字节跳动推出的这款中国首个AI IDE，到底比Cursor强在哪里呢？是不是能一键搞定整个项目的代码？
今天，Trae又火速更新了！而且这次是国内外同步推出的哦！更新的内容非常丰富，大家期待已久的MCP功能终于来了，还有智能体功能也上线了，真是太给力了！
接下来，我们来快速盘点一下这次更新都带来了哪些新功能吧：
- Chat模式和Builder模式整合
- 支持创建MCP工具和自定义智能体
- 更加丰富的上下文功能
- 自定义规则
接下来我们一起看看这些新功能的具体使用效果吧～
新增的内置工具
现在Trae的Builder模式里内置了以下工具：
- 文件系统
- 终端
- 联网搜索
- 预览
Trae现在终于可以直接联网搜索来聊天啦！
在AI对话的过程中，它会根据需要自动引用具体的代码作为上下文来帮助回答问题。
而且，如果你在执行命令时，可以打开“从下次开始自动运行命令和MCP工具”的选项，以后每次执行命令，它都会自动进行操作：
当然，开启自动执行后，你也可以随时去智能体配置页面，设置命令行或MCP工具的黑名单，这样黑名单里的命令和工具就不会被自动执行了：
开启了自动运行后，整体的交互效果看起来是这样的（对技术小白非常友好）：
我想先看看生成的代码效果，AI首先就尝试运行程序，结果报错了，发现某个依赖库的模块没安装（AI直接解读了错误），它接着尝试先执行安装这个模块的命令，解决了问题后再次运行程序，这次就顺利了：
上下文功能
代码索引管理
现在你的代码项目会自动进行索引，在问问题时，你可以用#Workspace直接引用当前项目的代码。但其实就像上面的演示一样，你完全可以不必特意指定，它也会按需自动参考。
忽略文件
当然，你也可以在上下文配置中设置忽略文件。无论你有没有配置这个扩展的忽略文件，它都会直接忽略.gitignore文件中列出的文件。
文档集
这个功能就像为项目扩展了一些知识库。如果项目中有些需要引用的素材是本地才能访问的，或者是开发系统时需要遵循的需求文档和设计文档，这些文档可以配置到文档集里，让AI的回答更准确。
自定义规则
自定义规则具体是什么呢？别担心，Trae为我们提供了详细的引导介绍：
简单来说，这个就像传统开发中的“代码规范”，有针对当前项目的要求，也有全局适用的标准。在项目规则文件中，你可以为Trae定义一些开发规范，就像生活中的各种规则一样：
- 家庭装修时会规定使用什么品牌的材料，你可以指定项目使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，你可以规定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
具体的规则模板，其实和Cursor的.cursorrules文件原理相似。比如在我写next.js项目时，可以直接复用我下面这个规则模板：
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description: Next.js with TypeScript and Tailwind UI best practices
globs: **/*.tsx, **/*.ts, src/**/*.ts, src/**/*.tsx
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# 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，可以去看看这个GitHub项目awesome-cursorrules获取更多资源：
https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules
MCP功能集成
这次Trae竟然支持了最近非常火的MCP工具，这个工具到底有什么用呢？
简单来说，它就是让AI能够和外部工具“对话”的一种协议。想想以前的AI大模型就像被关在小房间里，只能靠自己知道的东西回答问题。现在有了MCP，AI可以“走出去”，结合各种外部工具的能力来完成任务。下面是一张形象展示MCP功能定位的关系图：
MCP就像我们手提电脑上的一个扩展坞，可以让你将多种工具连接到一起，AI可以直接通过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）的插件功能看起来很相似，但在设计理念和技术实现上有一些重要区别：
让我们聊聊MCP与扣子插件的区别
| 特性 | MCP | 扣子(Coze)插件 |
|---|---|---|
| 开放性 | 开放标准，任何系统都能实现 | 封闭平台，限于扣子生态 |
| 跨平台 | 兼容所有MCP系统 | 主要支持字节系产品 |
| 开发语言 | 支持任何编程语言 | 主要用JavaScript |
| 部署方式 | 可以选择本地或云端独立服务 | 只能在平台内部署 |
| 社区生态 | 依托GitHub开源社区 | 隶属于字节官方生态 |
| 使用门槛 | 需要一定的开发技能 | 低代码，简单易上手 |
