Cursor玩转AI:集成MCP协议,解锁智能交互新姿势!

AI前沿3周前发布 yizz
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如何在Cursor中集成MCP以增强AI交互体验?

大家好,今天我们来深入探讨如何在Cursor中集成MCP,从而提升您与AI的交互体验。

1. 什么是MCP?

1.1 MCP的概念与全称

MCP是Model Context Protocol的缩写,本质上是一种接口协议,它允许大模型LLM)与外部服务轻松集成。

1.2 MCP的作用

MCP就像生活中的USBC接口,在大模型和AI的开发交互过程中,可以便捷地将各种外部服务集成进来,扩展AI的功能和应用场景。

1.3 MCP架构

MCP采用Server-Client(CS)架构,包含MCP Server和MCP Client两部分。MCP Server提供服务,MCP Client调用服务。

1.4 MCP Server提供的三种功能

MCP Server通常提供以下三种功能:

  • Resources(资源):类似于GET接口,客户端可以读取服务器提供的资源。
  • Tools(工具):类似于POST请求,客户端可以调用服务器提供的工具,并传递参数,供大模型调用。
  • Prompts(提示词):提供提示词,帮助大模型更好地理解用户意图。

2. 如何在Cursor中集成MCP?以SMISERY Hot News为例

2.1 了解SMISERY Hot News

SMISERY Hot News是一个提供热点新闻的MCP Server,可以将其理解为一个热点新闻接口。它支持Cursor、Windows Server等多种客户端。

2.2 集成步骤

  1. 下载最新版Cursor:确保您使用的是支持MCP和Cursor Rules的最新版本Cursor。
  2. 打开Cursor设置:在Cursor中,选择Cursor Settings
  3. 找到MCP Service:在Settings中,找到Features选项,向下滚动找到MCP Service
  4. 添加新的MCP Server:点击Add New MCP Server
  5. 配置MCP Server

    • 名称(Name):为MCP Server设置一个名称,例如Hot News
    • 接入类型(Access Type):选择接入类型,有两种方式:

      • SSE:通过服务器发送事件流进行连接,需要填写Server的地址。
      • Command:通过在本地执行命令进行连接,将参数传递给命令,并获取响应结果。

      对于SMISERY Hot News,我们选择Command,因为其提供的是一个安装命令。
      6. 填写Command:复制SMISERY Hot News提供的集成命令,并粘贴到Command输入框中。
      例如:NPX -Y @smisery/hot-news-mcp
      7. 解决 “NO tooth found” 问题

    • 由于MCP生态还在发展初期,可能存在一些兼容性问题。如果遇到 “NO tooth found” 的错误,可以尝试直接使用SMISERY Hot News的GitHub源地址。
    • 找到SMISERY Hot News的GitHub仓库,复制其提供的安装命令:
      例如:NPX -Y @hotnews-mcp/hot-news-mcp
    • 将Cursor中配置的Command替换为GitHub源地址提供的命令。
    • 保存配置:点击加号,保存配置。
    • 测试MCP Server:打开Composer,切换到Agent模式,输入提示词,例如 “请给我列举三条知乎的热点新闻”,点击Submit。

2.3 如何判断是否使用了Agent模式?

在Composer中输入提示词后,后续的对话输入框会移动到下方,并在下方显示Agent字样,表示当前正在使用Agent模式。

2.4 Agent模式与Normal模式的区别

  • Normal模式:会将执行的命令列举出来,需要手动复制到控制台执行。
  • Agent模式:自动执行命令,并将结果直接集成到对话流程中。

2.5 是否开启自动执行命令?(Enable Yellow Mode)

Cursor提供了一个选项 Enable Yellow Mode,允许Agent模式自动执行命令,无需用户手动确认。

建议: 谨慎开启此选项。自动执行命令可能存在风险,例如,如果提示词存在错误,可能导致误操作,造成不可逆的损失。

3. Sequential Thinking:更高效的AI沟通

3.1 什么是Sequential Thinking?

Sequential Thinking(序列化思考/逻辑推理思考)是一个MCP工具,能够将复杂的提示词分解为一系列步骤,从而更有效地引导AI生成期望的结果。

3.2 如何集成Sequential Thinking?

  1. 复制安装命令:从Sequential Thinking的GitHub仓库中复制安装命令。
    例如:NPX -Y @sequential-thinking/mcp-server
  2. 添加MCP Server:在Cursor中,按照与集成Hot News类似的方法,添加一个新的MCP Server,并将复制的安装命令粘贴到Command输入框中。
  3. 测试SonnetThinking:新建一个Composer,切换到Agent模式,输入包含 “思考”、”思维” 等关键词的提示词,例如 “展示你的思考过程”,点击Submit。

3.3sonnet Thinking的作用

Sonnet Thinking 能够提升与AI沟通的效率,帮助用户更快地获得期望的结果。

3.4 Sequential Thinking与其他MCP Tools的联动

Sequential Thinking 可以与其他MCP Tools联动,例如,在获取热点新闻后,利用Sequential Thinking进行分析和推理,最终生成更具洞察力的结果。

4. 总结

通过在Cursor中集成MCP,可以极大地扩展AI的功能和应用场景,提升与AI的交互体验。SMISERY Hot News和Sequential Thinking 是两个非常有用的MCP Tools,可以帮助您获取热点新闻,并引导AI进行更深入的思考和分析。

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我认为:这世界本没有什么绝对的“银弹”,工具再好,也需使用者怀着审慎之心。MCP虽为AI带来无限可能,但亦需警惕其潜在风险。切莫因工具之便,而失却了独立思考之能,否则,便是舍本逐末,终将迷失于技术之海。

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