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Cursor MCP Servers 配置指南以及Cursor 实用MCP 推荐

MCP (Model Context Protocol) 是一种允许大型语言模型(LLM)与外部工具和服务交互的协议。在Cursor IDE中，MCP Servers功能允许AI助手调用各种工具来执行搜索、浏览网页、执行代码等操作。

MCP 允许您将 Cursor 连接到外部系统和数据源。这意味着您可以将 Cursor 与现有工具和基础设施集成，而不必告诉 Cursor 您的项目结构在代码本身之外是什么。

MCP 服务器可以用任何可以打印到 HTTP 端点或为 HTTP 端点提供服务的语言编写。这种灵活性使您能够使用首选编程语言和技术堆栈非常快速地实施 MCP 服务器。stdout

安装方法

通过 Cursor 设置界面添加

JSON
{
  "mcpServers": {
    "sequential_thinking": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
    }
  }
}

配置位置

您可以将此配置放置在两个位置，具体取决于您的使用案例：

项目配置

对于特定于项目的工具，请在项目目录中创建一个文件。这允许您定义仅在该特定项目中可用的 MCP 服务器。.cursor/mcp.json

全局配置

对于要在所有项目中使用的工具，请在主目录中创建一个文件。这使得 MCP 服务器在所有 Cursor 工作区中都可用。\~/.cursor/mcp.json

在 Chat 中使用 MCP

如果 Composer 代理确定 MCP 设置页面上列出的任何 MCP 工具是相关的，则它将自动使用它们。 要有意提示使用工具，只需告诉代理使用该工具，通过名称或描述引用它。您还可以从设置页面启用或禁用单个 MCP 工具，以控制哪些工具可供 Agent 使用。Available Tools

​工具批准

默认情况下，当 Agent 想要使用 MCP 工具时，它将显示一条消息，请求您的批准。您可以使用工具名称旁边的箭头展开消息，并查看 Agent 使用哪些参数调用工具。

​自动运行

您可以启用自动运行以允许 Agent 自动运行 MCP 工具而无需批准，类似于执行终端命令的方式。在此处阅读有关 Yolo 模式以及如何启用它的更多信息。

工具响应

使用工具时，Cursor 将在聊天中显示响应。 此图显示了示例工具的响应，以及工具调用参数和工具调用响应的扩展视图。

图像注入

当使用某些 MCP 服务器时，Cursor 可能会运行返回图像的工具，例如网站的屏幕截图或图表。要允许 Chat 正确查看和使用其回复中的图像，您可以确保将服务器配置为以正确的格式返回图像。

为此，您只需在工具响应中返回图像的 base64 编码字符串即可。

复制

PHP
const RED_CIRCLE_BASE64 = "/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/2w..." 
// ^ full base64 clipped for readability

server.tool("generate_image", async (params) => {
  return {
    content: [
      {
        type: "image",
        data: RED_CIRCLE_BASE64,
        mimeType: "image/jpeg",
      },
    ],
  };
});

