MCP 服务开发笔记

一、MCP 依赖安装

依赖需要手动安装，Cursor 不会自动安装。Cursor 只负责按配置启动进程并通信。

二、MCP 配置位置

• 全局：~/.cursor/mcp.json
• 项目级：项目根目录/.cursor/mcp.json

配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/project", "run", "main.py"]
    }
  }
}

三、开发流程对比

以前（pip + venv）

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install mcp
python main.py

需要手动创建、激活虚拟环境。

现在（uv）

# 安装 uv（一次性）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 初始化项目 & 添加依赖
uv init my-mcp-server && cd my-mcp-server
uv add "mcp[cli]"

# 运行
uv run main.py

uv 自动管理虚拟环境，不用手动创建和激活，速度极快（Rust 实现）。

四、核心区别

	pip + venv	uv
虚拟环境	手动创建、激活	自动管理
安装依赖	pip install xxx	uv add xxx
运行	python main.py	uv run main.py
锁文件	requirements.txt	自动生成 uv.lock

五、Cursor 中配置 MCP 测试

1. 打开设置

Cursor Settings → MCP → Add new global MCP server（全局）

或手动编辑项目下 .cursor/mcp.json（项目级，仅当前项目生效）。

2. 配置示例

pip + venv 方式（老方式，直接指向虚拟环境中的 python）：

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "/path/to/project/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/project/server.py"]
    }
  }
}

command 必须指向虚拟环境内的 python 路径，这样才能找到 venv 里装的依赖。

uv 方式（新方式，推荐）：

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/absolute/path/to/project", "run", "main.py"]
    }
  }
}

uv 自动识别项目虚拟环境和依赖，不用关心 python 路径。

sse 模式（远程 HTTP 服务）：

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

3. 验证

配置保存后，在 Cursor Settings → MCP 页面查看服务状态：

• 🟢 绿点 = 连接成功
• 🔴 红点 = 启动失败，点击查看错误日志

连接成功后，在 Agent 模式对话中即可调用该 MCP 提供的工具。

4. 调试技巧

• 先用 uv run main.py 手动跑一遍确认无报错
• 改代码后在 MCP 设置页点 🔄 重启服务即可热更新
• 查看 Cursor 输出面板（Output → MCP）排查问题

六、总结

装好环境 → 配置 mcp.json 指定启动命令 → Cursor 自动调用并通信。现在推荐用 uv，省去手动管理虚拟环境的步骤。