Trae发布重大更新：具备上下文功能，MCP、智能体接入，AI编程历史性时刻我正在参加Trae「超级体验官」创意实践征文

我正在参加Trae「超级体验官」创意实践征文，本文所使用的 Trae 免费下载链接：www.trae.com.cn/?utm_source…

从工具到搭档丨重新定义人机协作

国产AI编程工具Trae发布重大更新，从年初到现在，近四个月的版本迭代。

如今的Trae，不再是单纯的代码生成器，而是以合作思维，与人类共同开发智能体，这是属于AI编程的历史性时刻。

简单总结四大重点：

上下文能力：知道并记住你干过什么；
规则系统：Rules 不仅要知其然，还要知其所以然；
MCP 支持：集大成者，不拘一格，好用的我们都拿来用；
Agent 能力：这是智能体的时代；

接下来就逐一从个人角度，分享一下这四大重点。

从"看代码"到"懂项目"

在加入了AI上下文功能之后，Trae不再是记住你干了什么，还可以通过上下文的理解，来分析整个项目，整合整个项目的碎片信息。

你发过的信息、查过的资料、修改过的代码、发送过的任何文档，Trae都可以通过AI上下文功能，把它们全部全部串联起来，形成一个完整的语境，并站在项目的角度去分析执行命令。

就像人类一样边工作边积累知识，假设你昨天在代码里定义了一个用户模型，今天让AI生成登录功能时，它会自动调用这个模型，而不是重新发明轮子。

通过上下文的功能，可以：

减少重复沟通：新成员加入项目时，AI通过历史上下文快速同步项目背景，相当于自带"项目记忆库"；
规避低级错误：上下文关联使变量命名冲突等错误减少；
加速需求实现：功能开发周期成倍缩短；

给AI装上了"工作记忆"，让它真正理解你在做什么、为什么这么做。

这种改变让编程从"人适应机器"变成了"机器适应人"，是开发者工作方式的革命性升级。

执行！理解！

再来谈规则系统，本身这项功能在其他AI编程软件中也存在，但是Trea本次更新后，规则不再单纯是一种框架限制，它还成为了操作者的习惯，并被记忆和理解！

我们可以在项目中，创建"Trae_Rules.md"文件，这种自定义的规则，系统将主动适配为开发者习惯而非被动接受****指令

你可以直接告诉它你的工作习惯，甚至是团队的规则。

比如“禁止使用全局变量”“函数长度不超过50行”“必须使用严格模式”，Trae会理解这些规则，并知道你为什么这么干。

AI智能体时代，所有的软件都应该具备这个功能，不受地点、环境的限制，能完整执行使用者的命令和规则，并且以这套规则来适配其他工具，做到“将士一心三军用命”。

编程有“挂”！

MCP （Multi-Channel Processing）千呼万唤加进来

有句话叫“站在巨人的肩膀上”，MCP现在就像是把“巨人”都集中在自己的麾下，把好的都拿来为我所用。

看到“轻松配置”四个字了吗？

点击“＋”号，直接输入 Access Token即可，所有规则都由Trae自己编写好了，点击“here”就可以自动跳转到 Access Token的获取页面，一步到位。

没有“轻松配置”的，点击“＋”号后，可以进入介绍页面，在左侧阅读“ReadME.md”文件，找到配置说明，输入自己的API Key，并添加到 MCP Server。

在右侧输入后，点击确认，就能在“mcp.json”文件内，找到输入的内容

{
  "mcpServers": {
    "MiniMax": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "minimax-mcp"
      ],
      "env": {
        "MINIMAX_API_KEY": "填写你的API密钥",
        "MINIMAX_MCP_BASE_PATH": "本地输出目录路径，如/User/xxx/Desktop",
        "MINIMAX_API_HOST": "填写API Host, https://api.minimax.chat 或 https://api.minimaxi.chat",
        "MINIMAX_API_RESOURCE_MODE": "可选配置，资源生成后的提供方式, 可选项为 [url|local], 默认为 url"
      }
    }
  }
}