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新版本Cursor中配置自定义MCP服务器教程,附MCP工具开发实战源码_cursor配置mcp


在 Cursor 中配置自定义 MCP 服务器:打造你的 AI 开发工具

引言

随着 AI 编程助手的普及,开发者们越来越希望能够定制化自己的开发环境。Cursor 作为一款强大的 AI 编程编辑器,提供了 Model Context Protocol (MCP) 支持,新版本的MCP配置采用json文件配置方式,与老版本配置方式不同。

什么是 MCP?

Model Context Protocol (MCP) 是一种协议,用于连接本地或远程的 AI 模型和服务。它通过标准输入输出(stdio)进行通信,使用 JSON-RPC 2.0 协议格式,让开发者能够扩展 Cursor 的功能,集成自己的 AI 工具。

MCP 的核心优势在于:

  • 标准化协议:统一的 JSON-RPC 2.0 格式
  • 本地集成:无需额外的网络服务
  • 灵活扩展:支持自定义工具和功能
  • 安全可靠:本地运行,数据不外泄

Cursor MCP 配置基础

配置文件位置

Cursor 的 MCP 配置存储在用户设置中,通常位于:

  • Windows: %APPDATA%\\.Cursor\\mcp.json

配置结构

MCP 配置采用 JSON 格式,基本结构如下:

{ \"mcpServers\": { \"server-name\": { \"command\": \"python\", \"args\": [\"script.py\"], \"cwd\": \"/path/to/script/directory\" } }}

配置参数说明

  • mcpServers: MCP 服务器配置的根节点
  • server-name: 服务器名称,用于标识不同的 MCP 服务
  • command: 启动命令,通常是 pythonnode
  • args: 命令行参数数组,指定要执行的脚本
  • cwd: 工作目录,脚本文件所在的绝对路径

实战:配置 AI Commit Message 生成器

让我们以一个实用的 AI Commit Message 生成器为例,展示完整的 MCP 配置过程。

项目结构

AI-commit-msg-MCP/├── cursor_mcp_server_v2.py # MCP 服务器脚本├── ai_commit.py  # AI 生成逻辑├── requirements.txt  # Python 依赖└── README.md  # 项目说明

1. 创建 MCP 服务器脚本

首先,我们需要创建一个符合 MCP 协议的服务器脚本:

