最近刷了几篇cursor的文章，看到其中一篇文章介绍了几个cursor项目开发案例，突然有种睁眼看世界的感觉。之前对AI Coding的认知还停留在tab补全、自动生成单元测试上，没想到现在已经发展到直接能开发项目了，某种意义上做到了“有嘴就行”。于是试玩了下cursor，并结合了MCP、Rules、Docs等新功能，帮助对cursor不熟的同学快速入门。
一、概念
1.1 MCP
Model Context Protocol，模型上下文协议。官网：https://modelcontextprotocol.io/introduction
功能：MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.（类比电子设备现在通用的USB-C口，MCP提供了一种开放标准，能让AI应用安全地访问和操作本地及远程数据，为AI应用提供了连接万物的接口）
从官方拷贝的架构图，几个组件介绍下：
MCP Hosts（发起连接大模型的应用程序）: Programs like Claude Desktop，通义千文APP， IDEs, or AI tools that want to access data through MCP
MCP Clients（运行在Host内部的一个组件）: Protocol clients that maintain 1:1 connections with servers。Client负责实现Host与Server之间的通信，与MCP Server保持一对一的连接（Host:Client=1:n，Clinet:Server=1:1）。
MCP Servers（提供特定能力和数据访问的核心组件）: Lightweight programs that each expose specific capabilities through the standardized Model Context Protocol。Server提供上下文和工具，负责处理来自Client的请求并返回相应的响应
Local Data Sources（本地资源）: Your computer’s files, databases, and services that MCP servers can securely access
Remote Services（远程资源）: External systems available over the internet (e.g., through APIs) that MCP servers can connect to
MCP Server 的通信方式有多种，下面介绍两种主要的：基于标准输入输出（stdio）的本地通信和基于SSE（Server-Sent Events）的远程通信。
本地通信：通过 stdio 传输数据，适用于在同一台机器上运行的客户端和服务器之间的通信，最常见的是命令行调用Command。
远程通信：利用 SSE 与 HTTP 结合，实现跨网络的实时数据传输，适用于需要访问远程资源或分布式部署的场景。现在hsf服务就支持通过这种方式快速转MCP Server，详见行词老师的《一行代码不用改！搞定 HSF 转 MCP Server》。
最后看下MCP的基本工作流程：
图片来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/29001189476
1. 工具描述与上下文注入：MCP Server 会预先定义工具的 名称、描述、通信方式 ，并将这些信息以结构化文本形式注入大模型的上下文；
2. 选择工具：大模型通过分析用户指令和工具描述，推理出需调用哪种工具。当然也可以选择不调用，如上图的Case2；
3. MCP Client发起工具调用：大模型结合用户输入和实时上下文，生成符合工具要求的 JSON-RPC 请求 ，包含工具名称和参数；
4. MCP Server执行工具：Server 解析请求，调用对应的工具处理函数，并将结果封装为 JSON-RPC 响应；
5. 结果返回与模型整合：大模型可根据工具返回的结果动态更新上下文，生成最终回答。
1.2 Cursor
官方文档：https://docs.cursor.com/get-started/introduction
IDE侧边栏的Chat面板大家都很熟悉了，之前使用起来总觉得差点意思。这两天试玩了Cusor，直呼“真香”。
因为下面Cursor实战的时候会用到Docs、Rules、MCP这几个功能。MCP前面介绍过了，下面看下Cursor中关于Docs和Rules的介绍：
1.2.1 Docs
Docs：通过对第三方文档索引后插入到上下文。
比如上图我在Docs插入了MCP的文档，在Chat中就可以通过@Docs选择文档添加到上下文。
1.2.2 Rules
官方文档：https://docs.cursor.com/context/rules-for-ai
Rules：规则，可以简单理解为提示词，有全局User Rules（应用于所有项目）和项目Project Rules
项目规则如何匹配，有以下几种方式：
常用的就是Agent Requested，提供相关规则描述后，在使用Agent对话时会自动根据上下文内容选择规则应用。
二、实战
2.1 cursor开发MCP Server
1.先创建一个文件夹，然后终端输入cursor .根据当前目录打开cursor。
2.创建两个Project Rule：
提示词当然不需要我们写，直接将参考的内容丢给cursor：
有了上面两个项目得力助手，下面正式开发一个查询天气信息的mcp server。
3. 执行pnpm init命令建立typeScript初始环境，然后在src目录下创建一个index.ts文件，基于该文件开启Agent Chat（两个github仓库分别是官方的typeScript SDK和quickStart demo）：
4. main文件即index.ts有了，还需要对这个项目执行打包。从下图可以看到，他会自动帮我们完善package.json引入相关依赖和创建tsconfig.json。更令人惊喜的是，像执行npm run build等命令时，他能结合命令报错信息修改优化代码，直到项目能顺利构建（想起以前构建项目各种报错只能谷歌，一个个翻历史帖子，现在真的太幸福了bushi）。
下面贴出cursor生成的index.ts文件：