简单来说，MCP就像一款“万能充电器”，能让AI和各种外部工具连接。只要这些工具遵循MCP协议，任何支持MCP的AI都能轻松使用。
而**扣子插件就像是“专属配件”**，它是为扣子平台量身定制的，虽然在这个生态系统中运行得很顺畅，但可能不适合其他的AI系统。
如果你是开发者，想要打造可在多个AI系统间使用的工具，MCP更合适；但如果你希望在扣子平台上快速搭建应用，扣子的插件系统则会更方便。
Trae中的MCP是什么样的
我们一起来看看Trae的MCP功能交互界面：
乍一看，Trae内置了不少实用的工具：
- GitHub：AI直接帮你查代码，不用自己翻找
- Figma：设计文件也能直接连接
- Google Maps：查地图信息轻松搞定
- AWS知识库：一键解决AWS云服务相关问题
- 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。
需要特别注意的是，这次Trae的MCP功能在交互上变得更加简单，甚至技术小白也能在不理解这些概念的情况下，轻松上手使用（当然是基于内置的MCP工具而言）。
Trae也能创建智能体
先来看看Trae的配置界面：
我创建了一个临时的Trae智能体，图中展示了工具箱中的两类工具：
1. MCP工具（高级工具）
我选择了一些Trae的内置MCP工具来创建这个智能体，比如：
- Puppeteer：能自动浏览网页、点击按钮、填写表单
- docker-mcp：管理你电脑上的应用容器
- GitHub：直接操作代码仓库，免去自己查找的麻烦
- 等等…
2. 内置工具（基础工具）
每个智能体创建时默认内置有4个工具，分别是：
- 文件系统：能读写你电脑上的文件
- 终端：可以运行电脑命令
- 联网搜索：能帮助你上网查资料
- 预览：可以预览生成的内容
当然，创建智能体时你也可以选择取消某个内置工具的勾选，这样这个工具就不会出现在智能体中。
这里有个概念可以帮助你更好理解，先看看下图：
其实，Trae默认带的就是我们常用的一个 Builder智能体，里面有之前提到的4个工具，而我们在Builder模式下就是用它来互动的：
还有一个 Builder with MCP智能体，它实际上是在 Builder智能体的基础上，添加了对MCP工具的支持：
接下来我们结合智能体+MCP的方式来看看实际操作如何～
智能体与MCP的实战案例
案例 1：基于Figma的内置MCP智能体生成代码
Figma是什么？ Figma是一款在线设计工具，类似于一个“网页版的PS”，但更专注于界面设计。它最大的特点是能够多人实时协作，就像一起编辑文档一样。设计师可以用它设计网站和App的界面，而开发人员则可以直接查看这些设计并将其转化为真正的网站或应用。对不懂技术的人来说，可以把它想象成一个在线画板，能够画出漂亮的网页和App界面。
我把 Figma AI Bridge 这个MCP工具添加到 Builder with MCP智能体中：
然后我们在网上找了一个Figma的UI模板来试试：
模板链接：https://www.figma.com/community/file/989274600796773962
接着我们开始对话：
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复刻出来了：
体验真的很不错，不仅会根据你提供的Figma模板生成相应的代码，还能根据描述生成代码。例如，我描述的是一个基于next.js框架的网站，它就能生成对应的代码。
案例 2：沉浸式抓取特定网站的信息
我创建了一个新的智能体 – 网页 AI 助手，直接选择了一个热门工具 – Puppeteer：
然后我们开始对话，选择这个智能体来进行操作：
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
让我们看看实际效果（7倍速回放）：
看看生成的md文件会是什么样子：
虽然这只是基础的网页内容抓取，但它把相关内容中的图片也一起抓取下来了，还自动生成了一个markdown文档，体验非常不错。而且它会按需访问每个相关链接的子链接，以获取更详细的信息。
总结一下
迎接AI时代的数字同事，Trae带来的新变化
Trae最近的更新可不是简单的功能升级，它其实象征着AI协作工具正在从“智能助手”迈向“数字同事”这一全新阶段。
这一变化其实反映了我们与机器合作方式的根本性转变：以前我们是“使用工具”，而现在我们开始学会“培养同事”了。
就像在工业革命时，人们逐渐学会与机器合作一样，今天的我们正在掌握与AI协作的新技能。Trae通过降低MCP的使用门槛，让普通用户也能感受到这种尖端的人机协作模式。
未来，随着MCP生态的不断完善，我们将进入一个“工具互联”的新阶段。届时，AI不仅能使用单一工具，还能将设计、开发、测试和部署的整个过程串联起来，真正成为项目生命周期中的“数字合伙人”。
在这个人机协作的新纪元，最重要的竞争优势可能不再是掌握多少工具，而是能多快培养出最适合自己的数字同事。那么，你准备好迎接你的第一位AI工作伙伴了吗？