可在此处找到返回图像的 MCP 服务器的完整示例。

通过以这种格式返回图像，Cursor 会将图像附加到聊天中，如果当前模型支持，模型将查看和分析图像，以帮助进行下一步。

常见问题

1.配置连接出现红色

尝试刷新服务器状态
检查命令是否正确
重启Cursor IDE

这是 MCP 无法连接或初始化的通用错误。根据提示和经验，请依次排查以下几个常见原因：

2.MCP只在特定模式下工作吗？
是的，MCP工具只在Composer和Agent模式下可用。

3.如何知道MCP服务器是否正常工作？
服务器状态指示器应显示为绿色，并且在使用时会弹出终端窗口。

4.可以同时使用多少个MCP服务器？
理论上没有限制，但建议只添加当前需要的服务器以减少资源消耗。

5.如何在多台计算机之间共享MCP配置？
可以将.cursor/mcp.json文件添加到版本控制系统中，或使用配置同步工具。

🔝 推荐的 MCP 资源网站

1. Awesome-MCP-ZH

这是一个专为中文用户打造的 MCP 资源合集，包含 MCP 的基础介绍、客户端、服务器和社区资源，帮助您快速上手这个 AI 界的“万能插头”。

2. AIbase

AIbase 是一个专注于 MCP 服务器的集合平台，旨在帮助开发者和企业发现全球优质的 MCP 服务，构建强大的 AI 智能体。

3. MCP Servers

MCP Servers 是一个系统，提供上下文、工具和提示给 AI 客户端。它可以暴露数据源，如文件、文档、数据库和 API，使 AI 能够与外部资源进行交互。

4. Smithery – Model Context Protocol Registry

通过模型上下文协议服务器扩展您的 AI 代理的上下文和功能。

🧰 推荐的 MCP 客户端工具

MCP 客户端推荐合集：打造你的 AI 控制中枢

Claude Desktop

一款人人可用的 Claude 桌面应用。

Cherry Studio

轻量可视化的 MCP 客户端新秀。

https://github.com/CherryHQ/cherry-studio

5ire

现代化的 AI 助手，集多种服务于一身。

https://5ire.app

Cursor

不仅是代码编辑器，更是 AI 全能工具台。

https://cursor.sh

DeepChat

连接多模态 AI 与本地数据的万能助手。

https://deepchat.thinkinai.xyz

ChatWis

隐私优先的多功能 AI 平台。

https://chatwise.app

eechat

注重本地部署、极简上手的私有 LLM 工具。

https://ee.chat

其他资源

推荐7款常用的MCP Sever

超能力1：Sequential Thinking——AI 的”深度思考”模式

这是受欢迎程度最高的 MCP 服务，本质上是给 AI 模型增加深度思考能力。当我使用 Claude 3.7 测试时，它能够通过多轮思考，逐步拆解复杂问题，最终给出全面的解决方案。

拿一个项目试一下，提示词是：

“”“

使用思考能力，帮我想一下在当前项目中加入数学公式，需要做什么工作

“”“

然后它先是大致查看并理解了我的项目文件（这是 Cursor 自己的能力），然后调用这个 MCP，并且进行了好几个轮次的调用，我们可以展开其中的调用内容看看：

可以看到，每一轮调用都会有一个 thought 字段，通过每一步的拆解和深度思考，来最终完成任务目标。

最后想的非常全面，甚至想到了微信公众号不支持数学公式的情况。如果直接用 Claude 去做的话，可能就会深陷其中无法自拔了。

这个 MCP 还蛮实用的，当我们碰到复杂的问题，或者比较艰巨的任务的时候，不妨试试这个工具，主动使用“深度思考”、“reasoning 模式”等关键词，就可以触发这个 MCP 服务的调用。

超能力2：Brave Search + Fetch——信息检索的”黄金组合"

Brave Search MCP 使用 Brave Search API 进行信息检索。当然你得先去 Brave Search 的控制台去生成一个 API Key，才能使用这个 MCP。

经过实测，Brave Search 比 Cursor 自带的 Search 效果要好，比如我用同样的提示词：

“”“

Cursor 最新版本是多少

”“”

然后我直接让它用 brave 来检索，就会经过非常多轮的验证和查证：

在需要网络检索的情况下，可以尽可能使用 brave api。

另外，fetch 这个 MCP 服务可以抓取网页上的内容，以 markdown 的格式返回，比如上面访问各种网页就用到了 fetch 的能力。

可以看到 fetch 返回的就是页面 markdown 内容，通过 brave+fetch 这样的精准组合，就能获取最新且最准确的信息。同样的手段还可以运用在查询 API 文档或最新资讯方面。

应用场景：查询最新 API 文档、技术资讯、开源项目更新等

超能力3：Magic MCP——前端开发的”魔法师

Magic MCP 允许用户直接创建前端组件，所有组件均源自 21st.dev，只需输入\”/ui\”指令，就能快速生成各种 UI 界面。无论是按钮、输入框还是复杂的布局，系统都能智能识别并自动构建，大大提升了开发效率。通过这种方式，开发者无需手动编写重复代码，就能实现丰富多样的界面设计，使项目开发更加轻松高效。

超能力4：Github MCP——开发者社区的无缝连接

Github MCP 允许直接调用 Github 的 OpenAI 能力，甚至可以直接提交 issue。

顺手就用 Github 的 MCP 提交本地文件上传Github

最终的推送效果如下，Ivesfsy/personal-blog: A beautiful and responsive personal blog built with React, TypeScript, and styled-components
是不是既方便又专业：

这种无缝连接开发者社区的能力，大大提升了协作效率和问题解决速度。

超能力5：server-memory——AI记忆交互

server-memory能够让 AI 记住之前的信息和交互内容，在处理后续任务时可以调用这些记忆，从而更连贯地进行分析和处理。例如，在进行多轮对话的编程对话时，AI 可以记住之前用户提出的代码问题和已解决的部分，在后续交流中基于这些记忆给出更合适的建议和指导。

超能力6：Playwright——浏览器自动化交互

旨在让 AI 能够通过 Playwright 控制浏览器执行自动化任务。通过 AI 指令进行基本浏览器操作（导航、截图、点击）

超能力7：Figma MCP

Framelink（Figma MCP Server）是一个服务器，它允许使用 Model Context Protocol 的 AI 编码工具访问您的 Figma 文件。它可以与 Cursor、Windsurf、Cline 等工具配合使用，使设计数据能够更准确地实现。

一旦 MCP 服务器连接成功，只要 Composer 处于代理模式，你就可以开始使用 Cursor 的 Composer 中的工具。

在 Composer 中粘贴一个 Figma 文件的链接，并要求 Cursor 对其执行某些操作，这应当会自动触发 get-file 工具。

大多数 Figma 文件最终都会变得很大，所以你可能希望链接到文件中的特定框架或组。选中单个元素后，您可以按 CMD + L 复制该元素的链接。你也可以在上下文菜单中找到它：

演示视频（需魔法观看）：https://youtu.be/6G9yb-LrEqg

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