MCP 入门与实践：大模型连接世界的桥梁

想让 AI 不只“会聊”还能“会做”？MCP 就是那条把大模型和真实世界连起来的桥。这篇带你从零搞懂 MCP，不仅在 Cursor 里亲手接上 高德、数据库和自建小工具等MCP，还要手写一个你自己的MCP！

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一、MCP 是什么？

1.1 定义与背景

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 2024 年 11 月底由 Anthropic 推出的一套开放标准，专门给大语言模型（LLM）用———让它们用同一种方式去和五花八门的数据源、工具“打交道”。

一句话记牢：MCP = 大模型连接世界的标准桥梁。 有了它，AI 才能既“动口”又“动手”。

智能体（Agent）要真正有用，得解决两类“连接”问题：

• Agent和工具：调 API、查数据库、跑代码、读文件……样样都要能打通。
• Agent 和 Agent：理解意图、协作任务、多轮对话。

MCP 主攻前者——让 LLM 从“只会说”升级成“能真干”（执行代码、查数据、调服务），后者也出现了A2A的协议，真的不得不感叹，AI发展的是真的快呀！

1.2 为什么需要 MCP？

以前的做法往往是：每个数据源、每种工具各写一套对接，M 个模型 × N 个数据源，越接越乱、难扩展，AI 也拿不到足够的上下文。

MCP 的思路很直接：统一入口、统一协议。 开发者用同一套方式给 AI 接上各种能力，省心又稳。

想啃原版文档的可以看：modelcontextprotocol.io/introductio…

1.3 MCP 能干什么？

一句“部署新版本到测试环境”就能串起 GitLab → Jenkins；一句“查某部门上季度销售额”就能自动生成并执行 SQL；再配上文件、数据库、Git、浏览器，AI 真能帮你干活。

一句话：配置好 MCP，就能把想要的服务接到你正在用的聊天或 IDE 里，不用干等厂商一个个适配。

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二、在 Cursor 里把 MCP 接上

Cursor 自带 MCP 客户端，接上各种 MCP Server 之后，AI 就能摸到数据库、文件、地图、网页……下面手把手教你在 Cursor 里配好 MCP。

2.1 先准备好这些

• Cursor：到中国区官网 www.cursor.com/cn 下载安装，注册即用。
• 运行环境（看你用哪些 Server）：
  • Node.js：多数 Server 是 TypeScript/Node 写的，装好 Node（nodejs.org/zh-cn ）并保证 npx 能用。
  • Python/uv：有的 Server 是 Python 的，装 uv（如 pip install uv），用 uvx 跑。
• 对话模式：想用 MCP 工具，记得选 Agent 模式，这样 AI 才有权限调工具、读文件、跑命令。

2.2 两种配置方式，选哪种？

往 Cursor 里加 MCP Server 有两种路子：

方式	配置在哪	生效范围
全局设置	Cursor Settings → MCP → Add new global MCP server	所有项目
项目级别	项目根目录 .cursor/mcp.json	只对当前项目

更推荐项目级：只在本项目用得到的 Server 放进来，避免全局一堆 Server 干扰其他项目。

项目级配置三步走：

1. 在项目根目录建一个 .cursor 文件夹（没有的话）。
2. 在里面新建 mcp.json。
3. 按下面示例把要用的 MCP Server 填进去即可。

2.3 mcp.json 长什么样？

MCP 和 Cursor 之间有两种常见通信方式：

• stdio：本地跑的小程序，用标准输入/输出和 Cursor 说话，要写 command + args（比如 npx、uvx）。
• SSE：远程服务，走 HTTP/SSE，多半填个 URL 就行。

下面是一份多 Server 示例（高德地图、MySQL、文件系统一起上）：

{
  "mcpServers": {
    "amap-maps": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@amap/amap-maps-mcp-server"],
      "env": {
        "AMAP_MAPS_API_KEY": "你的高德API Key"
      },
      "name": "amap-maps"
    },
    "mysql": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@f4ww4z/mcp-mysql-server"],
      "env": {
        "MYSQL_HOST": "localhost",
        "MYSQL_USER": "root",
        "MYSQL_PASSWORD": "你的密码",
        "MYSQL_DATABASE": "数据库名"
      },
      "name": "mysql"
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@smithery-ai/filesystem", "--key", "你的Smithery Key"],
      "name": "filesystem"
    }
  }
}

