如何將MCP與Cursor AI結合使用？

人工智慧正在改變我們構建軟體的方式。MCP（模型上下文協議）和 Cursor AI 等工具正在引領這一轉變。Cursor AI 可以讓你使用自然語言編寫程式碼，而 MCP 則在此基礎上增加了智慧處理和自動化功能。兩者的結合使開發更快、更簡單。有了 Cursor AI MCP 伺服器，您就可以連線外部工具，執行推理或網路搜尋等任務。與 Cursor AI 整合的 MCP 使用模型上下文協議來支援這種連線。

在本文中，您將瞭解如何將 Cursor AI 與 MCP 連線起來，以實現更智慧、更自動化的開發工作流。首先，我們將分析 Cursor AI 和模型上下文協議究竟是什麼，為什麼它們如此重要，以及它們如何協同工作。然後，我們將指導您完成安裝這兩個工具和設定環境的步驟。

什麼是Cursor AI？

Cursor AI 是一款現代人工智慧驅動的程式碼編輯器，能讓開發人員更專注於邏輯和設計，而不是語法。它接受自然語言指令，並生成高質量、上下文感知的程式碼。Cursor 還具有基於自然語言、AI 輔助編碼、除錯、智慧文件查詢以及與版本控制整合等功能。

如何安裝Cursor AI？

在深入學習振動編碼之前，您需要安裝 Cursor AI。以下是一步一步的入門指南：

1. 下載 Cursor AI

訪問官方網站 cursor.com，點選下載按鈕。網站會自動檢測你的作業系統，並提供正確的安裝檔案。

2. 執行安裝程式

適用於 Windows 和 macOS：

只需執行下載的安裝檔案，並按照螢幕上的說明操作即可，就像使用其他應用程式一樣。

對於 Linux（Ubuntu）：

1. 下載為 Linux 提供的 AppImage 檔案。
2. 開啟終端，透過執行以下命令將 AppImage 移動到固定位置（如 /opt 目錄）：

sudo mv [name-of-file] /opt/cursor.appimage

3. 用以下方法使 AppImage 可執行：

chmod +x /opt/cursor.appimage

3. 啟動Cursor AI

適用於 Windows 和 macOS：

安裝後，從桌面快捷方式或應用程式選單啟動 Cursor AI。

對於 Linux（Ubuntu）：

1. 開啟終端並執行以下操作，建立一個桌面條目：

sudo nano /usr/share/applications/cursor.desktop

2. 在檔案中插入以下內容：

[Desktop Entry]
Name=Cursor
Exec=/opt/cursor.appimage
Icon=/opt/cursor.png
Type=Application
Categories=Development;

3. 儲存檔案（按 Ctrl+X，然後按 Y，再按 Enter）。
4. (可選）要設定應用程式圖示，請在 /opt 目錄中放置名為 cursor.png 的 PNG 影像。您可能需要退出並重新登入才能使更改生效。

4. 初始設定和配置

首次啟動時，系統會提示您配置鍵盤快捷鍵、人工智慧互動語言以及是否啟用全程式碼庫索引等基本設定。

您還可以選擇安裝附加命令，以便直接從終端啟動 Cursor AI。

5. 匯入VS Code設定 （可選）

如果您使用 Visual Studio Code，系統可能會提示您匯入 VS Code 設定。此步驟將匯入您的擴充套件、主題、使用者設定和鍵盤快捷鍵，以提供一個熟悉的開發環境。

6. 註冊/登入

使用電子郵件、Google 或 GitHub 認證建立一個賬戶。新使用者註冊後通常會收到 Cursor Pro 的免費試用版。

有關 Cursor AI 的更多資訊，請參閱另一篇文章。

什麼是MCP？

模型程式碼處理（MCP）是一個模組化後端，它利用預先訓練好的人工智慧模型進行程式碼理解、生成和轉換。它旨在自動執行重複性任務、重構大型程式碼庫，並將智慧模型工作流整合到開發環境中。

與 Cursor AI 一起使用時，MCP 可作為後端智慧層，增強開發體驗。

有關 MCP 的更多資訊，請參閱這些文章：

1. 什麼是 MCP
2. 如何使用 MCP

現在 Cursor AI 已進入上一步。我們可以開始整合 MCP。

在Cursor AI中設定MCP伺服器

Cursor AI 允許您使用 MCP（模組化命令協議）伺服器擴充套件其功能。在本指南中，我們將介紹如何設定兩種不同的 MCP 伺服器：

1. 順序思考MCP – 用於結構化、反思性地解決問題
2. DuckDuckGo網路搜尋MCP– 用於即時網路資料和搜尋功能。

順序思考MCP伺服器設定

該伺服器可幫助您將複雜的任務分解為結構化的逐步流程，是規劃、戰略或模組化開發工作流程的理想選擇。

第 1 步：生成Smithery API金鑰

要連線任何託管在 Smithery AI 上的 MCP 伺服器，你需要一個 API 金鑰：

1. 訪問 Smithery AI 並登入。
2. 導航到控制面板，找到 API 金鑰部分。
3. 點選生成 API 金鑰。

該金鑰將允許 Cursor AI 與 MCP 伺服器進行身份驗證和連線。

第 2 步：複製安裝命令

接下來，獲取將 Cursor AI 連線到伺服器所需的命令：

1. 在 Smithery 上開啟 Sequential Thinking MCP 伺服器頁面。
2. 導航至“Overview”部分。
3. 單擊“Cursor”選項卡。
4. 複製提供的安裝命令；我們將用它在 Cursor 中新增伺服器。

