MCP (Model Context Protocol) 是一个开放协议，用于标准化应用程序如何向 LLM 提供上下文。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供标准化方式一样，MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化的方式。
本教程中，小编使用的系统环境及具体的版本如下：
序号 | 系统环境 | 版本号 | 说明 |
1 | Mac OS | 12.1 | 操作系统 |
2 | Trae IDE | 0.5.10 | 字节跳动推出的AI编程工具 |
3 | Python | 3.13.3 | 快速开发应用的编程语言 |
4 | uvx | 0.7.8 | 命令行工具，用于快速运行 Python 脚本 |
5 | Node.js | v23.11.1 | JavaScript运行环境 |
6 | npx | 10.9.2 | 依赖于 Node.js，直接运行项目中或远程包中的可执行文件 |
第一步：安装 Trae IDE
前往Trae CN官网 https://www.trae.com.cn/ 下载安装包，并进行安装，有条件的也可以使用Trae的国际版本。
第二步：配置 MCP Sever 的运行环境
为确保正常启动 MCP Server，需要安装Python、uvx、Node.js、npx。
python3 --version
# 安装 uvx
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 加载 uvx 所需的运行时环境变量和初始化配置
source $HOME/.local/bin/env
# 验证是否安装成功
uvx --version
node -v
npx -v
就大多数用户而论，MCP 具体的实现细节并非是其瞩目的焦点，大家更为关切的是怎样能够更便捷地凭借这一特性去增进工作效率以及应用体验。接下来小编就手把手教你如何快速搭建自己的一个MCP Server，来实现智能体调用MCP Server自动读取指定目录下的文件，并进行中英文翻译。
第一步：创建项目并安装mcp依赖
启动 Trae IDE，在顶部菜单栏中，点击 终端 > 新建终端，界面底部显示 终端 面板，依次执行如下命令
# 创建项目
uv init MyMcpServer
cd MyMcpServer
# 创建虚拟环境并激活它
uv venv
source .venv/bin/activate
# 安装mcp依赖
uv add "mcp[cli]" httpx第二步：构建MCP Server
创建一个MCP服务运行文件
touch mcpserver.py
编写MCP 服务脚本，将以下内容写入到上面创建的mcpserver.py文件中，实现读取指定目录下的文件内容
# mcpserver.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# 初始化FastMCP server，创建一个MCP服务器实例
# mcpserver为服务器名称，用于标识这个MCP服务
mcp = FastMCP("mcpserver")
# 添加一个工具函数
# @MCP.tool()装饰器将这个函数注册为MCP工具
@mcp.tool()
async def get_file_content(fileName: str) -> str:
"""访问指定目录下文件的内容
Args:
fileName: 文件名称（包含后缀）
"""
tempName = f"/Users/admin/07-Temp/{fileName}"
result = ""
with open(f"{tempName}", 'r', encoding='utf-8') as f:
result = f.read()
print(f"获取文件内容结果为：{result}")
return result
# 启动MCP服务器
if __name__ == "__main__":
# 初始化并运行服务
mcp.run(transport='stdio')
执行 python3 mcpserver.py 命令，运行mcpserver.py脚本服务
使用Trae IDE测试MCP服务
在 AI 对话框的右上角，点击 设置 图标，然后在菜单中选择 MCP，进行MCP配置
在 MCP 页签中，点击 + 添加 MCP Servers 按钮，点击 手动配置，在输入框中粘贴以下配置内容，并点击确定
{
"mcpServers": {
"MyMcpserver-test": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/admin/02-Work/workspace_ai/MyMcpServer",
"run",
"mcpserver.py"
]
}
}
}
当看到绿色对勾可使用，并且展开MCP服务显示出 get_file_content则表示MCP Server配置成功
MCP Server需要添加到智能体中才能使用，我们可创建一个自定义的智能体，通过配置提示词和工具集来使其更好地处理你的需求，并把刚刚创建的MCP Server添加到智能体中。
打开AI对话框输出“翻译下document.txt的文件内容”，验证刚刚的MCP服务是否运行正常，我们可以看到AI智能体调用我们提供get__file_content工具获取document.txt文件的内容，然后把文件内容翻译成了中文。
更多关于MCP的内容可以查看 MCP中文站 https://mcpcn.com/docs 。
结束语
当前AI技术正以指数级速度革新，生成式AI、多模态大模型、具身智能等技术接连突破。作为技术人员：①保持敏锐学习力；②夯实数学与工程基础；③聚焦垂直领域创新；④重视AI伦理与安全构建技术责任感。唯有持续进化认知体系，才能在技术浪潮中保持核心竞争力。
