模型上下文協定（MCP）是2025年的最新趨勢。

它使擴展您的工作流程變得更容易，並開啟許多強大的用例。

今天，我們將學習如何將 Cursor 與 100 多個 MCP 伺服器連接，最後提供一些很棒的範例。

讓我們開始吧。

涵蓋哪些內容？

簡而言之，我們正在詳細介紹這些主題。

1. 什麼是模型上下文協定（MCP）？

2. 有關如何將 Cursor 連接到 100 多個具有內建 Auth 的完全託管 MCP 伺服器的逐步指南。

3. 帶有範例的實際用例。

我將使用 Composio 作為MCP 伺服器，因為它具有內建身份驗證並配備完全託管的伺服器。

1.什麼是模型上下文協定（MCP）？

模型上下文協議 (MCP)是一種新的開放協議，它標準化了應用程式向 LLM 提供上下文和工具的方式。

可以將其視為 AI 的通用連接器。 MCP 作為 Cursor 的插件系統，可讓您透過將其連接到各種資料來源和工具來擴展 Agent 的功能。

YouTube 上的致謝歸功於 Greg Isenburg

MCP 可協助您在 LLM 之上建立代理程式和複雜的工作流程。

例如，Obsidian 的 MCP 伺服器可協助 AI 助理搜尋和閱讀 Obsidian 保險庫中的筆記。

你的 AI 代理現在可以：

→ 透過 Gmail 發送電子郵件

→ 以線性方式建立任務

→ 在 Notion 中搜尋文件

→ 在 Slack 中發布訊息

→ 在 Salesforce 中更新記錄

您可以自然地與它聊天。

想想這對生產力意味著什麼。

過去需要在 5 個以上應用程式之間切換上下文的任務現在可以在與代理的一次對話中完成。

從本質上講，MCP 遵循客戶端-伺服器架構，其中主機應用程式可以連接到多個伺服器。

有一個非常有趣的博客，深入解釋了 MCP 的架構、生命週期、協議、缺點和幕後情況。

如果您正在尋找完美的影片並想了解 MCP 為何如此重要，請查看這個！

https://www.youtube.com/watch?v=7j\_NE6Pjv-E

MCP 伺服器不是什麼

很多人對此感到困惑，所以讓我們澄清一下：

❌ Cannot replace APIs - MCP 可以使用 API，但它是一個標準化接口，而不是特定 API 功能的替代品。

❌ Not complex to create ——開發人員可以使用簡單的協定建立 MCP 伺服器。網路上有模板、影片和更多資源。

❌ It's not a direct DB ——MCP 伺服器不直接儲存資料，而只是充當橋樑。

而且它不僅限於遠端伺服器。您也可以在本地操作它。

2. 有關如何將 Cursor 連接到 100 多個具有內建 Auth 的完全託管 MCP 伺服器的逐步指南。

在本節中，我們將探討如何將 Cursor 與 MCP 伺服器連線。

如果您想了解如何在 Cursor 中新增和使用自訂 MCP 伺服器，請閱讀官方文件。

步驟 1：先決條件。

安裝 Node.js 並確保npx在您的系統中可用。

步驟 2：在 Cursor 中啟用 MCP 伺服器。

您可以使用Ctrl + Shift + P在 Cursor 中開啟命令面板並蒐索遊標設定。

您會在側邊欄上找到 MCP 選項。

步驟 3：使用預先定義的 MCP 伺服器。

我們也可以從頭開始建立一個，但為了簡單起見，我們使用預先定義的。

我們將使用 Composio 作為伺服器，因為它們具有內建身份驗證。您可以在mcp.composio.dev找到該清單。它支援 Claude 和 Cursor 作為 MCP 主機。

⚡ 內建 Auth 支援 OAuth、API 金鑰、JWT 和 Basic Auth。這意味著您不必建立自己的登入系統。

⚡ 完全託管的伺服器無需複雜的設置，可以輕鬆地將 AI 代理程式與 Gmail、Slack、Notion、Linear 等工具整合。

⚡ 更好的工具呼叫準確性使得AI代理能夠與整合應用程式順暢互動。

這也意味著更少的停機時間和更少的維護問題。您可以在composio.dev/mcp上閱讀更多內容。

您可以輕鬆地與一堆有用的 MCP 伺服器集成，而無需編寫任何程式碼。

透過每個選項，您可以找到活躍用戶總數、當前版本、最近更新時間以及所有可用的操作。

您也可以選擇 Claude (MacOS)、Windsurf (MacOS)、TypeScript 和 Python 進行整合。

我決定使用 Composio 的一些原因：

⚡ 完全託管的伺服器，具有內建身份驗證（如前所述）。

⚡ 支援超過 250 種工具，如 Slack、Notion、Gmail、Linear 和 Salesforce。

⚡ 提供 20,000 多個預先建置的 API 操作，無需編碼即可快速整合。

⚡ 可以根據您的設定需求在本地或遠端操作。

⚡ 它與 AI 代理程式相容，這意味著它可以將 AI 代理連接到工具，以便在單一對話中執行發送電子郵件、建立任務或管理票證等任務。

如果您有興趣從頭開始創作。以下是操作方法（TypeScript SDK）。

您需要使用此命令安裝 SDK 套件。

npm install @modelcontextprotocol/sdk

這就是如何建立一個公開計算器工具和一些資料的簡單 MCP 伺服器。

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

// Create an MCP server
const server = new McpServer({
  name: "Demo",
  version: "1.0.0"
});

