1、安装和基础准备

下载安装

打开 Cursor 官网（https://cursor.com/cn），网站会自动识别你的操作系统，直接下载安装包，一路点下一步就行了，跟装微信一样简单。

安装完成后打开 Cursor，先注册一个账号。建议用 GitHub 账号来注册登录，因为后面做项目的时候会用到 GitHub 来管理代码和部署上线，提前关联好会方便很多。

两种界面

Cursor 提供了两套操作界面，一套叫Agents Window,一套叫Editor Window。Agents Window类似于AI聊天工具，左边管理对话和项目，中间跟 AI 聊天。Editor Window就是一个完整的代码编辑器界面，左边看文件、中间写代码、右边跟 AI 对话、底部打开终端，适合管理复杂的代码项目

Agents Window界面

Editor Window 界面

2、认识Cursor的几种核心能力

Agent模式： Cursor 最核心、最常用的模式，AI 可以自己分析需求、创建文件、调用工具、写代码、运行命令，一条龙完成任务

Ask模式：是纯问答，执行速度快，但是不能修改文件，适合你想了解某个知识点、或者让 AI 解释一段代码的时候用

编辑器模式：编辑器模式就是Editor Window,写代码的时候，AI 还会自动预测你下一步要写什么，按 Tab 就能接受建议，形成「Tab, Tab, Tab」的连续补全节奏。选中一段代码按 Cmd+K（Mac）或 Ctrl+K（Windows），还能弹出一个小对话框，直接让 AI 在当前位置修改代码，更轻量。

Plan模式：把我们需要做的事情，分步骤用文字描述出来，告诉AI,然后AI按照步骤执行：

   首先AI 会分析需求，有任何不确定的地方会弹窗找你确认。然后输出一份详细的实施计划，包括技术选型、文件结构、任务列表。你不需要看懂计划里提到的每个技术名词，大致扫一遍觉得合理就行

然后进入Agent自主开发环节，确认计划没问题后，点击对话中的「Build」按钮，AI 就开始按照计划自主执行了。它会自动创建项目文件、编写前端页面、写后端接口、配置 AI 模型调用。如果计划中有多个可以同时进行的步骤，Cursor 还可能会启动多个子 Agent 并行工作，加快速度。

最后进行功能测试，告诉AI启动项目并进行代码review，AI会自动帮我们测试功能，如果存在问题会给出修复建议，知道程序运行没有问题

3、MCP

什么是MCP

MCP是模型上下文协议（Model Context Protocol）的意思， 是一套标准化的接口和通信规范，它允许 Cursor 中的大型语言模型（LLM）发现、理解并调用外部的软件工具和服务。在 Cursor 中，当你使用 @ 符号提及一个工具时，你实际上就在激活 MCP 的工作流程。

MCP 对于 Cursor 而言，是一座桥梁，一个能力扩展坞。 它将 Cursor 从一个聪明的“代码副驾”升级为一个能够感知、行动并连接万物的“全能开发伴侣”。通过集成 MCP 工具，我们赋予了 Cursor 的 AI 一双可以探索互联网的“眼睛”和一双能够操作其他软件的“手”，使其能够真正地执行端到端的、跨系统的复杂开发工作流。

MCP 在 Cursor 中的工作原理

1. 工具注册：你通过 Cursor 的设置，将一系列 MCP 工具服务器注册到环境中，AI 便“知道”了自己拥有哪些可用工具（如 @fetch、@playwright）。

2. 意图识别：当你在 Cursor 的聊天窗口中输入指令，如“@fetch 帮我总结这个新库的 README：[GitHub 网址]”，AI 会识别出这个任务需要调用外部工具。

3. 工具选择与调用：AI 准确地选择 @fetch 工具，并向其 MCP 服务器发送一个包含目标网址的调用请求。

4. 执行与返回：MCP 工具服务器在后台执行抓取命令，并将获取到的网页文本内容返回给 Cursor 中的 AI。

5. 综合与反馈：AI 在接收到实时的外部数据后，进行总结，并将最终答案呈现在你的聊天窗口中。这个流程让 Cursor 的 AI 不再仅仅依赖于过时的训练数据，而是能够基于真实、实时的信息进行工作，其价值不可估量。

MCP配置

Agents Window界面的设置——Tools&MCps——Add MCP Server ，在json配置文件中添加需要的MCP服务

Cursor中MCP推荐

在这里介绍两个我常用的MCP

context7

Context7 是一个 MCP 工具，它让大语言模型在生成代码时，能直接访问特定技术栈的最新官方文档和真实代码示例。你不需要手动查文档、复制粘贴示例，它会自动把当前最准确的信息注入到模型的上下文中。

