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怎么编写一个MCP Server给Cursor使用?国内优质MCP客户端有哪些?

关注+2025-04-08作者:不详

对于想要深入了解 MCP 技术的开发者,AIbase的 MCP 资源网站(http://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp)是一个绝佳的选择。该网站提供了丰富的学习资料开发工具社区支持,帮助开发者更好地掌握 MCP 技术。

通过 AIbase 的资源,您可以更深入地探索 MCP 的潜力,并将其应用于更多复杂的场景中

MCP.png

编写一个供 Cursor 使用的 MCP Server 涉及到理解 MCP 的基本原理、定义 Server 的功能、使用 MCP SDK 进行开发以及在 Cursor 中进行配置。

以下是详细的步骤和说明:

一、理解 MCP 的基本原理

MCP(Model Context Protocol)是一个开放协议,旨在标准化应用程序如何向大型语言模型(LLM)提供上下文信息。它通过一个标准的中间协议层,使得 AI 模型能够以一致的方式连接各种数据源、工具和功能。

MCP 架构包含三个核心组件:

MCP Server 可以提供三种主要类型的功能:

二、确定 MCP Server 的功能

在开始编写 Server 之前,您需要明确您的 Server 将提供哪些功能。思考一下您希望 Cursor 的 AI 助手能够通过您的 Server 完成哪些任务。

例如,如果您希望 Cursor 能够与本地文件系统交互,您可以创建一个提供以下工具的 Server:

另一个例子是创建一个与 GitHub 交互的 Server,提供:

三、选择技术栈和 MCP SDK

MCP 官方提供了 Python 和 TypeScript 的 SDK,您可以选择您熟悉或适合您需求的语言。

根据官方信息,使用 Python 技术栈开发简单的 MCP Server 是一个不错的入门方式。

四、使用 MCP SDK 实现 Server

初始化 Server

使用 SDK 提供的类(例如 Python SDK 中的FMono-Regular, Consolas, "Liberation Mono", Menlo, monospace; font-size: 1em;">FastMCPServer)来创建您的 MCP Server 实例,并为其命名。

定义工具(Tools)

使用 SDK 提供的装饰器(例如 Python SDK 中的@mcp.tool()@app.call_tool())来标记您的函数为可被 LLM 调用的工具。每个工具函数都应该有一个清晰的名称(name)和描述(description),描述其功能。这些信息将用于告知 LLM 该工具的作用。

您需要定义工具的输入参数(inputSchema),描述调用该工具所需的参数,包括参数的名称、类型和描述。MCP SDK 通常支持使用 JSON Schema 来定义inputSchema

工具函数应实现具体的功能逻辑,并返回 LLM 可以理解的结果(例如文本、JSON 格式的数据)。

实现list_tools()函数

您的 Server 需要实现一个函数(通常通过装饰器标记,例如 Python SDK 中的@app.list_tools())来返回一个包含所有可用工具信息的列表。这个列表将告知 Client 端您的 Server 提供了哪些工具,以及如何调用它们。

实现call_tool()函数

您需要实现一个函数(通常通过装饰器标记,例如 Python SDK 中的@app.call_tool())来处理 Client 端发送的工具调用请求。这个函数会接收被调用的工具名称和参数,然后根据名称调用相应的工具函数并返回结果。

处理通信

MCP Server 需要监听来自 Client 端的连接和请求。常见的通信方式包括标准输入输出(stdio)和 Server-Sent Events(SSE)。Python SDK 提供了StdioServerTransportSseServerTransport等来实现不同的通信方式。对于 Cursor,通常使用命令行方式启动 Server,通过stdio进行通信可能更直接。

五、配置 Cursor 以使用您的 MCP Server

Cursor 使用.cursor/mcp.json文件来配置要连接的 MCP Server。您需要在您的项目目录(或者全局配置目录)下创建或编辑这个文件。

mcp.json文件中,您需要添加一个 JSON 对象来描述您的 MCP Server。这个对象通常包含以下字段:

示例mcp.json配置(假设您的 Server 是一个名为my_server.py的 Python 脚本):

{"mcpServers":{"my_custom_server":{"command":"/usr/bin/env","args":["python","/path/to/your/my_server.py"],"type":"command"}}}

请将/path/to/your/my_server.py替换为您的实际 Server 脚本路径。您可以使用which python命令获取 Python 解释器的路径。

对于 Windows 平台,您可能需要在command中使用cmd /c来执行命令。例如:

{"mcpServers":{"my_custom_server":{"command":"cmd","args":["/c","python","/path/to/your/my_server.py"],"type":"command"}}}

六、运行和测试您的 MCP Server

  1. 保存您的 MCP Server 代码和mcp.json配置文件。

  2. 重新启动 Cursor。

  3. 在 Cursor 中与 AI 助手交互,尝试触发您在 Server 中定义的工具。例如,如果您创建了一个文件系统 Server,您可以询问类似 “列出我桌面上的所有文本文件”。

  4. Cursor 的 AI 助手会分析您的请求,如果判断需要使用您的 MCP Server 提供的工具,它会向您的 Server 发送请求。

  5. 您可以在您的 Server 端添加日志输出来查看是否收到了请求、执行了哪些工具以及返回了什么结果。

  6. 提到了可以使用 MCP Inspector 来测试 Server。您可以通过运行mcp dev your_server.py(如果使用 Python SDK 的 CLI)来启动 Inspector,并在浏览器中查看和测试您的 Server 提供的工具。

七、注意事项

通过以上步骤,您应该能够编写一个供 Cursor 使用的 MCP Server,扩展 Cursor 的 AI 助手的功能,使其能够与您定义的外部系统或数据进行交互。记住从简单的工具开始,逐步增加复杂性。


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