// Add an addition tool
server.tool("add",
  { a: z.number(), b: z.number() },
  async ({ a, b }) => ({
    content: [{ type: "text", text: String(a + b) }]
  })
);

// Add a dynamic greeting resource
server.resource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  async (uri, { name }) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      text: `Hello, ${name}!`
    }]
  })
);

// Start receiving messages on stdin and sending messages on stdout
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

以下是一些有助於您理解上述程式碼的核心概念：

⚡ Server - McpServer 是您與 MCP 協定的核心介面。它處理連線管理、協定遵循和訊息路由。

⚡ Resources －這是您向 LLM 公開資料的方式。它們類似於 REST API 中的 GET 端點。

⚡ Tools - 工具讓 LLM 透過您的伺服器採取行動。與資源不同，工具需要執行計算並產生副作用。

⚡ Prompts - 提示是可重複使用的模板，可幫助 LLM 輕鬆與您的伺服器互動。

您可以使用stdio （用於命令列工具或直接整合）和HTTP with SSE （用於遠端伺服器）來執行您的伺服器。

在 MCP 的官方網站（modelcontextprotocol.io ）上，您可以找到TypeScript SDK 、 Python SDK 、 Java SDK和Kotlin SDK 。一旦您存取存儲庫，您將在自述文件中找到所有必要的詳細資訊。

如果您正在尋找一個好的博客，請查看MCP 伺服器：從頭開始建立的逐步指南。

步驟4：整合MCP伺服器。

現在是時候將其與遊標整合在一起了。目前，我們將使用 Hackernews MCP 伺服器。

如果你不知道，Hacker News 是 Y Combinator 推出的一款以技術為中心的新聞聚合器，其中包含用戶提交的有關新創公司、程式設計和精彩專案的故事和討論。

就在幾天前，Cursor 改變了這種方法。我正在解釋新的和以前的方法以避免混淆。

較新的版本。

我們需要產生終端命令。查看此頁面來產生您的頁面。

它看起來會像這樣。

npx @composio/mcp@latest setup "https://mcp.composio.dev/hackernews/xyzxyz..." --client cursor

根據您的使用情況，您可以將此配置放在兩個位置：

1）對於特定於專案的工具，請在專案目錄中建立一個.cursor/mcp.json檔案。這使您可以定義僅在特定專案內可用的 MCP 伺服器。

2）對於您想要在所有專案中使用的工具，請在主目錄中建立一個\~/.cursor/mcp.json檔案。這使得 MCP 伺服器可在您所有的 Cursor 工作區中使用。

它將顯示必要的操作和狀態綠點，表示已成功整合。

JSON 資料檔的樣子如下（依序為 SSE、Python CLI、Node.js CLI）。

// This example demonstrated an MCP server using the SSE format
// The user should manually setup and run the server
// This could be networked, to allow others to access it too
{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "url": "http://localhost:3000/sse",
      "env": {
        "API_KEY": "value"
      }
    }
  }
}

// if you're using CLI server Python
// This example demonstrated an MCP server using the stdio format
// Cursor automatically runs this process for you
// This uses a Python server, ran with `python`
{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "python",
      "args": ["mcp-server.py"],
      "env": {
        "API_KEY": "value"
      }
    }
  }
}

// if you're using CLI server Node.js
// This example demonstrated an MCP server using the stdio format
// Cursor automatically runs this process for you
// This uses a Node.js server, ran with `npx`
{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "value"
      }
    }
  }
}

您可以查看範例伺服器和實作的清單。

舊版。

我們需要產生一個安全的 MCP URL。查看此頁面來產生您的頁面。

確保您具有sse類型，它為您提供了插入伺服器 URL 的選項。

它將顯示必要的操作和狀態綠點，表示已成功整合。

步驟 5：在 Agent 中直接使用伺服器。

您可以使用Ctrl + I指令開啟聊天。然後你可以簡單地詢問任何與 Hackernews 相關的問題，例如find hackernews top posts of today 。

