Anthropic发布了全新的大模型上下文连接协议MCP（Model Context Protocol），该协议能够帮助大模型系统快速接入多种外部资源和工具，从而为用户提供更强大的服务能力。本文将介绍在cursor编辑器下，对接MCP协议的应用流程。

Model Context Protocol (MCP) 架构

帮助非技术人员理解MCP在Cursor中的工作原理

MCP架构简介

Model Context Protocol (MCP) 是Cursor编辑器中的一个关键组件，它使AI助手能够更智能地理解用户需求并执行复杂任务。下面是MCP如何工作的简要说明：

1. 用户交互

当您在Cursor编辑器中提问或请求执行操作时，您的输入会被发送到系统进行处理。

2. Cursor编辑器

编辑器会收集相关的上下文信息（如您正在编辑的代码、打开的文件等），并将这些信息与您的请求一起传递给MCP服务层。

3. MCP服务层

MCP服务层是整个系统的"大脑"，它会分析您的请求，确定需要调用哪些工具或API来完成任务，然后协调不同组件之间的通信。

4. 外部工具/API

根据您的需求，MCP可能会调用各种外部服务，如网页搜索、文件操作、代码分析工具等，以获取完成任务所需的信息。

5. AI模型

MCP将从外部工具/API收集到的信息与原始上下文整合，然后提供给AI模型（如Claude）。AI模型处理这些信息，生成对您请求的智能回应。

6. 结果呈现

AI生成的回应最终会返回到Cursor编辑器，以便您查看或使用。这可能是对问题的解答、代码建议、或者是自动完成的操作。

使用示例

假设您在Cursor中输入："帮我搜索最新的AI研究论文"，以下是处理流程：

1. 您的请求被Cursor编辑器捕获并发送给MCP服务层
2. MCP服务层分析您的请求，确定需要执行网页搜索操作
3. MCP调用适当的搜索API，查找有关最新AI研究论文的信息
4. 搜索结果返回给MCP服务层
5. MCP将这些结果整合并提供给AI模型
6. AI模型分析搜索结果，筛选和总结最相关的论文信息
7. AI生成的摘要返回到Cursor编辑器，向您展示结果

结语

MCP架构在Cursor中扮演着重要的角色，通过整合用户输入、上下文信息、外部工具和AI模型，实现了智能化的任务执行和响应生成。通过这种方式，用户能够更高效地与编辑器进行交互，从而获得更智能、个性化的帮助和建议。

希望这样的解释能帮助您更好地理解MCP在Cursor中的工作原理。

我是刘大大，持续分享AI编程领域相关知识，喜欢点点关注，欢迎评论区留言，后续我会解锁MCP在cursor中更多的玩法。