怎么填？

• amap-maps：去高德开放平台 console.amap.com/ 建应用、拿 API Key，塞进 AMAP_MAPS_API_KEY。
• mysql：按你真实的主机、用户、密码、库名来。
• filesystem：走 Smithery 等托管时可能要 --key，以该 Server 文档为准。

有的 Server 是 uvx（Python）跑的，比如这样：

"mysqldb-mcp-server": {
  "command": "uvx",
  "args": ["mysqldb-mcp-server"],
  "env": {
    "MYSQL_HOST": "localhost",
    "MYSQL_USER": "root",
    "MYSQL_PASSWORD": "123456",
    "MYSQL_DATABASE": "company"
  },
  "name": "mysqldb-mcp-server"
}

2.4 上哪儿找 Server、怎么填？

• Smithery：smithery.ai —— 按功能搜 MCP Server，有时要从页里的 GitHub 链接 抄 command/args，整段粘贴不一定好使。
• MCP.so：mcp.so/zh —— 高德等很多 Server 的配置说明在这。
• GitHub：
  • 官方列表：github.com/modelcontex…
  • 社区热门：github.com/punkpeye/aw…

照着每个 Server 的文档填好 command、args、env 就行。

2.5 配好了，怎么确认？

1. 打开 Cursor → Settings → MCP。
2. 看看列表里有没有你刚加的 Server，状态要是 Enabled（绿点）。
3. 切到 Agent 模式，用自然语言丢个任务；配置没问题的话，Agent 会去调对应的 MCP 工具。

不同模型（Claude、GPT 等）对工具调用的“积极程度”不一样，多试几句就能摸清脾气。

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三、MCP 背后是怎么转的？

3.1 谁在干活：C/S 与五个角色

MCP 走的是经典的**客户端-服务器（C/S）**架构，这几样东西要分清：

角色	干啥的
MCP Host	你天天用的“主战场”，比如 Cursor、Claude Desktop、Cline。负责和 LLM 对话，里头已经塞好了 MCP Client。
MCP Client	藏在 Host 里，专门当“传话员”：LLM 说“我要调个工具” → Client 把请求发给对应的 MCP Server → 再把结果带回给 LLM。
MCP Server	真正干活的：查库、读文件、调 API……每个 Server 提供一撮“能力”，可以跑在你本机，也可以跑在云端。
Local / Remote Resources	本地资源（文件、本机数据库）和远程资源（云端 API 等）。

在 Cursor 里：Cursor 自己就是 Host + Client；你在 .cursor/mcp.json 里配的，是一个个 MCP Server。每个 Server 说白了就是本机或远程的一个进程（常见是 Node 或 Python），通过 stdio 或 SSE 和 Client 唠嗑。

3.2 两种“传话”方式

方式	适合啥	好处	注意
stdio	本地小工具、本机文件/软件	不依赖外网、快、好排查	得先装好运行环境（Node/npx 或 Python/uvx）；单进程，别指望高并发。
SSE	远程 API、在线服务	多半填个 URL 就完事	依赖网络和对方服务在线。

3.3 一次调用是怎么跑完的？

流程可以压成五步：

1. 你在 Host（比如 Cursor）里用自然语言提问。
2. LLM 琢磨完，决定要调哪些“工具”。
3. MCP Client 把请求发给对应的 MCP Server。
4. Server 真去干活（查库、读文件、调 API……）并把结果返回。
5. Client 把结果塞回 LLM，LLM 再组织成回复给你。

协议里和“工具”相关的两个核心 API：

• tools/list：Client 问 Server“你有啥工具？”——拿到名称、描述、参数结构。
• tools/call：Client 说“帮我执行某某工具，参数是……”——Server 执行后把结果返回。

