深度解析：如何在 Trae、Cursor 和 Claude Code 中使用 MCP 与 Skills

随着 AI 编程工具的进化，单纯的“对话”已经无法满足复杂的开发需求。我们需要 AI 能够主动“做事”——比如查询数据库、读取本地文件、或者直接执行脚本。这就是 MCP (Model Context Protocol) 和 Skills (技能) 登场的时刻。

本文将手把手教你如何在目前最热门的三款 AI 编程工具——Trae、Cursor 和 Claude Code 中配置和使用这些强大的能力。

什么是 MCP (Model Context Protocol)？

简单来说，MCP 是 Anthropic 推出的一套开放标准，它就像是 AI 的“USB 接口”。

服务端 (MCP Server)：提供工具或数据（比如一个能查天气的服务，或者一个能读写 GitHub 的服务）。
客户端 (MCP Client)：使用这些工具的 AI 软件（比如 Trae, Claude Desktop, Cursor）。

通过 MCP，你可以把任何外部工具变成 AI 的“手脚”。

1. Trae IDE：原生且强大的 Skills 支持

Trae 是字节跳动推出的 AI IDE，它对 MCP 的支持非常直观，并且引入了独特的 Skills 概念。

如何配置 MCP Server

打开设置：点击左下角齿轮图标，或使用 Cmd/Ctrl + ,。
进入 MCP 管理：在设置菜单中找到 “Features” -> “MCP Servers”。
添加服务：
- Trae 通常提供了一些预设（如 Local Shell, Git 等）。
- 点击 “Add Custom Server”，输入启动命令。
- 示例（添加 SQLite 支持）：
  - Name: sqlite
  - Command: uvx (确保安装了 uv) 或 npx
  - Args: mcp-server-sqlite --db-path ./my-database.db

如何使用 Skills

Trae 的 Skills 是更高级的代理能力。除了基础的 MCP 工具，Trae 还允许加载专门的 Skill 包（例如 UI 设计专家、代码审查专家）。

调用方式：在 Chat 界面，直接通过自然语言指令，或者使用 / 命令查看可用技能。
Skill Creator：Trae 甚至允许你通过 skill-creator 工具来定义自己的专属技能，将常用的 Prompt 和工作流封装成一个 Skill。

2. Claude Code：极客的终端神器

Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行 AI 助手，它是 MCP 的标准参考实现，配置非常灵活。

安装与初始化

确保你已经通过 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 安装了工具。

使用 CLI 添加 MCP

Claude Code 提供了方便的命令行交互来管理 MCP。

# 启动配置向导
claude mcp add

# 或者直接一行命令添加（例如添加 GitHub 支持）
claude mcp add github --scope user -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github

--scope user：表示这个工具对所有项目可见。
--scope project：表示仅当前项目可用（会生成 .mcp.json 文件）。

手动配置文件

如果你喜欢掌控一切，可以直接编辑配置文件：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/me/Desktop"]
    }
  }
}

配置完成后，在 Claude Code 中输入 /mcp 即可查看连接状态。

3. Cursor：上下文与规则的艺术

Cursor 目前的核心逻辑更依赖于 Context (@Symbols) 和 Rules，但也在逐步跟进 MCP 的支持。

核心替代方案：Docs 与 CursorRules

虽然 Cursor 的 MCP 支持还在演进中，但它现有的机制同样强大：

@Docs (文档技能)：
- 在 Chat 中输入 @Docs -> Add new doc。
- 粘贴库的文档链接，Cursor 会自动索引。这相当于给 AI 临时安装了一个“知识库 Skill”。
CursorRules (行为技能)：
- 在项目根目录创建 .cursorrules 文件。
- 用自然语言定义规则，例如：“在编写 React 组件时，必须使用 TypeScript 和 Tailwind CSS”。这相当于固化了一个“代码规范专家 Skill”。

开启 MCP (Beta)

如果你的 Cursor 版本支持 MCP：

进入 Settings -> Features (或 Beta)。
寻找 MCP 选项卡。
添加方式与 Trae 类似，指定 Server 的 Command 和 Args。

实战：为你的 AI 添加“文件搜索”技能

无论你使用哪个工具，最实用的入门 MCP 莫过于 fetch 或 filesystem。这里以 Trae 为例，添加一个能抓取网页内容的技能：

准备环境：确保安装了 Node.js。
配置 Server：
- Command: npx
- Args: -y @modelcontextprotocol/server-fetch
使用：
- 在 Trae Chat 中输入：“请帮我抓取 https://example.com 的内容并总结。”
- Trae 会自动识别意图，调用 fetch 工具获取内容，然后为你生成总结。

总结

Trae：提供了最友好的 GUI 界面和原生的 Skills 扩展体系，适合希望开箱即用的开发者。
Claude Code：适合 CLI 爱好者和需要严格遵循 MCP 标准的高级用户。
Cursor：目前更擅长利用本地上下文和文档索引，适合重度代码补全和重构场景。

掌握了 MCP 和 Skills，你的 AI 就不再只是一个聊天机器人，而是一个真正能“动手干活”的超级助理。

文章作者：阿文

文章链接： https://www.awen.me/post/ba2f3426.html