MCP Research

🚀 用于Cursor AI的MCP服务器研究包

本研究包涵盖了为Cursor AI实现Model Context Protocol (MCP)服务器的全面信息。聚焦于创建可与Cursor AI集成的MCP服务器，从而借助自定义工具和服务拓展其功能。

🚀 快速开始

若想快速了解研究内容，可从comprehensive_report.md文件入手，该文件整合了所有研究成果。若需了解特定主题，可参考以下各单独文件。

若要为Cursor AI实现自己的MCP服务器，请按以下步骤操作：

1. 阅读implementation_steps.md文件，获取详细的分步指南。
2. 查看code_examples目录下的示例代码。
3. 依照指南搭建开发环境。
4. 基于示例代码实现自定义工具。
5. 配置Cursor AI以使用您的MCP服务器。

✨ 主要特性

• 提供MCP协议核心概念、Claude的MCP实现详情、Cursor AI具体需求和集成点等多方面的研究内容。
• 包含多种语言的示例代码，展示不同复杂度和功能的MCP服务器实现，如简单的JavaScript服务器、高级的TypeScript服务器以及外部API集成示例。

📦 安装指南

要运行代码示例，您需要满足以下条件：

• Node.js 14.x或更高版本
• npm或Yarn包管理器
• TypeScript（用于TypeScript示例）
• 带有MCP支持的Cursor AI

💻 使用示例

基础用法

以下是简单的JavaScript MCP服务器示例（basic_mcp_server.js），该服务器带有文本工具：

// 保持原始代码和注释不变
// 这里假设 basic_mcp_server.js 里有具体代码，只是文档未给出，实际使用时替换为真实代码
// 例如：
// const http = require('http');
// const server = http.createServer((req, res) => {
//   res.end('Hello, MCP Server!');
// });
// server.listen(3000, () => {
//   console.log('Server running on port 3000');
// });

高级用法

以下是高级TypeScript MCP服务器示例（advanced_mcp_server.ts），该服务器带有文件系统操作：

// 高级场景说明：此服务器实现了更复杂的文件系统操作功能
// 这里假设 advanced_mcp_server.ts 里有具体代码，只是文档未给出，实际使用时替换为真实代码
// 例如：
// import * as fs from 'fs';
// fs.readFile('example.txt', 'utf8', (err, data) => {
//   if (err) throw err;
//   console.log(data);
// });

外部API集成用法

以下是外部API（OpenWeatherMap）集成示例（weather_api_integration.ts）：

// 高级场景说明：此示例展示了如何将外部API集成到MCP服务器中
// 这里假设 weather_api_integration.ts 里有具体代码，只是文档未给出，实际使用时替换为真实代码
// 例如：
// import axios from 'axios';
// const apiKey = 'your_api_key';
// const city = 'New York';
// axios.get(`https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=${city}&appid=${apiKey}`)
//  .then(response => {
//     console.log(response.data);
//   })
//  .catch(error => {
//     console.error(error);
//   });

📚 详细文档

目录结构

额外资源

• Anthropic MCP文档
• Cursor目录
• Smithery.ai - MCP服务器的注册表

🔚 结论

此研究包为实现Cursor AI的MCP服务器提供了全面指南。开发人员可通过遵循指南和参考示例，根据具体用例创建增强Cursor AI功能的自定义工具。