所以写 MCP Server，就是在实现一堆“工具”，让 Client 用 list 发现、用 call 调用。

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四、有哪些好用的 MCP？先看这一批

下面这些是资料和社区里出镜率很高、又确实实用的 MCP Server，按需挑着用就行。

类别	名称 / 包	能干啥
文件系统	filesystem / fs	让 AI 安全地读写法、建目录、按模式搜文件、看元数据。
数据库	mysqldb-mcp-server / mcp-mysql-server	和 MySQL 打交道：库表与数据的增删改查，方便 AI 做数据探索。
地图/位置	amap-maps（高德）	地理编码、路线规划（步行/驾车/公交）、POI、距离、天气等；要高德 API Key。
网页抓取	Firecrawl	抓网页、支持 JS 渲染、批量/限速、输出 Markdown/HTML；要 Firecrawl API Key。
代码/版本	GitHub、Git	GitHub：仓库、Issue、PR 等；Git：本地仓库的读、搜、分析，让 AI 懂你项目。
记忆/上下文	memory	用知识图谱做持久记忆，AI 能记住你的偏好、身份等。
系统/控制	desktop-commander	在本机执行终端命令、管进程，开发/运维自动化很顺手。
搜索	DuckDuckGo	联网搜，减少幻觉，要最新信息时好用。
协作	Slack	和 Slack 工作区联动：频道、发消息等；要 Bot Token 和 Team ID。

几句提醒：

• 用到第三方服务的，记得去对应平台申请 API Key / Token，在 mcp.json 的 env 里配好。
• 从 Smithery 之类抄配置不好使时，去它给的 GitHub 仓库 看最新的 command、args。
• 有的 Server 支持“只读”开关（比如 MySQL 的 MYSQL_READONLY），按需要开就行。

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五、动手写一个：用 TypeScript 实现最小 MCP Server

原理摸清之后，不妨自己撸一个最小的 MCP Server：用官方 TypeScript SDK，走 stdio 和 Cursor 对话。下面这段可以直接跑起来，快动手搞起来。

5.1 环境和依赖

• 装好 Node.js（建议 18+）和 npm。
• 新建一个项目目录，执行：

npm init -y

在 package.json 中加上 "type": "module"（ESM），并安装依赖：

npm install @modelcontextprotocol/sdk zod

SDK 依赖 zod 做参数校验。想直接跑 TypeScript 的话，再装个 tsx：

npm install -D tsx typescript @types/node

5.2 核心代码长这样

建一个入口文件（比如 src/index.ts），挂上两个小工具：echo（原样回显）和 add（两数相加）：

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({
  name: "mcp-ts-example",
  version: "1.0.0",
});

// 工具1：回显文本
server.registerTool(
  "echo",
  {
    title: "Echo",
    description: "将输入的文本原样返回，用于测试 MCP 调用",
    inputSchema: z.object({
      message: z.string().describe("要回显的文本"),
    }),
  },
  async ({ message }) => ({
    content: [{ type: "text", text: message }],
  })
);

// 工具2：两数相加
server.registerTool(
  "add",
  {
    title: "Add Numbers",
    description: "计算两个数字的和",
    inputSchema: z.object({
      a: z.number().describe("第一个数"),
      b: z.number().describe("第二个数"),
    }),
  },
  async ({ a, b }) => ({
    content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
  })
);

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

几个要点：

1. McpServer：先建一个服务实例，带上 name、version。
2. registerTool：按「工具名」「描述 + inputSchema」「异步处理函数」来注册；处理函数拿到解析好的参数，返回 { content: [{ type: "text", text: "..." }] }。
3. StdioServerTransport：用标准输入/输出和 Cursor 通信。
4. server.connect(transport)：连上传输层，开始等请求。

背后就是：客户端先 tools/list 拿工具列表，再 tools/call 调具体工具，上面这段代码会自动响应。

5.3 怎么跑起来？

• 直接跑 TypeScript（前提是装好了 tsx）：

npx tsx src/index.ts

有些环境（比如沙箱）里 tsx 会因 IPC 权限报错，那就用下面这种方式。

• 先编译再运行（更稳，推荐）：

npx tsc
node dist/index.js

启动后进程会挂着等 stdin 的 JSON-RPC；真正在 Cursor 里用时，是 Cursor 按需拉起这个进程，不用你一直在终端开着。

5.4 接到 Cursor 里

在项目根目录建好 .cursor/mcp.json，把 mcp-ts-example 配进去：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-ts-example": {
      "command": "sh",
      "args": [
        "-c",
        "cd /你的项目路径/mcp-ts-example && (test -d dist || npx tsc) && node dist/index.js"
      ],
      "name": "mcp-ts-example"
    }
  }
}