較新版本

舊版

如您所見，它將呼叫適當的 MCP 伺服器（如果您有多個），並且它將根據您的提示相應地使用正確的操作。

只需點擊“接受”即可產生回應。由於沒有帖子達到 100 分（頂級帖子標準），我嘗試了另一個提示來獲取最新的 10 個帖子。

恭喜！ 🎉 使用您選擇的 MCP 伺服器確實很簡單。

Hackernews 是一個簡單的案例，但如果它是像 GitHub 這樣需要個人令牌的東西，您將需要放置一個稍微詳細的提示，例如create a new repo named composio mcp and add readme with a brief info about mcp servers 。

現在我們知道如何將 MCP 伺服器整合到遊標中。在下一節中，我們將探討許多現實世界的例子。

3. 帶有範例的實際用例。

您可以使用它們來建立許多創新的東西，所以讓我們來探索一些脫穎而出的東西。其中一些包括原始程式碼（GitHub 儲存庫）。

✅攪拌機 MCP

這透過 MCP 將 Blender 連接到 Claude AI，從而允許 Claude 直接與 Blender 互動並控制 Blender。這種整合可以實現快速輔助的 3D 建模、場景建立和操作。

例如，Siddharth（店主）無需親自操作，便可產生類似low-poly dragon guarding treasure 3D 場景。

您可以查看GitHub 儲存庫，它有 6.9k 顆星。

✅ LinkedIn MCP 伺服器

將其新增至遊標 MCP 伺服器清單後，您將獲得許多選項。然而，有些需要發起連線以避免輸入響應過載。

您只需在瀏覽器中複製 OAuth URL 即可進行身份驗證。

完成後您將收到一條確認訊息。

您也可以根據伺服器的操作進行檢查。如您所見，有一個活動連接。

我通常不建議在你的官方帳戶上使用它，因為你永遠不能太小心。我檢查了與 DocuSign（電子簽名）、Cal.com（用於連接日曆）、Notion（獲取頁面內容）等相關的 MCP 伺服器。

其中大部分都很簡單。在下一個例子中，我們將建立一些更複雜的東西。

✅ 使用 Crawl4AI 建立網路爬蟲。

鑑於所有這些都已存在，您可能會認為再創造新事物是毫無價值的。讓我們討論一個可能複雜的想法。

想像一下，你是個新手，你想要改善與官方 MCP repo 中的Python SDK 文件相關的遊標上下文。

在遊標設定中，您會在側邊欄中找到Features 。在其下，您將找到文件部分。

然後，以適當的名稱將此連結新增至 README。

已新增成功。

現在，您可以新增該文件以改善代理程式聊天中的上下文。

如果您想更進一步，讓文件更易於存取。有一個名為Gitingest的好工具可以幫助您將其轉換為 LLM 可讀資料。您可以簡單地將任何 GitHub URL 上的hub替換為ingest ，它就可以正常運作。

現在，您可以使用Crawl4AI ，它是一個開源的 LLM 友善網路爬蟲和抓取工具。它在 GitHub 上有 33k+ 顆星。

在繼續之前，請確保您已使用pip install mcp安裝了 MCP 依賴項。

您可以使用以下命令安裝 crawl4ai 套件。

pip install -U crawl4ai

# Run post-installation setup
crawl4ai-setup

您可以使用crawl4ai-doctor驗證您的安裝。

您可以建立一個server.py檔案並根據文件加入適當的程式碼。

import asyncio
from crawl4ai import *

async def main():
    async with AsyncWebCrawler() as crawler:
        result = await crawler.arun(
            url="https://www.nbcnews.com/business",
        )
        print(result.markdown)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

您可以在Claude Desktop中安裝此伺服器，並透過執行mcp install server.py立即與其互動。您可以閱讀有關如何整合它的文件。

還有更多內容，例如隱身模式和基於標籤的內容提取，您可以在自述文件中查看。

一旦您像crawl http://cursor.com and give me all of its sections ，您就會意識到它並沒有提供各部分的官方結構而只是內容。

這個用例有一個新的儲存庫， X 上的 Hossein分享了一個類似的專案。看看它們！

您可以根據Crawl4AI的文件進行調整。現在，由於 Python 的文件具有附加上下文，這實際上有助於直接複製網站登入頁面並具有更高的準確性。

這就是此工作流程的用例的深度。

如果您打算建立 MCP，這裡有一些不錯的資源：

• 官方團隊提供的熱門 MCP 伺服器目錄- GitHub 上 20k 顆星。

• 1800+ 個 MCP 伺服器的遊標目錄。

• 這些 MCP 完全是 我的 Cursor 工作流程的 10 倍- 具有實際用例的 YouTube 影片。

https://www.youtube.com/watch?v=oAoigBWLZgE&t=444s

可以肯定地說，在 Cursor 中使用 MCP 伺服器並不複雜。

與代理商的對話可以幫助您自動化複雜的工作流程。

如果您之前嘗試過或建立了一些很棒的東西，請告訴我。

祝你有美好的一天！

原文出處：https://dev.to/composiodev/how-to-connect-cursor-to-100-mcp-servers-within-minutes-3h74