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";import { z } from "zod";interface WeatherData {city: string;temperature: number;condition: string;forecast: {date: string;condition: string;high: number;low: number;}[];lastUpdated: string;}// 模拟天气数据存储const weatherDatabase: Record<string, WeatherData> = {"北京": {city: "北京",temperature: 22,condition: "晴朗",forecast: [{ date: "2025-04-08", condition: "晴朗", high: 24, low: 15 },{ date: "2025-04-09", condition: "大雪", high: 23, low: 14 },{ date: "2025-04-10", condition: "大风", high: 20, low: 12 }],lastUpdated: new Date().toISOString()},"上海": {city: "上海",temperature: 24,condition: "多云",forecast: [{ date: "2025-04-08", condition: "多云", high: 25, low: 17 },{ date: "2025-04-09", condition: "阴天", high: 24, low: 16 },{ date: "2025-04-10", condition: "小雨", high: 22, low: 15 }],lastUpdated: new Date().toISOString()},"广州": {city: "广州",temperature: 28,condition: "晴朗",forecast: [{ date: "2025-04-08", condition: "晴朗", high: 30, low: 21 },{ date: "2025-04-09", condition: "晴朗", high: 29, low: 21 },{ date: "2025-04-10", condition: "多云", high: 28, low: 20 }],lastUpdated: new Date().toISOString()}};// 创建 MCP 服务器const server = new McpServer({name: "天气服务",version: "1.0.0",description: "提供城市天气信息的MCP服务"});// 定义资源：获取城市天气数据server.resource("weatherData","weather://{city}",async (uri) => {// 从URI中提取城市名称const city = uri.pathname.split('/').pop() || "";if (!weatherDatabase[city]) {return {contents: [{uri: uri.href,text: `未找到城市 ${city} 的天气数据`}],isError: true};}return {contents: [{uri: uri.href,text: JSON.stringify(weatherDatabase[city], null, 2)}]};});// 定义资源：获取所有支持的城市列表server.resource("cityList","weather://cities",async (uri) => {return {contents: [{uri: uri.href,text: JSON.stringify(Object.keys(weatherDatabase), null, 2)}]};});// 定义工具：获取天气预报server.tool("getWeatherForecast",{ city: z.string().describe("要查询天气预报的城市名") },async ({ city }) => {if (!weatherDatabase[city]) {return {content: [{type: "text",text: `城市 ${city} 的天气数据不存在`}],isError: true};}const weather = weatherDatabase[city];return {content: [{type: "text",text: `${city}天气预报:\n当前温度: ${weather.temperature}°C, 天气状况: ${weather.condition}\n未来三天预报:\n${weather.forecast.map(day => `${day.date}: ${day.condition}, ${day.low}°C - ${day.high}°C`).join('\n')}\n最后更新时间: ${weather.lastUpdated}`}]};});// 定义工具：更新城市天气server.tool("updateWeather",{city: z.string().describe("要更新天气的城市名"),temperature: z.number().describe("当前温度(°C)"),condition: z.string().describe("天气状况描述")},async ({ city, temperature, condition }) => {if (!weatherDatabase[city]) {// 如果城市不存在，则创建新记录weatherDatabase[city] = {city,temperature,condition,forecast: [{ date: "2025-04-08", condition: condition, high: temperature + 2, low: temperature - 5 },{ date: "2025-04-09", condition: condition, high: temperature + 1, low: temperature - 6 },{ date: "2025-04-10", condition: condition, high: temperature, low: temperature - 7 }],lastUpdated: new Date().toISOString()};} else {// 更新现有记录weatherDatabase[city].temperature = temperature;weatherDatabase[city].condition = condition;weatherDatabase[city].lastUpdated = new Date().toISOString();}return {content: [{type: "text",text: `已成功更新${city}的天气数据: 温度 ${temperature}°C, 天气状况 ${condition}`}]};});// 定义提示词：天气查询server.prompt("weatherQuery",{ city: z.string().describe("城市名称") },({ city }) => ({messages: [{role: "user",content: {type: "text",text: `请提供${city}的详细天气信息，包括温度、天气状况和未来几天的预报。