MCP 服务开发笔记

一、MCP 依赖安装

依赖需要手动安装，Cursor 不会自动安装。Cursor 只负责按配置启动进程并通信。

二、MCP 配置位置

• 全局：~/.cursor/mcp.json
• 项目级：项目根目录/.cursor/mcp.json

配置示例：

{"mcpServers":{"my-server":{"command":"uv","args":["--directory","/path/to/project","run","main.py"]}}}

三、开发流程对比

以前（pip + venv）

python-mvenv .venvsource.venv/bin/activate pipinstallmcp python main.py

需要手动创建、激活虚拟环境。

现在（uv）

# 安装 uv（一次性）curl-LsSfhttps://astral.sh/uv/install.sh|sh# 初始化项目 & 添加依赖uv init my-mcp-server&&cdmy-mcp-server uvadd"mcp[cli]"# 运行uv run main.py

uv自动管理虚拟环境，不用手动创建和激活，速度极快（Rust 实现）。

四、核心区别

五、Cursor 中配置 MCP 测试

1. 打开设置

Cursor Settings→MCP→Add new global MCP server（全局）

或手动编辑项目下.cursor/mcp.json（项目级，仅当前项目生效）。

2. 配置示例

pip + venv 方式（老方式，直接指向虚拟环境中的 python）：

{"mcpServers":{"my-server":{"command":"/path/to/project/venv/bin/python","args":["/path/to/project/server.py"]}}}

command 必须指向虚拟环境内的 python 路径，这样才能找到 venv 里装的依赖。

uv 方式（新方式，推荐）：

{"mcpServers":{"my-server":{"command":"uv","args":["--directory","/absolute/path/to/project","run","main.py"]}}}

uv 自动识别项目虚拟环境和依赖，不用关心 python 路径。

sse 模式（远程 HTTP 服务）：

{"mcpServers":{"my-server":{"url":"http://localhost:8000/sse"}}}

3. 验证

配置保存后，在Cursor Settings → MCP页面查看服务状态：

• 🟢 绿点 = 连接成功
• 🔴 红点 = 启动失败，点击查看错误日志

连接成功后，在 Agent 模式对话中即可调用该 MCP 提供的工具。

4. 调试技巧

• 先用uv run main.py手动跑一遍确认无报错
• 改代码后在 MCP 设置页点 🔄 重启服务即可热更新
• 查看 Cursor 输出面板（Output → MCP）排查问题

六、总结

装好环境 → 配置 mcp.json 指定启动命令 → Cursor 自动调用并通信。现在推荐用uv，省去手动管理虚拟环境的步骤。