虽然 Cursor 已经能自动生成代码，但我们梦想中的 AI 编程工具，应该是这样的：
• 直接调用 AI 查看本地数据库，获取关键信息； • 报错信息一键丢给搜索引擎，秒出解决方案； • 代码问题自动发给同事的 IM 软件，AI 代劳 Code Review； • 代码写完，AI 直接打包、部署、上线，全程无忧。
这听起来像是天方夜谭？不，这就是 MCP！
那么问题来了，MCP 到底是什么？真的能做到这些吗？
别急，我们用一个简单的例子讲清楚 MCP 的真正用途！
一个例子讲清楚mcp我们在cursor中安装了两个已经完成的mcp server，后面会说具体的安装步骤。
1、filesytem：作用是将我们的文件保存到本地目录中
2、fetch：提供获取url的方法，可以通过fetch方法去获取url的信息。
当我们直接问cursor，帮我读取一下这个网址的内容。
cursor就会自动调用我们刚才添加的fetch mcp 服务。就会对网页的内容进行总结并返回。
等返回之后，我们可以直接说将内容保存到本地。这时候就会调用filesystem的mcp server，直接一键保存到本地。
模型上下文协议（MCP）是 Anthropic 推出的开放标准，也就是claude这个公司。它支持通过同一协议访问本地资源（如数据库、文件）和远程资源（如 Slack、GitHub API），无需定制集成。
当我们看完上一节mcp的例子之后，再回头看一下官方对mcp的描述。
官方说mcp是一种协议，作为我们AI应用的usb-c端口，通过这个端口可以适配各种内容。拥有usbc，你的电脑就可以连接外接硬盘、连接鼠标。
当然上面的架构图也讲述得很清楚了。
左侧的就是我们的开发工具如cursor、ide，可以对接n个mcp server，而这n个server又可以对接n个应用。相当于给我们的AI大模型插上了会飞的翅膀。
目前有哪些优质的mcp server基本上优质的mcp server 网站列表如下：
• 官方推荐
https://modelcontextprotocol.io/examples
• cursor.directory
官方地址：https://cursor.directory/
• simithery
官方地址：https://smithery.ai/
一些下载量高的mcp如：
• Sequential Thinking 顺序思维分析问题，类似给claude 添加think模式 • Fetch 可以获取网站url内容，每次获取大概是5000token。 • PostGresSQL 可以访问PG数据库 • Git - 读取、搜索和操作 Git 存储库的工具
Mcp server添加其实很简单，我们以获取fetch这个mcp server为例子，来重点讲解具体的添加方法。
第一步：在simithery中搜索关键字“fetch”。
第二步：点击详情，找到cursor的命令。
第三步：打开cursor的settting功能，进行mcp server的添加。
具体操作可以按照步骤去执行，在第三步的name自己填写，type选择“command”，点击save。
添加完之后，稍等一会，如果检查成功，就会出现绿色的按钮。
有的小伙伴们说了，那网上都没有适合我的mcp server，能不能自己写一个自己用？