注意：

• 把 /你的项目路径/mcp-ts-example 换成你机器上的绝对路径（例如 /Users/xxx/Desktop/mcp/mcp-ts-example）。
• (test -d dist || npx tsc) 意思是：没有 dist 就先 npx tsc 编译一把，再 node dist/index.js。
• 第一次用之前，在 mcp-ts-example 目录里执行一次 npm install 和 npx tsc。

如果你本地 tsx 没问题，也可以简写成：

"mcp-ts-example": {
  "command": "sh",
  "args": ["-c", "cd /你的项目路径/mcp-ts-example && npx tsx src/index.ts"],
  "name": "mcp-ts-example"
}

5.5 在 Cursor 里把它“打开”

配好之后，要在 Cursor 里把开关打开：

1. 用 Cursor 打开带 .cursor 的那个项目根目录（也就是 mcp 仓库根目录）。
2. 打开 Settings（齿轮或 Cmd + ,）→ Tools & MCP（或 MCP）。
3. 在列表里找到 mcp-ts-example，确保是 Enabled（绿点）。
4. 要是没出现或报错：先在终端跑一遍 cd mcp-ts-example && npm install && npx tsc，再在 Cursor 里 Developer: Reload Window 重载一下。

5.6 在 Cursor 里试一把

1. 一定要用 Agent 模式：聊天那里选 Agent（别用 Ask），否则不会调 MCP 工具。
2. 用自然语言触发工具，比如：「先 echo “测试”，再用 add 算 10+20。」
3. 配置没问题的话，Agent 会列出并调用 echo / add，把结果给你；要是工具列表空的或报错，回头按 5.5 检查是否启用、是否编译成功。

5.7 项目结构长啥样

结构大概这样：

mcp-ts-example/
├── package.json          # "type": "module"，依赖 @modelcontextprotocol/sdk、zod
├── tsconfig.json
└── src/
    └── index.ts          # 上述 Server 完整实现（echo、add 两工具）

玩熟之后，可以继续用 registerTool 加更多工具（读文件、调 API），用 registerResource 暴露只读资源，用 registerPrompt 做提示词模板，把 Server 越做越实用。
官方文档和示例：MCP TypeScript SDK、docs/server.md。

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六、还想玩更多？上哪儿找 MCP？

• MCP 官方：github.com/modelcontex…
• Awesome MCP Servers：github.com/punkpeye/aw…
• Smithery：smithery.ai
• Glama：glama.ai/mcp/servers
• Cursor 目录：cursor.directory
• MCP.so：mcp.so/zh
• 阿里云百炼：bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp#/m…

Server 会越来越多，AI 能调的东西也会越来越丰富；要注意社区质量参差不齐，建议以官方文档和 GitHub 说明为准，按需选用，别忘了 API Key 和权限安全。

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七、小结

• MCP 是 LLM 和外部数据、工具之间的统一协议（Anthropic 提出），Cursor、OpenAI、阿里云等都在用。
• 在 Cursor 里用 项目级 .cursor/mcp.json 配好 MCP Server，再开 Agent 模式，就能用自然语言驱动数据库、文件、地图、网页、Git 等。
• 原理就是 C/S：Host 里带着 Client，我们配的是 Server；传话用 stdio（本地）或 SSE（远程），核心 API 是 tools/list 和 tools/call。
• 常用 MCP 有文件系统、MySQL、高德、Firecrawl、GitHub、Git、Memory、控制台、搜索、Slack 等，按场景搭，注意 API Key 和安全。

把 MCP 玩转，相当于给 AI 装上“手和脚”——既能听懂你，也能真去动数据、调工具，是智能体落地时非常实用的一环。