdk

构建 MCP 服务器

McpServer 是你与 MCP 协议的主要接口，负责处理连接、确保协议合规性以及消息的路由。

import { McpServer, ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
const server = new McpServer({name: "My App", version: "1.0.0"});

定义 MCP 服务器的功能

MCP 支持很多功能，包括 Resources、tools、Prompts。不过目前在光标中主要支持的是 tools，所以我们这篇文章就聚焦于工具的写法。

想了解更详细的功能，可以去看看这个链接：
https://modelcontextprotocol.io/clients

 // 初始化服务器，指定名称和版本
this.server = new Server({        
    name: "My App",        
    version: "1.0.0",      
}, {        
    capabilities: {          
        tools: {            
            reverse_string: true,          
        },        
    },      
});

工具的定义

定义工具的过程其实分为两步，你准备好了吗？

轻松定义你的工具和连接客户端

1. 首先，让我们来看看怎么定义一个工具的清单。这包括工具的名字、描述和输入参数的格式，你准备好了吗？

接下来，我要和你分享一个字符串翻转的工具。

工具名称是：reverse_string。

它的功能是：将你输入的字符串进行反转。

至于输入参数，你需要提供一个包含text字段的对象。

• 现在，我们来编写工具的实际功能。

拦截从大模型来的输入，然后使用你自己想要的输入。

连接客户端（cursor）

MCP服务器需要通过传输层与客户端建立连接，而启动服务器的方法会根据你选择的传输方式有所不同。

目前，Cursor支持sse和command两种方式。

  const transport = new StdioServerTransport();
     server.connect(transport);

打包与部署

推荐使用的打包工具有：tsup或tsc。

因为我们最终要构建的是一个Node.js命令行工具，所以确保编译后的程序可以作为命令行工具使用是很重要的。

在文件的开头，记得添加必要的内容。

让你的Node.js工具更易用！

#!/usr/bin/env node

首先，构建的时候，如果想让生成的JavaScript文件变成可执行的，建议你安装一下shx这个npm包。安装完后，直接输入下面的命令就可以了：

shx chmod +x build/*.js

添加cursor

然后，把它添加到MCP server里，接着就可以和LLM聊天，尽情享受自己打造的大模型工具了！

局限性

1. 目前只支持composer模式。

2. 只有claude模型能够使用，其他大模型还不支持。

学习资料

官网地址：
https://modelcontextprotocol.io/introduction

Git地址：
https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk

MCP资源库：
https://mcphub.io/registry

原文链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/L6noknpSp-ax2tFLKsIZkw