#!/usr/bin/env python3\"\"\"Cursor MCP Server - AI Commit Message 生成器\"\"\"import jsonimport sysimport osimport gitfrom typing import Dict, Any, Optionalfrom ai_commit import AICommitGeneratorclass CursorMCPServer: def __init__(self): self.ai_generator = AICommitGenerator() self.request_id = 0 self.initialized = False def send_response(self, result: Any = None, error: Any = None): \"\"\"发送响应给Cursor\"\"\" response = { \"jsonrpc\": \"2.0\", \"id\": self.request_id } if error: response[\"error\"] = error else: response[\"result\"] = result print(json.dumps(response), flush=True) def handle_initialize(self, params: Dict[str, Any]): \"\"\"处理初始化请求\"\"\" self.initialized = True self.send_response({ \"protocolVersion\": \"2024-11-05\", \"capabilities\": { \"tools\": {} }, \"serverInfo\": { \"name\": \"ai-commit-mcp\", \"version\": \"1.0.0\" } }) def handle_tools_list(self, params: Dict[str, Any]): \"\"\"处理工具列表请求\"\"\" if not self.initialized: self.send_response(error={ \"code\": -32002, \"message\": \"Server not initialized\" }) return tools = [ { \"name\": \"generate_commit_message\", \"description\": \"Generate a commit message based on git diff\", \"inputSchema\": {  \"type\": \"object\",  \"properties\": { \"diff\": { \"type\": \"string\", \"description\": \"Git diff content (optional)\" }, \"repo_path\": { \"type\": \"string\", \"description\": \"Repository path\", \"default\": \".\" }  } } }, { \"name\": \"get_commit_prompt\", \"description\": \"Get commit message prompt data for Cursor AI\", \"inputSchema\": {  \"type\": \"object\",  \"properties\": {} } }, { \"name\": \"get_staged_diff\", \"description\": \"Get current git staged diff\", \"inputSchema\": {  \"type\": \"object\",  \"properties\": { \"repo_path\": { \"type\": \"string\", \"description\": \"Repository path\", \"default\": \".\" }  } } } ] self.send_response({\"tools\": tools}) def handle_tools_call(self, params: Dict[str, Any]): \"\"\"处理工具调用请求\"\"\" if not self.initialized: self.send_response(error={ \"code\": -32002, \"message\": \"Server not initialized\" }) return tool_name = params.get(\"name\") tool_args = params.get(\"arguments\", {}) try: if tool_name == \"generate_commit_message\": # 处理生成 commit message 的逻辑 diff = tool_args.get(\"diff\", \"\") repo_path = tool_args.get(\"repo_path\", \".\") if diff:  prompt_data = self.ai_generator.get_commit_prompt_data(diff, repo_path) else:  diff = self.ai_generator.get_staged_diff(repo_path)  prompt_data = self.ai_generator.get_commit_prompt_data(diff, repo_path) self.send_response({  \"content\": [ { \"type\": \"text\", \"text\": f\"Commit message prompt generated successfully.\\n\\n**Prompt for Cursor AI:**\\n\\n{prompt_data[\'prompt\']}\" }  ] }) elif tool_name == \"get_commit_prompt\": # 获取当前 staged changes 的提示词 diff = self.ai_generator.get_staged_diff() prompt_data = self.ai_generator.get_commit_prompt_data(diff) self.send_response({  \"content\": [ { \"type\": \"text\", \"text\": f\"Commit prompt data retrieved.\\n\\n**Prompt for Cursor AI:**\\n\\n{prompt_data[\'prompt\']}\" }  ] }) elif tool_name == \"get_staged_diff\": # 获取当前 git staged diff repo_path = tool_args.get(\"repo_path\", \".\") diff = self.ai_generator.get_staged_diff(repo_path) if diff:  self.send_response({ \"content\": [ { \"type\": \"text\", \"text\": f\"Current staged diff:\\n\\n```diff\\n{diff}\\n```\" } ]  }) else:  self.send_response({ \"content\": [ { \"type\": \"text\", \"text\": \"No staged changes found.\" } ]  }) else: self.send_response(error={  \"code\": -32601,  \"message\": f\"Tool not found: {tool_name}\" }) except Exception as e: self.send_response(error={ \"code\": -32603, \"message\": f\"Error calling tool {tool_name}: {str(e)}\" }) def handle_request(self, request: Dict[str, Any]): \"\"\"处理请求\"\"\" method = request.get(\"method\") params = request.get(\"params\", {}) self.request_id = request.get(\"id\", 0) if method == \"initialize\": self.handle_initialize(params) elif method == \"tools/list\": self.handle_tools_list(params) elif method == \"tools/call\": self.handle_tools_call(params) else: self.send_response(error={ \"code\": -32601, \"message\": f\"Method not found: {method}\" }) def run(self): \"\"\"运行MCP服务器\"\"\" print(\"AI Commit MCP Server started\", file=sys.stderr) for line in sys.stdin: try: request = json.loads(line.strip()) self.handle_request(request) except json.JSONDecodeError as e: print(f\"Invalid JSON: {e}\", file=sys.stderr) continue except Exception as e: print(f\"Error processing request: {e}\", file=sys.stderr) continueif __name__ == \"__main__\": server = CursorMCPServer() server.run()

2. Cursor MCP 配置

在 Cursor 的设置中添加以下配置:

{ \"mcpServers\": { \"ai-commit-mcp\": { \"command\": \"python\", \"args\": [\"cursor_mcp_server_v2.py\"], \"cwd\": \"D:/myproject/AI-commit-msg-MCP\" } }}

3. 配置说明

  • ai-commit-mcp: 服务器名称,可以自定义
  • command: 使用 Python 解释器
  • args: 指定要执行的脚本文件
  • cwd: 脚本文件所在的绝对路径(注意使用正斜杠)

4. 重启 Cursor

配置完成后,必须重启 Cursor 才能生效。

使用自定义 MCP 工具

验证配置

重启 Cursor 后,你应该能在工具面板中看到 3 个新工具:

  • generate_commit_message
  • get_commit_prompt
  • get_staged_diff

在聊天中使用

在 Cursor 的 AI 聊天中,你可以直接使用这些工具:

