以下是关于 MCP 配置的相关资料:
MCP 是 Claude 官方推出的一个协议。纯 LLM 无法行动,MCP 工具可以充当其与现实世界交互的“手”,并反馈结果指导下一步行动。
在配置方面:
MCP 的好处包括:
在某些场景下传统 API 更适合,如需要精准且严格受控的交互方式、更偏好紧耦合以提升性能、希望最大化交互的可预测性等。
快速集成 MCP 的步骤包括:
总结来说,MCP 为 AI 模型统一连接数据与工具的标准接口,让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。以下是一些相关文档和介绍的链接:
找到这个支持浏览器交互的:复制箭头指向的这个命令:你可以把它直接填在Curosr feather的MCP Serve里面服务名称随便填,类型选command(另外一个sse是填本地运行服务的端口的),服务链接就选上面那个命令:但是由于国内网络原因,常常会显示这样工具找不到(实际上是没安装成功),并且cursor不会弹出任何错误信息,让人真的很恼火,感觉就是个草台班子,最开始用windows配置MCP,还以为是系统原因。所以你最好现在终端执行这个命令,安装好了之后,你再按照上面那样把它填进去,就可以排除网络问题。我没在终端执行这个命令,而是直接让cursor agent来,因为他安装遇到什么错误可以自己解决:最后也是成功了:最后使用就是这个样子:在Cursor Agent模式下说明你要执行的任务或者MCP服务名称,代理就会自动调用你已经安装好的MCP工具:还有些MCP工具依赖于macOS特定的剪贴板操作,因此仅适用于macOS。在Windsurf中进行MCP配置我们找到一个MCP工具社区网站:https://github.com/modelcontextprotocol/servers,复制某个MCP工具比如uvx安装方式命令:通过这个小锤子配置即可,粘贴上面的命令。还有些网站(https://smithery.ai/,https://www.pulsemcp.com/)是直接安装依赖包。终端执行即可。
简单点,纯LLM无法行动,MCP工具可以充当他的手帮他和现实世界交互,并且反馈结果给他,指导下一步行动。MCP本质就是前面Claude官方推出来的一个协议,然后,下面两个是MCP官方文档和Curosr关于MCP的介绍:https://modelcontextprotocol.io/注意图中圈出来的四个,注意第四个:你可以利用LLM构建MCP,当然大部分比较有用的社区给我们构建好了,后文会提到。Cursor文档中也有配置MCP的介绍:https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol因为不久前,Cursor加入了MCP支持。你知道的,原生网页工具和文档工具可能不够完美。你可以添加Brave Search、Puppeteer和Sequential Thinking这样的MCP工具让调试和搜索变得更顺畅。而比较热门的Playwright CDP。可以让AI控制浏览器变得简单。它是mcp-playwright的升级版。通过Chrome DevTools协议,连接已有的Chrome实例。可以自动化浏览器任务。填表单,截图,导航网页。还能执行JavaScript,监控控制台日志。不用启动新的浏览器会话。直接接入现有工作流。对开发者来说,这是个强大的自动化工具。让LLM和浏览器无缝配合。API测试也变得更简单。是的,没错,网站开发神器,你不需要每次去控制台复制或截图错误给他,他自己看:我们现在介绍如何便捷使用社区已经存在的MCP工具。先来看第一个社区网站:https://smithery.ai/
•简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。•灵活性强:轻松切换AI模型或工具,无需复杂的重新配置。•实时互动:长连接保证数据实时更新。•安全可靠:内置标准化安全和权限控制。•扩展性强:AI系统扩展时,只需连接新的MCP服务器。[heading2]什么时候传统API更适合?[content]如果你的应用场景需要精准且严格受控的交互方式,那么传统API可能更合适。MCP提供广泛而灵活的动态能力,更适合需要上下文理解的场景,但不一定适用于严格受控的场合。[heading3]传统API更合适的场景:[content]•需要细粒度控制、功能严格限制;•更偏好紧耦合以提升性能;•希望最大化交互的可预测性。[heading2]如何开始使用MCP?[content]快速集成MCP的步骤:1.1.定义能力:明确你的MCP服务器提供哪些功能。2.2.实现MCP层:按照协议标准进行开发。3.3.选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如WebSockets)。4.4.创建资源/工具:开发或连接你的数据源和服务。5.5.建立客户端连接:与MCP服务器建立安全稳定的连接。[heading2]总结[heading3]再次回顾什么是MCP:[content]•MCP:为AI模型统一连接数据与工具的标准接口。•API:传统的方式,每个服务单独连接,开发更复杂。什么是MCP?MCP让AI与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。