MCP以及其Cursor实践
一、MCP：连接AI与外部世界的桥梁
1.1 MCP的核心概念
模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是由Anthropic公司于2024年11月推出并开源的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。你可以将MCP想象成AI应用程序的“USB-C接口”[1]。就像USB-C为设备连接各种外设和配件提供了标准化的方式一样，MCP为AI模型连接各种数据源和工具提供了标准化的接口[2]。
MCP的核心价值在于解决LLM与外部世界交互的瓶颈。传统的LLM在生成响应时，往往局限于其训练数据，无法实时获取最新信息或与外部系统进行交互。MCP通过提供一种安全且标准化的“语言”，使得AI不再局限于静态知识，而能够检索当前信息、操作外部工具，从而生成更高质量、更具时效性和实用性的响应[3]。
1.2 MCP的工作原理
MCP的工作原理可以概括为以下几个关键点：
•标准化通信： MCP定义了一套统一的规则和消息格式，用于LLM（作为“Host”）与外部工具或服务（作为“Server”）之间构建安全且结构化的通信通道[4]。这种标准化确保了不同LLM和外部工具之间的互操作性。
•上下文提供： MCP允许应用程序向LLM提供丰富的上下文信息。这些上下文可以包括代码库、文档、数据库、API接口等，使得LLM在生成代码、回答问题或执行任务时，能够充分理解当前环境和需求[5]。
•工具调用： MCP使得LLM能够通过标准化的接口调用外部工具和API。这意味着LLM不再仅仅是“说话”的机器，而是能够执行实际操作的AI Agent。例如，LLM可以调用代码生成工具、数据库查询工具、网页操作工具等，从而完成更复杂的任务[6]。
•数据传输： MCP支持LLM与外部数据源之间的数据传输，使得LLM能够获取实时数据，并根据数据进行决策和响应。这对于需要最新信息的应用场景至关重要。
1.3 MCP的重要性
MCP的出现，标志着AI Agent技术发展的重要突破。它解决了AI无法访问外部数据的瓶颈，让AI能够通过标准化协议与本地或远程的各种工具和数据源进行交互。这使得AI能够从一个“说”的机器，转变为一个能够“做”的机器，极大地扩展了AI的应用边界和能力[7]。对于开发者而言，MCP为构建更智能、更实用的AI应用程序提供了强大的基础。
mcp.so
阿里云百炼
二、MCP在AI加持的IDE中的应用
AI加持的IDE通过集成大型语言模型，为开发者提供了前所未有的智能辅助功能。MCP的引入，进一步增强了这些IDE的能力，使其能够更深入地理解项目上下文、调用外部工具，并提供更精准、更高效的开发体验。在IDE中，MCP通常以以下几种方式体现其价值：
2.1 增强代码理解与生成
传统的代码补全和生成工具主要依赖于预设规则和有限的上下文。而集成MCP的IDE，能够通过MCP与代码库、文档、项目配置等外部数据源进行通信，从而获取更全面的项目上下文信息。这意味着AI助手可以：
•理解项目结构： 深入了解项目的模块划分、依赖关系、文件路径等，从而在代码生成时避免引入不必要的错误或冲突。
•感知业务逻辑： 通过读取相关的业务文档、API定义等，理解代码所承载的业务逻辑，生成更符合实际需求的业务代码。
•提供智能建议： 在编写代码时，AI助手可以根据当前的上下文和外部工具的反馈，提供更智能的重构建议、性能优化方案或潜在的bug预警。
2.2 自动化开发流程
MCP使得AI助手能够调用外部工具，从而实现开发流程的自动化。这不仅仅是简单的脚本执行，而是AI根据当前任务需求，智能地选择并调用合适的工具来完成任务。例如：
•自动化测试： AI助手可以根据代码变更，自动生成测试用例，并调用测试框架执行测试，甚至分析测试结果并提供修复建议。
•智能调试： 当代码出现问题时，AI助手可以调用调试工具，逐步分析代码执行过程，定位问题根源，并提供解决方案。
•环境配置与管理： AI助手可以根据项目需求，自动配置开发环境、安装依赖项，甚至管理容器化部署。
2.3 提升协作效率
在团队协作中，MCP也能发挥重要作用。AI助手可以作为团队成员的智能助理，协助完成各种协作任务：
•文档生成与更新： AI助手可以根据代码变更或项目进展，自动生成或更新技术文档、API文档等，确保文档与代码同步。
•代码审查辅助： AI助手可以对代码进行初步审查，发现潜在问题，并提供改进建议，减轻代码审查者的负担。
•知识共享与检索： AI助手可以帮助团队成员快速检索项目中的历史代码、解决方案或技术文档，加速知识共享。
2.4 示例：在Cursor中配置Context7 MCP
以Cursor为例，配置一个MySQL Server MCP可以极大地增强AI助手对数据库操作的理解和执行能力。以下是大致的配置步骤：
在mcp.so中，我们可以找到Context7
复制config
{
"mcpServers": {
"context7": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@upstash/context7-mcp"
]
}
}
}
在Cursor中打开配置页面
编辑配置json
保存后在配置页面可以看到，角标绿了，我们可以用右边的按钮控制起禁用
Context7简介
Context7 是 Upstash 推出的AI编程辅助工具，为大型语言模型（LLMs）和 AI 代码编辑器提供最新、版本特定的文档和代码示例。通过解析文档、丰富内容、向量化和重新排名等步骤，确保开发者能获取到准确且最新的代码示例和文档。Context7 支持多种工具，如 Cursor、Windsurf、Claude Desktop 等，通过模型上下文协议（MCP）实现集成。
Context7的主要功能
实时文档获取：从官方源（如 GitHub、官方文档网站）拉取最新文档和代码示例，确保开发者获取到的信息是最新的。
版本特定：能根据目标库的版本匹配相应的文档和代码示例，避免因版本不一致导致的问题。
无缝集成：只需在提示中添加 use context7，可触发文档注入，与多种 MCP 兼容客户端（如 Cursor、Windsurf、Claude Desktop 等）集成。
减少幻觉代码：降低 AI 生成不存在 API 或过时代码的可能性，提高代码生成的准确性。
多平台支持：兼容多种开发工具，如 Cursor、Windsurf、VS Code 等。
精准的上下文提取：从最新文档中提取干净、相关的代码片段，仅包含代码和描述，没有多余内容。
广泛的库支持：目前已支持超过 6000 个流行库，主流框架基本都能找到。
Context7的使用
Context7使用上比较简单，只需要在执行ai命令提示词后加上
use context7
模型将会按照指令执行resolve-library-id和get-library-docs，获取框架所应用版本的文档。
后续的开发也可以使用该命令，而不用担心代码版本不兼容和幻觉问题。
