Q：使用cursor重构代码有什么技巧?
A：我们自己要对代码重构有一些概念，如：
1)多余的函数：
帮我查看是否有多余的函数/功能，先不修改代码
2)梳理现有代码的逻辑，基于这个逻辑提出优化建议（收益比较明显的）

MCP是什么

MCP (Model Context Protocl)模型上下文协议，是2024年11月由Anthropic
(Claude的发布公司)推出的开发标准，定义了应用程序和AI模型之间的交换上下文信息
的方式，使开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具等与AI模型连接，起到连接作用，就像USB-C让不同设备通过相同接口连接一样。
Function Call如果我们想要快速开发，不考虑给外部提供公开的服务，可以写成Function Call。

MCP的核心概念

1 架构与组件

MCP采用 客户端-服务器(Client-Server)架构，主要包括以下核心组件：

MCP Host：运行AI模型的环境，如Claude Desktop、 Cursor IDE等（是
Agent Agent要调用MCP)

MCP Client：嵌入在Host中的组件，负责发起请求并与MCP Server通信。

MCP Server:轻量级服务，提供特定功能（如数据查询、API调用等），供AI模型调
用。

2 核心功能

MCP提供三种关键能力：
Resources（知识拓展）：提供结构化数据（如数据库、文档）以增强AI的上下文理解。

Tool（工具调用）：允许AI执行外部操作（如发送邮件、查询Github、调用智能合
约等）。
Prompts（提示模板）：预定义的指令模板优化AI的任务执行。

3 使用场景

1）增强AI的实时性与执行能力实时数据访问：
MCP允许AI访问最新数据（如股票行情、新闻）
自动化任务：AI可以通过MCP直接执行任务，如整理文件、发送邮件、管理代码仓
库等

2)去中心化AI生态
创作者经济：个人或企业可搭建MCP Server提供特定服务（如鸟类知识库）并通过调用次数获得收益。
抗审查和去中心化：MCP使AI能力分散在多个server上，减少大公司垄断风险

3)开发者工具
简化集成：MCP标准化了AI与外部系统的交互，开发者无需为每个数据源编写定制
API多模态支持：MCP可整合语音、图像、传感数据等，使AI具备更全面的环境感知能力

可以在IDE中设置 mcp.json，配置好后IDE的对话Agent就能用配置的mcp了：
“mcpServers”: {
“amap-maps”: {
“command”: “npx”,
“args”: [
“-y”,
“@amap/amap-maps-mcp-server”
],
“env”: {
“AMAP_MAPS_API_KEY”: “XXX”
}
},
}

需要找一个Agent，设置 mcp的参数 mcp.json

MCP SDK功能

Python MCP SDK

pip install mcp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

创建MCPServer:提供标准化的API，供AI模型调用外部功能(如文件操作、数据库查询等)。

注册工具(Tools):通过@mcp.tool()装饰器，将Python函数暴露给AI模型使用。

安全交互:支持权限控制，确保AI不会越权访问敏感数据。

跨平台兼容:支持与OpenAI、AnthropicClaude等LLM集成。

FastMCP功能

FastMCP 是 Python MCP SDK中的轻量级服务器框架:
简单易用:仅需几行代码即可启动MCPServer。

支持多种传输方式:如stdio(标准输入输出)、HTTP等。

自动工具发现:通过@mcp.tool()注解自动注册函数，供AI调用

示例问题：
用高德MCP，做上海一天旅游攻略
帮我查询 从北京五道口到北京南站的行车路线

约定本网站哪些内容可以由AI抓取：
https://www.taobao.com/robots.txt

A2A

A2A指的是Agent to Agent，即Agent之间的交互。A2A是Agent交互的一种方式，它指的是Agent之间的交互，而不是Agent与用户之间的交互。A2A可以用于实现智能对话系统、智能客服、智能推荐系统等应用场景。

什么场景下会用到A2A：
A2A可以用于实现智能对话系统、智能客服、智能推荐系统等应用场景。例如，一个智能对话系统可以由多个Agent组成，每个Agent负责处理不同的任务，如自然语言理解、对话生成、知识图谱构建等。这些Agent之间可以通过A2A进行交互，以实现更智能、更高效的对话系统。

单Agent和A2A的优缺点有哪些：
单Agent的优点是简单、易于实现，缺点是难以处理复杂的问题，难以实现多任务、多模态、多轮对话等高级功能。

A2A的优点是可以处理复杂的问题，可以实现多任务、多模态、多轮对话等高级功能，缺点是实现起来较为复杂，需要更多的计算资源和时间。