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编写一个供 Cursor 使用的 MCP Server 涉及到理解 MCP 的基本原理、定义 Server 的功能、使用 MCP SDK 进行开发以及在 Cursor 中进行配置。
以下是详细的步骤和说明：
一、理解 MCP 的基本原理
MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，旨在标准化应用程序如何向大型语言模型（LLM）提供上下文信息。它通过一个标准的中间协议层，使得 AI 模型能够以一致的方式连接各种数据源、工具和功能。
MCP 架构包含三个核心组件：
- MCP Host：是指启动连接的应用程序，例如 Cursor、Claude Desktop 和 Cline。
- MCP Client：客户端在 Host 应用程序内维护与 Server 之间 1:1 的连接。
- MCP Server：通过标准化的协议，为 Client 端提供上下文、工具和提示。您的目标是创建一个 MCP Server。
MCP Server 可以提供三种主要类型的功能：
- 工具（Tools）：可以被 LLM 调用来执行特定操作的函数。
- 资源（Resources）：类似文件的数据，可以被客户端读取（如 API 响应或文件内容）。
- 提示（Prompts）：预先编写的模板，帮助用户完成特定任务。对于供 Cursor 使用的 Server，工具（Tools）是最常见的形式，允许 Cursor 的 AI 助手执行各种操作。
二、确定 MCP Server 的功能
在开始编写 Server 之前，您需要明确您的 Server 将提供哪些功能。思考一下您希望 Cursor 的 AI 助手能够通过您的 Server 完成哪些任务。
例如，如果您希望 Cursor 能够与本地文件系统交互，您可以创建一个提供以下工具的 Server：
- list_files：列出指定目录下的文件。
- read_file：读取指定文件的内容。
- write_file：将内容写入指定文件。
另一个例子是创建一个与 GitHub 交互的 Server，提供：
- search_repositories：搜索 GitHub 仓库。
- search_issues：搜索 GitHub Issues。
- create_issue：在 GitHub 仓库中创建新的 Issue。
三、选择技术栈和 MCP SDK
MCP 官方提供了 Python 和 TypeScript 的 SDK，您可以选择您熟悉或适合您需求的语言。
- Python SDK：提供了
mcp库，方便您创建 MCP Server。示例代码展示了如何使用 FastMCP 创建一个简单的文件统计 Server。 - TypeScript SDK：同样提供了相应的库来构建 MCP Server。
根据官方信息，使用 Python 技术栈开发简单的 MCP Server 是一个不错的入门方式。
四、使用 MCP SDK 实现 Server
初始化 Server
使用 SDK 提供的类（例如 Python SDK 中的FastMCP或Server）来创建您的 MCP Server 实例，并为其命名。
定义工具（Tools）
使用 SDK 提供的装饰器（例如 Python SDK 中的@mcp.tool()或@app.call_tool()）来标记您的函数为可被 LLM 调用的工具。每个工具函数都应该有一个清晰的名称（name）和描述（description），描述其功能。这些信息将用于告知 LLM 该工具的作用。
您需要定义工具的输入参数（inputSchema），描述调用该工具所需的参数，包括参数的名称、类型和描述。MCP SDK 通常支持使用 JSON Schema 来定义inputSchema。
工具函数应实现具体的功能逻辑，并返回 LLM 可以理解的结果（例如文本、JSON 格式的数据）。
实现list_tools()函数
您的 Server 需要实现一个函数（通常通过装饰器标记，例如 Python SDK 中的@app.list_tools()）来返回一个包含所有可用工具信息的列表。这个列表将告知 Client 端您的 Server 提供了哪些工具，以及如何调用它们。
实现call_tool()函数
您需要实现一个函数（通常通过装饰器标记，例如 Python SDK 中的@app.call_tool()）来处理 Client 端发送的工具调用请求。这个函数会接收被调用的工具名称和参数，然后根据名称调用相应的工具函数并返回结果。
处理通信
MCP Server 需要监听来自 Client 端的连接和请求。常见的通信方式包括标准输入输出（stdio）和 Server-Sent Events（SSE）。Python SDK 提供了StdioServerTransport和SseServerTransport等来实现不同的通信方式。对于 Cursor，通常使用命令行方式启动 Server，通过stdio进行通信可能更直接。
五、配置 Cursor 以使用您的 MCP Server
Cursor 使用.cursor/mcp.json文件来配置要连接的 MCP Server。您需要在您的项目目录（或者全局配置目录）下创建或编辑这个文件。
在mcp.json文件中，您需要添加一个 JSON 对象来描述您的 MCP Server。这个对象通常包含以下字段：
- name：您的 MCP Server 的名称，在 Cursor 中用于标识。
- command：启动您的 MCP Server 的命令，包括可执行文件的路径。如果您的 Server 是一个 Python 脚本，这可能是 Python 解释器的路径。
- args：传递给启动命令的参数，例如您的 Server 脚本的路径。
- type：通信类型，例如
command表示通过命令行启动并使用stdio通信。
示例mcp.json配置（假设您的 Server 是一个名为my_server.py的 Python 脚本）：
{"mcpServers":{"my_custom_server":{"command":"/usr/bin/env"，"args":["python"，"/path/to/your/my_server.py"]，"type":"command"
}
}
}请将/path/to/your/my_server.py替换为您的实际 Server 脚本路径。您可以使用which python命令获取 Python 解释器的路径。
对于 Windows 平台，您可能需要在command中使用cmd /c来执行命令。例如：
{"mcpServers":{"my_custom_server":{"command":"cmd"，"args":["/c"，"python"，"/path/to/your/my_server.py"]，"type":"command"
}
}
}六、运行和测试您的 MCP Server
- 保存您的 MCP Server 代码和
mcp.json配置文件。 - 重新启动 Cursor。
- 在 Cursor 中与 AI 助手交互，尝试触发您在 Server 中定义的工具。例如，如果您创建了一个文件系统 Server，您可以询问类似 “列出我桌面上的所有文本文件”。
- Cursor 的 AI 助手会分析您的请求，如果判断需要使用您的 MCP Server 提供的工具，它会向您的 Server 发送请求。
- 您可以在您的 Server 端添加日志输出来查看是否收到了请求、执行了哪些工具以及返回了什么结果。
- 提到了可以使用 MCP Inspector 来测试 Server。您可以通过运行
mcp dev your_server.py（如果使用 Python SDK 的 CLI）来启动 Inspector，并在浏览器中查看和测试您的 Server 提供的工具。
七、注意事项
- 安全性：请注意您暴露的工具可能带来的安全风险，特别是涉及到文件系统操作或敏感数据访问时。确保对工具的使用进行适当的权限控制和验证。
- 错误处理：在您的 Server 代码中实现完善的错误处理机制，以便在工具调用失败时能够向 Cursor 提供有用的错误信息。
- 文档：为您的 MCP Server 提供清晰的文档，说明其提供的工具、参数和预期行为，方便您自己和其他开发者使用。
- 参考官方文档和示例：MCP 官方文档和 SDK 提供的示例代码是您学习和开发的宝贵资源。
通过以上步骤，您应该能够编写一个供 Cursor 使用的 MCP Server，扩展 Cursor 的 AI 助手的功能，使其能够与您定义的外部系统或数据进行交互。记住从简单的工具开始，逐步增加复杂性。
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