Cursor и MCP: руководство по интеграции и использованию

Model Context Protocol (MCP) превращает Cursor из классного AI-помощника для написания кода в мощную платформу автоматизации разработки. На основе официальной документации Cursor и других источников, рассмотрим полный цикл работы с Model Context Protocol (MCP) чтобы понять как максимально использовать его возможности.

Что такое MCP?

MCP (Model Context Protocol) - открытый протокол от Anthropic для расширения возможностей AI-ассистентов. В данном случае он позволяет предоставлять пользовательские инструменты для AI-ассистентов в Cursor. Cursor реализует MCP-клиент, поддерживающий два типа транспорта:

• stdio
• sse (Server-Sent Events)

Добавление MCP-сервера в Cursor

Официальный способ настройки:

1. Откройте Cursor Settings > Features > MCP
2. Нажмите "+ Add New MCP Server"
3. Заполните форму:

• Name: уникальное имя сервера
• Type: выберите тип транспорта (stdio или sse)
• Command/URL: в зависимости от типа

Примеры конфигурации:

Для stdio сервера:

Name: Weather Tool
Type: stdio
Command: node ~/mcp-quickstart/weather-server-typescript/build/index.js

Для SSE сервера:

Name: Sample Tool
Type: sse
URL: http://localhost:8765/sse

Поддерживаемые типы серверов

1. stdio серверы

• Запускаются как локальные процессы
• Требуют валидную shell-команду
• Поддерживают env переменные через wrapper-скрипты

2. SSE серверы

• Работают по HTTP
• Требуют валидный SSE endpoint
• Поддерживают удаленное подключение

Практические сценарии использования MCP

1. Управление Docker

Prompt: "Create a hello world Docker container"
Результат: AI создаст контейнер и покажет логи

Prompt: "Deploy docker-compose for my project"
Результат: AI развернет многоконтейнерное приложение

Prompt: "Show me logs from container backend"
Результат: AI выведет логи указанного контейнера

2. Работа с базами данных

Prompt: "Show active connections in PostgreSQL"
Результат: AI покажет текущие подключения

Prompt: "Optimize slow query in ClickHouse"
Результат: AI проанализирует и оптимизирует запрос

3. Веб-поиск и документация

Prompt: "Find latest Tailwind updates"
Результат: AI использует @web для поиска актуальной информации

Prompt: "Show me Supabase authentication examples"
Результат: AI найдет примеры в индексированной документации

4. Системные операции

Prompt: "Take screenshot of current page"
Результат: AI использует системный MCP для создания скриншота

Prompt: "Monitor CPU usage of process"
Результат: AI отслеживает системные метрики

5. API интеграции

Prompt: "Post update to Reddit in r/programming"
Результат: AI использует Reddit API для публикации

Prompt: "Check latest GitHub issues"
Результат: AI получит список через GitHub API

6. Мультимедиа контроль

Prompt: "Play my coding playlist on Spotify"
Результат: AI управляет воспроизведением музыки

Prompt: "Lower volume during compilation"
Результат: AI автоматически регулирует громкость

7. Работа с погодным API

Prompt: "What's the weather like in New York?"
Action: AI использует weather-server-typescript
Result: Текущая погода в указанном городе

8. Использование sample tool

Prompt: "Use the sample tool to process data"
Action: AI подключается к локальному SSE серверу
Result: Обработанные данные

Расширенные возможности

YOLO Mode

• Автоматическое выполнение команд
• Настройка белого списка безопасных команд
• AI-валидация безопасности операций

Интеграция с правилами проекта

Prompt: "Setup development environment"
Результат: AI использует комбинацию Docker MCP и проектных правил для настройки среды

Популярные MCP серверы

1. Docker MCP: управление контейнерами
2. Brave Search: веб-поиск
3. PostgreSQL Helper: работа с базами данных
4. System Monitor: системные метрики
5. API Connector: интеграция с внешними API

Ресурсы и ссылки

• Каталог MCP серверов: https://github.com/modelcontextprotocol/servers
• Примеры веб-поиска: https://www.pulsemcp.com/use-cases/search-the-web-while-writing-code/tadasant-cursor-brave-search
• Документация Cursor: Model Context Protocol
• MCP Protocol Specification: modelcontextprotocol.io

Безопасность и подтверждения

По умолчанию Cursor запрашивает подтверждение для:

• Каждого вызова MCP-инструмента
• Просмотра аргументов вызова
• Проверки ответа инструмента

Отладка и мониторинг

Для отладки MCP-серверов:

1. Проверьте статус в списке серверов
2. Используйте кнопку обновления для актуализации списка инструментов
3. Просматривайте логи вызовов

Рекомендации по развертыванию

1. Для stdio серверов:

• Используйте абсолютные пути
• Создавайте wrapper-скрипты для env переменных
• Проверяйте права доступа

2. Для SSE серверов:

• Убедитесь в доступности endpoint
• Настройте CORS если необходимо
• Проверьте сетевые настройки

Интеграция с проектом

MCP-серверы можно использовать для:

• Автоматизации рутинных задач
• Интеграции внешних API
• Расширения возможностей AI-ассистента

Советы по эффективному использованию

1. Комбинируйте MCP серверы для сложных задач
2. Используйте YOLO mode с осторожностью
3. Создавайте собственные MCP серверы для специфических задач
4. Интегрируйте MCP с проектными правилами
5. Документируйте успешные сценарии использования

Лучшие практики

1. Регулярно обновляйте MCP-серверы
2. Используйте версионирование для stdio серверов
3. Мониторьте производительность SSE endpoints
4. Создавайте резервные копии конфигураций

MCP существенно расширяет возможности Cursor, превращая его в мощную платформу для разработки с AI-ассистентом. Правильная настройка и использование MCP-серверов может значительно повысить продуктивность разработчика.