请帮我生成一个 commit message

AI 会自动调用相应的工具来获取 git diff 并生成提示词。

手动调用工具

你也可以明确指定要使用的工具:

请使用 get_commit_prompt 工具获取当前的 commit 提示词

高级配置技巧

1. 多服务器配置

你可以配置多个 MCP 服务器:

{ \"mcpServers\": { \"ai-commit-mcp\": { \"command\": \"python\", \"args\": [\"cursor_mcp_server_v2.py\"], \"cwd\": \"D:/myproject/AI-commit-msg-MCP\" }, \"code-analyzer\": { \"command\": \"node\", \"args\": [\"analyzer.js\"], \"cwd\": \"C:/tools/code-analyzer\" }, \"test-generator\": { \"command\": \"python\", \"args\": [\"test_gen.py\"], \"cwd\": \"/home/user/test-tools\" } }}

2. 环境变量配置

如果需要传递环境变量,可以添加 env 配置:

{ \"mcpServers\": { \"ai-commit-mcp\": { \"command\": \"python\", \"args\": [\"cursor_mcp_server_v2.py\"], \"cwd\": \"D:/myproject/AI-commit-msg-MCP\", \"env\": { \"OPENAI_API_KEY\": \"your-api-key\", \"DEBUG\": \"true\" } } }}

3. 不同操作系统的路径配置

为了跨平台兼容,建议使用正斜杠:

{ \"mcpServers\": { \"ai-commit-mcp\": { \"command\": \"python\", \"args\": [\"cursor_mcp_server_v2.py\"], \"cwd\": \"D:/myproject/AI-commit-msg-MCP\" } }}

故障排除

常见问题

  1. 工具显示为 0 个

    • 检查配置文件路径是否正确
    • 确保脚本文件存在且有执行权限
    • 重启 Cursor
  2. 工具调用失败

    • 检查 Python 环境是否正确
    • 查看 Cursor 输出面板的错误信息
    • 确保依赖包已安装
  3. 路径问题

    • 使用绝对路径
    • 避免路径中包含中文字符
    • 使用正斜杠作为路径分隔符

调试技巧

  1. 查看 Cursor 输出面板

    • 打开 Cursor 的输出面板
    • 查看 MCP 相关的日志信息
  2. 测试 MCP 服务器

    • 创建测试脚本验证服务器功能
    • 确保 JSON-RPC 协议实现正确
  3. 检查文件权限

    • 确保脚本文件可读可执行
    • 检查工作目录权限

最佳实践

1. 项目组织

  • 将 MCP 服务器脚本放在独立的目录中
  • 使用版本控制管理配置
  • 创建详细的文档说明

2. 错误处理

  • 实现完善的错误处理机制
  • 提供有意义的错误信息
  • 记录详细的日志信息

3. 性能优化

  • 避免在工具调用中执行耗时操作
  • 使用异步处理处理复杂任务
  • 合理缓存计算结果

4. 安全性

  • 验证输入参数
  • 避免执行危险操作
  • 保护敏感信息

扩展思路

1. 集成更多 AI 服务

你可以基于 MCP 协议集成各种 AI 服务:

  • 代码审查工具
  • 文档生成器
  • 测试用例生成器
  • 性能分析工具

2. 创建工具链

将多个 MCP 服务器组合成完整的开发工具链:

  • 代码分析 → 测试生成 → 文档更新
  • 提交信息生成 → 代码审查 → 部署

3. 社区贡献

将你的 MCP 工具开源,供其他开发者使用:

  • 发布到 GitHub
  • 创建详细的安装文档
  • 提供示例和教程

总结

Cursor 的 MCP 功能为开发者提供了强大的扩展能力,让我们能够定制化自己的 AI 开发环境。通过本文的介绍,你应该已经了解了如何配置和使用自定义 MCP 服务器。

关键要点:

  1. MCP 配置必须重启 Cursor 生效
  2. 使用绝对路径避免路径问题
  3. 实现正确的 JSON-RPC 2.0 协议
  4. 提供完善的错误处理和日志记录

随着 AI 编程助手的发展,MCP 协议将成为连接各种 AI 工具的重要桥梁。掌握 MCP 配置技能,将让你在 AI 编程时代拥有更强的竞争力。

开始你的 MCP 之旅,打造属于你的 AI 开发工具链吧!