AI Rules & MCP 抄作业（附samples）

给“完全零基础”的小伙伴讲清楚两件事：

1. 最近很火的 MCP（Model Context Protocol）到底是什么？
2. 经常听说的 “AI Rules” 又是啥？

下面用“人话+例子+一步一步可抄的作业”讲明白，最后再来一张对照表，保证看完就能上手。

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一、MCP：把 AI 变成“万能瑞士军刀”的插线板

1. 一句话定义
   MCP = 给大模型用的“USB-C 插线板”。只要软件/数据/硬件按这个插线板做一个小接头（MCP Server），任何支持 MCP 的 AI（Claude Desktop、Cursor…）就能即插即用，不用每家单独开发插件 。

2. 生活例子
   你男朋友（LLM）会聊天，但不会点外卖。
   过去：你想吃 KFC，得自己写代码教会他下单。
   现在：KFC 官方做了一个“MCP 接头”，男朋友连上后马上知道“哦，原来 get_menu() 可以查菜单，order() 可以下单”，直接帮你点好 。

3. 最小可运行 Demo（10 行代码，复制就能跑）
   场景：让 AI 帮你算“打车花了多少钱”。
   ① 安装
   npm install -g @modelcontextprotocol/sdk

② 新建 fare.js

#!/usr/bin/env node
const { FastMCPServer } = require('@modelcontextprotocol/sdk');
const server = new FastMCPServer('fare-server', '1.0.0');
server.addTool('calc_fare', '计算打车费',
  { km: { type: 'number', required: true } },
  async (args) => {
    const fee = args.km * 2.3 + 10;   // 2.3元/公里 + 10元起步价
    return { fee };
  });
server.start();

③ 给 Claude Desktop 加一条配置（settings → MCP → Add）

{
  "mcpServers": {
    "fare": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/path/fare.js"]
    }
  }
}

④ 重启 Claude，聊天框直接说：
“帮我算 12 公里打车费”
→ Claude 自动调用 calc_fare，返回答案 37.6 元。
你就拥有了一个“打车计算器” MCP Server ！

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二、AI Rules：给 AI 的“员工手册”

1. 一句话定义
   AI Rules = 存在 GitHub（或本地）的一份“行为守则”，AI 每次开工前先读一遍，保证代码风格、变量命名、安全规范全部统一 。

2. 生活例子
   公司新来的实习生（AI）代码风格千奇百怪。
   你把“React 项目规范”写成 rules.md 放到 GitHub，
   AI 每次写组件前自动拉取这份手册，从此 tab 宽度、命名、目录结构全部一致，再也不用手动 code review 低级问题 。

3. 最小可运行 Demo（5 分钟搭好）
   ① 在 GitHub 建个空仓库，放一条规则文件
   github.com/yourname/ai…
   内容示例：

- 组件名必须 PascalCase  
- 统一使用 TypeScript 严格模式  
- 禁止 any 类型

② 本地安装 Agent-Rules MCP Server
npm install -g agent-rules-mcp

③ 启动（把仓库地址告诉它）
export RULES_REPO=yourname/ai-rules
agent-rules-mcp

④ 在 Cursor 的 .cursorrules 里加一句

mcp://agent-rules/get_rules?project=react

⑤ 以后在 Cursor 写代码时输入
“写一个按钮组件”
→ AI 会先拉取 react.md，生成的代码自动符合 PascalCase、TypeScript、无 any 类型 。

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三、横向对比一张表

维度	MCP	AI Rules
本质	让 AI“能干什么”的插线板协议	告诉 AI“怎么干”的员工手册
解决痛点	不同工具/数据接口碎片化；重复开发插件	项目间规范不统一；AI 输出风格混乱
谁提供内容	第三方服务商/你自己写的 MCP Server	你自己写的 markdown/txt 规则文件
存放位置	本地或远程 MCP Server	GitHub 仓库、本地文件、Gist 均可
更新方式	Server 升级即可，AI 端零改动	改规则文件，AI 下次自动拉取最新版
典型操作	“查天气”“下单”“读数据库”	“组件命名用 PascalCase”“变量前缀用 $”
见效速度	配置好立即多出 N 个新能力	配置好立即输出符合规范代码
学习成本	需写 10~30 行 JS/Python 做 Server	只需写 markdown，0 代码

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四、10 分钟速通清单（直接照做）

1. 装 Claude Desktop 或 Cursor（已有可跳过）。
2. 跑一遍“打车费” MCP Server，体会“AI 瞬间多出新技能”。
3. 把公司/项目现有规范 copy 到 GitHub，搭一个 AI Rules 仓库。
4. 在编辑器里引用规则，让 AI 写一段代码，肉眼可见风格统一。
5. 邀请同事：以后谁再手动改 tab 宽度，就请他去写 MCP Server 冷静一下 😉

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一句话总结
MCP 负责“让 AI 多长手脚”，AI Rules 负责“让 AI 别乱来”。
两个都不难，10 分钟就能各跑通一个最小例子；合起来用，AI 既厉害又听话。