今天我们来聊聊MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）到底是什么，如何在Cursor里面使用MCP，如何利用现成资源，以及如何自己搭建MCP服务器。
（这篇文章是我先用英文写好，然后图省事请DeepSeek翻译的。感觉他语气有点皮，大家不要介意 …）
MCP协议是什么来头？
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Model Context Protocol（MCP） 就像给AI装了个万能接口，用统一的标准方法连接各种外部工具和数据源。简单来说就是：AI发指令，MCP服务器干活。
最棒的是，你可以直接白嫖社区里现成的优质工具！
在MCP出现之前（2024年底由Anthropic推出），每个AI工具对接都要重新造轮子，形成了各种“信息孤岛”。现在MCP就像AI界的USB接口——统一协议搞定所有连接，再也不用为每个工具单独写对接代码了。
延伸阅读：
Anthropic官方介绍
MCP协议官网
在Cursor中使用MCP
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Cursor（一个AI驱动的代码编辑器）现在支持作为MCP客户端使用。这意味着它的AI助手可以连接各种外部工具和数据源，瞬间获得超能力。更棒的是，你可以同时连接多个MCP服务器，让Cursor拥有"千手观音"般的能力。
假设你已经安装好Cursor，跟着下面这些傻瓜式操作：
手把手配置指南：
打开Cursor → 设置 → 功能 → MCP
点击"添加新MCP服务器"
名称：起个容易记的名字（比如"我的数据工具箱"）
类型：通常选command（本地进程）
命令：输入启动MCP服务器的命令
点击"添加"
看到状态指示灯变绿就成功啦！
常见问题 - 找不到npm？
如果报错提示找不到工具，先安装Node.js（自带npm）
去
nodejs.org下载LTS版本
跟着安装向导点点点
在终端里输入node -v和npm -v确认安装成功
重新运行命令：npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking
如果还不行，检查Cursor里填的命令路径是否正确
实战案例1：用Puppeteer MCP玩转网页自动化
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这个神器能让你的AI助手操控浏览器，解锁Cursor原本做不到的骚操作。配置方法超简单：
安装Puppeteer MCP服务：
按上面步骤添加新服务器：
名称：“Puppeteer”
类型：command
命令：npx -y @modelcontextprotocol/server-puppeteer
添加后刷新页面，确认绿灯亮起
花式玩法演示：
打开Cursor的Composer工具（记得选Agent模式）
试试这些之前不可能的任务：
a. “帮我截取CoinMarketCap上的比特币价格图，保存到当前项目文件夹”
b. “把亚马逊搜索’无线耳机’第一页的商品名称和价格都扒下来”
c. “在XX网站的联络表里自动填写我的个人信息”
注意①：每个操作都需要你手动确认（安全第一）
注意②：这些功能还在打磨阶段，偶尔可能会卡壳
为什么这么牛？
直接让Cursor和网页"对话"
不用自己写自动化脚本
数据抓取/截图/填表一键搞定
测试、爬数据、重复性工作救星
实战案例2：用Sequential Thinking玩转复杂问题拆解
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这个工具能让AI助手像福尔摩斯一样层层推理，特别适合处理烧脑的技术问题。配置方法和上面类似：
安装Sequential Thinking服务：
添加新服务器时填：
名称：“SequentialThinking”
类型：command
命令：npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking
同样要确认绿灯亮起
高能使用场景：
打开Composer的Agent模式
抛给它需要抽丝剥茧的问题，比如：
SQL性能优化实战：
我们有个1000万条记录的客户表，包含姓名、邮箱、地址和购买记录。现在运行这个查询：
SELECT *
FROM customers
WHERE last_purchase_date > '2023-01-01'
AND state = 'California'
居然要30多秒！该怎么排查和优化？请逐步分析。
启用Sequential Thinking后，AI会：
像老中医一样把脉问诊
展示每个推理环节
系统性地考虑各种可能性
给出专业级解决方案
特别适合debug、性能优化、算法设计等需要严谨思考的场景
平台资源与免费工具
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这里整理了一批免费资源，帮你快速上手MCP：
官方资源
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MCP文档：
官网文档是入门必看，协议细节全在这里
官方SDK：GitHub上提供
TypeScript版、
Python版等主流语言支持
现成工具
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预制服务器：Anthropic官方在
GitHub仓库里准备好了Google Drive/Slack等常用服务的连接器
Smithery.ai：提供一键部署MCP服务器的平台，CLI命令就能搞定
Glama.ai：这里能看到社区分享的MCP服务器，还自带网页版调试工具
学习资料
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Egghead教程：“2分钟在Cursor里搭建MCP工具"视频教程，手把手演示
Medium指南：Yehuda Levi写的"5分钟玩转Cursor MCP"简明教程
Sourcegraph博客：详解他们如何通过MCP让Cody AI更强大
交流社区
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MCP Discord：官方讨论区，随时提问和分享项目
Cursor论坛：专门讨论MCP功能的使用技巧
所有资源完全免费。不管你是想直接用现成方案，还是自己开发新工具，这些链接都能满足需求。
三步搭建你的第一个MCP服务器
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想自己打造AI神器吗？跟着这个极简教程，用Python/TypeScript轻松搭建MCP服务器。只要会写"Hello World"就能上手！
1. 装环境搭架子
# Python派
pip install mcp
# TypeScript派
npm install @modelcontextprotocol/sdk
# 服务器骨架（Python版）
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("我的处女作") # 一行搞定！
2. 添加第一个技能
写个加法器练手，记得加类型提示：
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""两数相加（AI能看到这个说明）"""
return a + b
3. 调试对接
用MCP检查器测试：
npx @modelcontextprotocol/inspector python 你的服务器.py
在Cursor设置 > MCP服务器 > 添加本地脚本
4. 实战演示
用户问：“2+2等于几？”
Cursor发JSON-RPC请求到你的服务器
你的add工具秒算返回4
AI结果带[工具]标记闪亮登场
5. 高手秘籍
先用命令行工具练手最稳妥
工具=主动技能，资源=被动buff
输入检查不能少：def 删文件(路径: str) -> bool:
用@mcp.resource("docs://{主题}")管理知识库
6. 安全第一！
危险操作必须弹窗确认
密钥统统扔进环境变量
文件访问白名单制度
做好分享准备了吗？别人只要在Cursor添加你的服务器地址，就能用你开发的AI超能力！
结语
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MCP到底牛在哪？它彻底改变AI工具生态！让Cursor这类AI助手突破次元壁，做到以前想都不敢想的事。好处多到数不过来：
一个协议通吃所有工具
现成服务器即插即用
写几行代码就能开发新功能
跨平台兼容性拉满
用别人的轮子或造自己的火箭，MCP都能让AI战力翻倍。照着本文案例实操，立竿见影看效果。随着生态壮大，更多黑科技正在路上…
心动不如行动！装个MCP服务器，让你的AI助手原地进化。未来的AI工具就该这么智能又开放，现在你已掌握通关秘籍！