Trae和Cursor的对比，究竟哪个更胜一筹？让我们一起聊聊！

字节跳动推出了国内首款AI IDE，跟Cursor比起来，它有啥特别之处？能不能一键搞定整个项目的代码呢？

嘿，Trae又有新动作了！这次更新不仅是国内版，国际版也同步上线了！大家期待的MCP功能终于来临，还有智能体的功能也正式上线，真是令人兴奋！

那么，我们来快速浏览一下这次新增的功能有哪些吧：

1. Chat模式和Builder模式合并

1. 支持创建MCP工具和自定义智能体

1. 更丰富的上下文功能

1. 自定义规则

接下来，让我们看看这些新功能具体是怎么运作的～

新增的内置工具

Trae的Builder模式现在带来了几个内置工具：

1. 文件系统
2. 终端
3. 联网搜索
4. 预览

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现在Trae终于能通过联网搜索直接进行对话了！

在AI对话的过程中，它会根据需要参考具体的代码来帮助解决问题。

而且，当你需要执行命令时，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，它都会自动帮你运行相关命令和工具：

当然，开启自动执行后，你也可以随时到智能体配置页面，设置不想自动执行的命令和工具，这样黑名单里的内容就不会被自动运行了：

开启自动运行后，整体的交互效果是这样的（对于新手来说相当友好）：

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，因为发现有依赖库的模块没安装（AI直接解读了错误信息），然后它自动执行了安装命令，接着再次运行程序，这次就成功了：

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上下文功能

代码索引管理

现在你的代码项目会自动索引，当你提问时，可以在输入中添加#Workspace来直接参考当前的代码项目，不过其实你完全可以不需要这样指定，它会自动处理的。

忽略文件

当然，你也可以在上下文设置中配置不想让AI参考的文件，值得一提的是，不论你是否配置了这个扩展，.gitignore文件中列出的文件都会被自动忽略。

文档集

这个功能就像扩展项目的知识库，比如当项目涉及一些只能本地访问的素材，或者开发系统时需要根据需求文档，AI可以通过这些文档集提供更准确的回答。

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自定义规则

自定义规则具体是指什么呢？别担心，Trae给了我们详细的引导介绍：

顾名思义，这个就相当于传统开发中的“代码规范”，包括针对当前项目和全局的规范。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一样：

1. 就像家庭装修时选材一样，你可以指定项目使用的框架版本和依赖库
2. 小区禁止放烟花的规定，你可以限制某些不安全或过时的API使用
3. 餐厅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
4. 公司着装规定，你可以设定代码的格式和风格标准
5. 节能减排的指标要求，你可以设定程序性能优化目标

具体的规则模板，其实跟Cursor的.cursorrules文件的原理相似，比如我在写next.js项目时，可以直接复用我下面的规则模板：

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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，如果你想要更多规则模板，可以直接参考以下的github项目awesome-cursorrules来获取更多：

https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules

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MCP功能集成

这次Trae还支持了最近流行的MCP工具，这个工具到底有什么用呢？

简单来说，它让AI可以跟外部工具进行“对话”。想想以前，AI就像被困在小房间里，只能回答自己知道的内容。而有了MCP，AI可以“走出去”，结合各种外部工具的能力来工作。我这里有张图，可以帮助你理解MCP的定位关系：

MCP就像你手提电脑上的扩展坞，可以将各种工具都连接上去，然后AI就能通过MCP调用这些工具的能力了。

MCP与扣子（Coze）插件功能的比较

MCP（Model Context Protocol）和扣子（Coze）的插件功能看起来相似，但它们在设计和技术实现上有一些关键区别：

探索MCP与扣子插件的区别与应用

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，仅限于扣子生态
跨平台	支持所有兼容MCP的系统	主要兼容字节系的产品
开发语言	支持任何编程语言	主要使用JavaScript
部署方式	可以是独立服务，支持本地或云端	仅限平台内部署
社区生态	活跃于GitHub开源社区	依托字节官方生态
使用门槛	需要一定的开发能力	低代码，容易上手