第 3 步：在Cursor中連線MCP伺服器

現在讓我們在 Cursor AI 中連線它：

1. 開啟 Cursor IDE，進入設定。

2. 導航至 MCP 伺服器部分。

3. 點選  Create New MCP Server。
4. 輸入名稱，如 Sequential Thinking。
5. 貼上從 Smithery 複製的命令。
6. 單擊 “Add”儲存並連線伺服器。

新增完成後，伺服器將出現在已配置的 MCP 列表中，以便在提示中使用。

第 4 步：使用提示測試伺服器

讓我們在 Cursor 中執行一個需要順序推理的測試。鍵入以下提示“I want you to build a game and let’s do it using sequential thinking don’t give me any code.”

如上一段影片所示，當我們執行該提示時，順序思維 MCP 伺服器會被觸發，並提供一個清晰、周到的響應，確認一切工作正常。

設定DuckDuckGo網路搜尋MCP伺服器

在整合了 Sequential Thinking MCP 伺服器後，我們現在開始設定 DuckDuckGo 網路搜尋 MCP，這是一個可以直接在 Cursor AI 中實現即時網路瀏覽功能的伺服器。

這在您處理需要即時資料、當前新聞或任何基於網路的參考資料的提示時特別有用。

第一步：在 Smithery 上找到 DuckDuckGo MCP

就像我們在 Sequential Thinking 伺服器上所做的那樣，導航到 Smithery AI 並按照以下步驟快速操作：

1. 使用搜尋欄或瀏覽伺服器列表。
2. 選擇 DuckDuckGo Web Search MCP。
3. 進入伺服器頁面後，切換到“Overview”選項卡。
4. 開啟游標部分並複製整合命令。

注意：如果你還沒有生成 Smithery API 金鑰，請參考前面的步驟，我們在那裡介紹瞭如何生成和使用金鑰。

第二步：將DuckDuckGo伺服器連線到Cursor AI

由於我們已經介紹過如何在 Cursor IDE 中連線 MCP 伺服器，因此這裡也請按照同樣的流程操作：

1. 開啟 Cursor IDE 設定。
2. 轉到 MCP Servers 部分。
3. 單擊“Create New MCP Server”。
4. 將其命名為 DuckDuckGo search。
5. 貼上剛才複製的命令。
6. 點選 Add 完成。

新增完成後，該伺服器將與 Sequential Thinking 一起列出。現在這兩個伺服器都可以使用了。

第三步：使用提示測試伺服器

讓我們在 Cursor 中執行一個測試。輸入一個需要網路搜尋 MCP 伺服器的提示。

例如： “Can you find the top three results for LangChain vs LlamaIndex?”

如上一段影片所示，當我們執行提示時，DuckDuckGo MCP 伺服器會被觸發並提供服務。

使用MCP和Cursor進行3D建模

除了生成程式碼和執行網路搜尋，MCP 還能進入 3D 建模世界。有了 Cursor AI 和 Blender，您只需使用自然語言就能建立和操作 3D 場景。想象一下，輸入“Generate a 3D city with neon lights”或“Scale the cube by 150% on the X-axis”，然後看著 Blender 透過在幕後觸發的 Python 指令碼將您的設想變為現實。設定非常簡單：配置 MCP 伺服器（例如使用 uvx blender-mcp），安裝 Blender 附加元件，然後將其連線到 Cursor AI。這就開啟了一個流暢的人工智慧輔助設計工作流程，非常適合快速原型設計、建築視覺化、遊戲環境，或者僅僅是無需繁瑣指令碼的創意 3D 藝術實驗。

小結

將 MCP 與 Cursor AI 結合使用，不僅能加快編碼速度，還能讓編碼變得更加智慧。Cursor AI 可以讓你使用簡單的英語編寫程式碼，而當你將它與 MCP 伺服器搭配使用時，一切都會變得更簡單。例如，“順序思考 ”可以幫助你將複雜的問題分解成清晰的邏輯步驟。DuckDuckGo 可以讓你在編輯器中直接搜尋網頁，無需切換標籤或開啟瀏覽器。只需輸入、構建，就能立即看到結果。Cursor AI 與 MCP 之間的這種整合不僅簡化了您的工作流程，還切實改變了您的編碼方式。最棒的是什麼？您可以根據需要插入其他 MCP 伺服器。這是一種將人工智慧輔助引入日常開發的簡單方法。