cursor mcp调用流程

cursor mcp调用流程

概述

MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，用于标准化AI模型与外部工具和数据源的交互。在Cursor中，AI模型通过MCP协议安全地调用本地工具，如数据库查询、文件操作等。

核心概念

MCP技术的作用

• 标准化接口：为AI模型提供统一的工具调用接口
• 扩展能力：让AI模型能够访问外部数据源、执行特定任务
• 安全隔离：在本地环境中安全地执行AI模型请求的操作

MCP架构组件

1. MCP Hosts：如Cursor、Claude Desktop等应用程序
2. MCP Clients：协议客户端，维护与服务器的1:1连接
3. MCP Servers：轻量级程序，通过标准化协议暴露特定功能
4. Local Data Sources：本地文件、数据库和服务
5. Remote Services：通过API可用的外部系统

完整调用流程

以mcp-mysql-server的使用为例分析。

1. 用户发起请求

用户 → Cursor → 服务端AI模型

2. AI模型分析请求

• AI模型分析用户的查询（如”查询数据库中的用户表”）
• 识别需要使用MySQL工具
• 生成MCP协议格式的调用指令

3. MCP客户端发现和选择

3.1 配置驱动发现

AI模型通过配置文件了解可用的MCP客户端：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-mysql-example": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@example/mcp-mysql-server",
        "mysql://username:password@localhost:3306/database"
      ]
    }
  }
}

3.2 工具发现过程

1. 读取配置文件：了解可用的MCP服务器
2. 启动MCP客户端：根据配置启动相应的MCP客户端进程
3. 获取工具列表：向每个MCP客户端发送tools/list请求

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

3.3 工具注册

MCP客户端返回可用工具列表：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "query",
        "description": "Execute SQL query on MySQL database",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "sql": {
              "type": "string",
              "description": "SQL query to execute"
            }
          },
          "required": ["sql"]
        }
      }
    ]
  }
}

3.4 AI模型决策逻辑

AI模型基于以下因素选择使用哪个MCP客户端：

• 工具名称匹配：根据用户请求匹配相应的工具
• 工具描述理解：通过工具描述理解其功能
• 参数模式匹配：根据用户输入匹配工具参数
• 上下文相关性：基于对话上下文选择最相关的工具

4. MCP工具调用

服务端AI → 本地MCP客户端 → 本地MCP-MySQL服务

4.1 AI模型生成工具调用

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "query",
    "arguments": {
      "sql": "SELECT * FROM users LIMIT 10"
    }
  }
}

4.2 MCP客户端路由

AI模型知道这个请求应该发送给mcp-mysql-example客户端，因为：

• 该客户端提供了query工具
• 工具描述表明它用于执行SQL查询
• 参数模式匹配用户需求

5. 执行和返回

MCP-MySQL服务 → 执行SQL查询 → 返回结果 → MCP客户端 → 服务端AI → Cursor → 用户

5.1 MCP服务端处理并返回

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Query executed successfully. Found 5 records."
      }
    ],
    "isError": false
  }
}

MCP协议标准

协议基础架构

MCP协议基于JSON-RPC 2.0标准，定义了三种基本消息类型：

请求（Request）

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": number | string,
  "method": string,
  "params": object
}

响应（Response）

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": number | string,
  "result": object
}

通知（Notification）

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": string,
  "params": object
}

传输层标准

stdio传输（本地）

• 通过标准输入输出进行通信
• 适用于本地集成和命令行工具

Streamable HTTP传输（网络）

• 使用HTTP POST请求进行客户端到服务器通信
• 支持Server-Sent Events (SSE)进行服务器到客户端通信
• 支持会话管理和断线重连

错误处理标准

MCP定义了标准的错误码：

• -32700: 解析错误
• -32600: 无效请求
• -32601: 方法未找到
• -32602: 无效参数
• -32603: 内部错误

工具定义标准

每个MCP工具都有标准的结构定义：

{
  "name": "tool_name",
  "description": "Human-readable description",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "param1": {
        "type": "string",
        "description": "Parameter description"
      }
    },
    "required": ["param1"]
  },
  "annotations": {
    "title": "Display Title",
    "readOnlyHint": false,
    "destructiveHint": true,
    "idempotentHint": false,
    "openWorldHint": true
  }
}

安全考虑

1. 本地执行

• MCP工具在用户的本地环境执行
• 数据不会发送到AI服务商

2. 权限控制

• 只有用户明确配置的工具才能被调用
• 支持认证和授权机制

3. 网络隔离

• 数据库连接保持在用户的内网环境中
• 支持TLS加密传输

4. 输入验证

• 所有参数都经过JSON Schema验证
• 防止命令注入和恶意输入

实际应用示例

MySQL数据库查询示例

用户请求

用户: "查询数据库中的用户表"

AI模型决策过程

1. 分析用户意图 → 需要数据库查询功能
2. 查看可用工具 → 发现 “query” 和 “list_tables” 工具
3. 匹配工具描述 → “Execute SQL query” 符合需求
4. 选择MCP客户端 → 使用 mcp-mysql-example
5. 生成工具调用 → 调用 query 工具

完整调用链路

用户 → Cursor → 服务端AI模型
                ↓
服务端AI → 本地MCP客户端 → 本地MCP-MySQL服务
                ↓
MCP-MySQL服务 → 执行SQL查询 → 返回结果 → MCP客户端 → 服务端AI → Cursor → 用户

多客户端场景

当有多个MCP客户端提供相似功能时，AI模型会：

1. 优先级排序：基于工具描述的清晰度
2. 参数匹配度：选择参数最匹配的工具
3. 历史使用：优先选择之前成功使用的工具
4. 错误处理：如果某个客户端失败，尝试其他客户端

动态工具发现

MCP协议支持动态工具发现：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "notifications/tools/list_changed"
}

当MCP客户端添加或移除工具时，会通知AI模型更新可用工具列表。

总结

MCP技术为AI模型提供了安全、标准化的工具调用能力。整个流程确保了：

• 标准化：基于JSON-RPC 2.0的统一协议
• 安全性：本地执行，数据不泄露
• 可扩展性：支持多种工具和数据源
• 互操作性：不同厂商的实现可以无缝协作

MCP就像AI应用的”USB-C接口”，为AI模型提供了标准化的工具连接能力，让AI能够安全、可控地访问用户的本地资源。