简单来说，MCP就像一个“通用插头”，能让AI和各种外部工具连接起来。只要这些工具遵循MCP的标准，任何支持MCP的AI都能使用它们。

而**扣子的插件则更像是“专属配件”**，专为扣子平台设计，只在这个生态下运作得很好，可能不适用于其他AI系统。

如果你是开发者，想要创造能够在多种AI系统中使用的工具，MCP会更合适；而如果你只想在扣子平台上快速构建应用，那么扣子的插件系统会更方便。

看一看Trae中的MCP功能

让我们来了解一下Trae的MCP功能的互动界面：

一开始看上去，Trae集成了很多实用的工具：

• GitHub：不需自己去查代码，AI直接帮你找
• Figma：设计文件也能直接衔接
• Google Maps：随时查地图信息
• AWS知识库：解决AWS云服务相关问题一键搞定
• 还有更多…

当然，除了这些内置的工具，我们还可以自定义添加其他第三方的MCP工具。

值得注意的是，这次Trae整合的MCP功能交互变得简单多了，连技术小白都能不太理会那些复杂概念，轻松上手（当然是针对内置的MCP工具而言）。

Trae也能创建智能体

让我们先来看看Trae的配置界面：

我这里拿了自己临时创建的一个Trae智能体来展示，从图中我们可以看到工具箱里主要分为两类工具：

1. MCP工具（高级工具）

我挑了一些Trae的内置MCP工具来创建这个智能体，比如：

• Puppeteer：能帮你自动浏览网页、点击按钮、填表格
• docker-mcp：用于管理电脑上的应用容器
• GitHub：直接操作代码仓库，不用自己去找代码
• 等等…

2. 内置工具（基础工具）

每个智能体创建时默认有4个内置工具，分别是：

• 文件系统：可以读写电脑上的文件
• 终端：能够运行电脑命令
• 联网搜索：能上网查资料
• 预览：可以预览生成内容

当然，在创建智能体时，你可以选择不使用某个内置工具，这样它就不会出现在智能体里。

接下来，有个概念大家可以轻松理解，看看下图：

实际上，Trae默认自带的就是我们常用的一个 Builder智能体，内置了上述4个工具，我们的Builder模式就是用它来进行交互的：

还有一个 Builder with MCP智能体，它其实是 Builder智能体的基础版本，只是添加了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+MCP实战

案例1：基于Figma使用内置MCP智能体生成代码

Figma是什么？ Figma是一款在线设计工具，像是一个“网页版的PS”，不过更注重界面设计。它最大的特点是支持多人在线协作，就像大家一起编辑一个文档一样。设计师用它来设计网站和App的界面，开发人员可以直接查看这些设计，并将其转化为真实的网站或应用。对于不懂技术的人来说，可以把它看作一个可以画出美丽网页和App界面的在线画板。

我直接把Figma AI Bridge这个MCP工具加入到Builder with MCP智能体中：

接着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

然后我们开始一段对话：

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：

这个体验真不错，不仅根据提供的Figma模板生成了相应的代码，还能根据描述生成代码，比如我描述的是一个基于next.js框架的网站，它就能生成符合这个描述的代码。

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，并直接选择了一个非常流行的网页抓取工具 – Puppeteer：

然后我们开始对话时选择这个智能体：

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

让我们看看实际效果（7倍速回放）：

看看生成的md文件是什么样子：

虽然这只是基础的网页内容抓取，但它把相关内容的图片也一并抓取下来了，还自动生成了一个markdown文档，体验相当不错。而且，它还能按需访问每个相关链接的子链接，以获取更详细的信息。

结语

拥抱AI时代，迎接你的数字同事！

这次Trae的更新可真是个大新闻，不仅仅是功能的升级，更是标志着AI协作工具正在从“智能助手”向“数字同事”转变。

这其实反映了人机协作方式的根本变化：过去我们是“用工具”，如今我们开始“培养同事”了。

就像工业革命时期人们学会了与机器一起工作一样，现在在AI时代，我们也在逐步掌握与智能体合作的新方式。Trae通过降低MCP的使用门槛，让更多普通用户也能体验到这种新颖的人机协作模式。

展望未来，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。到那时，AI不仅能使用单一工具，还可以贯穿设计、开发、测试到部署的整个流程，真正成为项目生命周期中的“数字合伙人”。

在这个人机合作的新纪元，最大的竞争优势可能不再是掌握多少工具，而是能够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？