`}}]}));// 定义提示词：天气建议server.prompt("weatherAdvice",{city: z.string().describe("城市名称"),activity: z.string().describe("计划的活动")},({ city, activity }) => ({messages: [{role: "user",content: {type: "text",text: `请根据${city}的天气情况，给我关于${activity}的建议。考虑温度、天气状况等因素。`}}]}));// 启动服务器async function main(){const transport = new StdioServerTransport();console.log("天气服务启动中...");try {await server.connect(transport);console.log("天气服务已连接");} catch (error) {console.error("服务器连接失败:", error);}}main().catch(console.error);
项目构建完成后，会在build目录下生成一个index.js，下面通过命令的方式调用这个天气mcp server。
Cursor添加MCP路径在Cursor Settings->MCP->Add new global MCP Server：
{ "mcpServers": { "weather-mcp-server": { "type": "command", "command": "node /Users/jayzx/CursorProjects/cursor-mcp-demo/quickstart-resources/weather-mcp-server/build/index.js" } }}让我们测试一下：
2.2 cursor开发黄金价格预测项目
上面使用cursor开发MCP的练习似乎简单了，怀着对cursor开发可用项目能力的质疑，下面动手做点复杂的东西。联想到关注大黄近两个月来的疯狂涨势（670到820），每次卖出都恨自己卖早了，如果能结合大模型分析未来几天的黄金趋势，是不是可以一定程度上提高短期投资收益?。
说干就干，先看当前实现的效果：
黄金价格预测的数据来源基于三部分：黄金的日K线、当前黄金最新价格、有关黄金和美国的市场快讯。
2.2.1 开发
这个项目总共花费了十几个小时，真正我做的内容其实就是上图标黄的部分。其余耗时比较长的部分罗列如下：
API调试（40%）。这部分工作理想情况是上下文丢给他api官方文档，然后改下自己的密钥即可。但使用claude-3.7-sonnet测试下来，代码质量严格依赖于文档的水平，很难一次性运行调用成功。解决方案：让大模型阅读文档的demo代码，让其先编写测试文件，api测试调通再应用到项目代码中，否则api开发修改数据结构，项目代码要跟着修改，耗时且容易运行不起来。
前后端联调（40%）：前端请求能正确路由到后端服务，部署排查，比如我在这过程中就遇到了CORS等。比较好的一点是遇到错误可以直接截图丢给cursor修复。tips：前后端都增加日志，查看数据流。
细节完善（20%）：剩下就是一些动嘴的体力活了，对功能进行完善、页面细节补充（虽然现在这个UI没咋优化哈哈）。
2.2.2 优缺点
优点：
除了MCP、Docs、Rules这些工具，cursor相对于常规IDE的Chat面板，可以直接阅读整个项目文件、浏览网页、读取图片、运行命令，这几个功能十分好用。比如命令执行失败，能根据命令返回的报错内容去做调整，大大提高了代码生成能力；读取图片，报错了直接丢报错截图 or 优化页面直接扔页面组件截图；
响应速度快；
Chat交互简单；
缺点：
长会话，比如token超了，会一直卡住显示Generating。现在优化后可以选择另起一个New Chat让cursor总结上通会话内容，继续对话；
代码debug能力：一些极小的代码bug不容易发现。比如在开发黄金K线图功能时，鼠标hover提示会展示时间、开盘价、收盘价等，api接口返回的是个二维数组，大概长这样
[[open,close,high,low,change,changeRate,volume,tick_at],[],,,]，其实每个点就是二维数组中的一个数组元素，根据索引解析到对应字段就好。cursor开发完成后hover字段对应不上，我截图给他修复并让他打日志分析，动了嘴皮子两三次都没修好，最后自己看代码发现就是简单的索引没有对上。
三、一些感受和技巧
简单几天cursor体验下来，感觉网传的零基础小白上手开发app上线或许多少有点夸大其词，稍微复杂点的项目，比如涉及前后端、部署上线等，还是需要使用者具备一定的开发基础的（常用的node、python、linux、git命令）。因为你只有能看懂前后端大概在干什么，才能在出现问题的时候辅助cursor修复优化。
但是cursor的作用也是不能让人忽略的，尤其对于前端or后端开发走向全栈提供了一个简单有效的捷径。
文章前面已经提到些cursor使用技巧，最后简单补充总结下：
描述好你的产品功能：主要功能一定要讲清楚，细节描述可以后面补充。
技术选项：不要一上来写代码，先让cursor出一版技术方案出来，对其修改后再开始写代码。
接口开发：除了官方文档的quickStart，最好能给出demo代码，然后测试好接口再应用到项目代码中。
添加日志：能帮助更快地定位问题。
活用Docs和Project Rules：这两个工具能显著提高代码质量，让代码按照你预期的方向发展。
Git管理：一定要使用git，实现一个功能后及时commit。由于cursor每次生成代码不一定符合预期，配合git能快速回滚。
最后给出Prajwal Tomar总结的10条cursor玩法：