核心能力速览

• 实时接入最新文档：生成代码时不再依赖模型训练时的知识截止点，而是直接读取当前官网发布的文档内容。
• 版本感知准确：避免因库版本不同导致的 API 差异问题。例如针对 PostgreSQL 的操作，能确保语法符合你正在使用的驱动版本。
•  减少人工验证成本：不需要频繁切换标签页查文档，工具会在后台完成信息获取，并将可信源内容整合进上下文。
• 兼容自然语言提示：你依然可以用日常方式描述需求，只需在末尾加上“使用 context7”，就能触发增强模式。

适合谁用

前端和全栈开发者如果经常使用快速迭代的框架（如 Next.js、Nuxt、SvelteKit），会明显受益于 Context7 对新版特性的支持。后端开发者在处理数据库脚本、API 集成时，也能减少因 API 变更带来的试错成本。

怎么使用

建议在以下场景尝试：当你不确定 AI 是否了解某库的最新写法，或刚升级依赖怕生成旧代码时，在提示结尾加一句“使用 context7”。你会发现返回的不只是代码，还包括来自官方文档的逻辑依据，让你更容易理解和维护。

firecrawl

Firecrawl 是一个用于获取网页内容的工具，它的主要作用是让大语言模型能直接读取真实网站上的信息。你不需要手动打开浏览器、复制内容或写爬虫脚本，它会自动访问页面，等所有内容加载完成后再提取数据。无论是用 React、Vue 构建的动态站点，还是需要登录或滚动加载的页面，它都能处理。

核心能力速览

• 支持 JavaScript 渲染页面抓取：工具会启动无头浏览器环境，确保所有动态内容加载完成后再提取数据。这意味着你能拿到用户实际看到的页面，而不是原始 HTML。
• 自动构建网站 Sitemap：给一个起始链接，它就能自动发现站内其他页面的路径，生成完整的站点结构图。适合做内容盘点、SEO 审计或批量采集。
•  强类型配置与校验：使用 Zod 对输入参数进行类型检查，配置写错了会在启动时立刻报错，不会等到运行中才失败。配合环境变量管理，多项目切换更安全、更清晰。
• 开箱即用，无需复杂集成：不依赖额外服务或复杂的部署流程。接入后基本不用干预，能持续稳定地提供网页内容输出，适合嵌入到自动化流程中。

适合谁用

这个工具最适合做内容聚合、竞品监控、SEO 分析或智能代理（Agent）系统的开发者。如果你的项目需要经常从公开网站拿最新信息（比如新闻、商品页、博客），但又不想维护一堆爬虫，可以直接用它作为数据入口。

怎么使用

建议在需要高准确率读取现代网页的场景下尝试。尤其当你发现传统爬虫抓不到内容、或者 AI 回答因为信息缺失而出错时，可以把它作为一个可靠的数据前置层。集成成本低，调试简单，适合快速验证想法。

另外还有一些其他的MCP，比如fetch、figma、memeroy、playwright等

MCP 配置学习资源网站推荐

寻找 MCP（Model Context Protocol）配置资源时，建议根据需求选择‌服务器市场‌（找现成工具）或‌官方文档‌（学配置方法）。以下是目前主流且可信的平台推荐：‌‌

核心资源平台

• ‌MCP.so‌：国内访问速度快，收录超 8000+ MCP 服务器，支持 STDIO 与 SSE 模式，分类精细（如代码、数据、爬虫），适合快速查找和调试 。
• ‌Smithery.ai‌：新手友好，收录 4500+ 资源，最大亮点是提供‌一键复制安装命令‌（适配 Cursor、Claude Desktop 等），并支持按 Star 数筛选高质量服务 。
• ‌AIbase‌：全球 MCP 服务器集合平台，资源量极大（10 万+），提供热门推荐与最近更新，适合需要海量备选方案的开发者 。
• ‌Awesome MCP Servers‌：GitHub 官方高星开源项目，收录 200+ 即插即用服务器，按功能分类，代码透明可靠，适合追求稳定性的开发者 。‌‌

云厂商与生态集成

• ‌阿里云魔搭 (ModelScope) MCP 广场‌：目前最大的中文 MCP 服务聚集地之一，集成阿里云百炼生态，适合国内企业级应用 。
• ‌腾讯云/火山引擎 MCP 服务‌：提供联网搜索、数据库连接等标准化服务，需结合云账号 API Key 配置，安全性较高 。
• ‌PulseMCP (https://www.pulsemcp.com)‌：不仅收录 Server，还整理支持 MCP 的客户端（如 Cursor、Continue），并提供每周行业动态与案例教程 。‌‌

配置参考与学习

• ‌MCP 官：Anthropic 官方文档，包含协议规范、SDK 使用及基础配置指南，是理解底层逻辑的首选 。
• ‌客户端内置市场‌：若使用 ‌Cursor‌、‌Claude Desktop‌ 或 ‌Deveco Studio‌，可直接在设置页面的"MCP"选项中点击“从市场添加”，无需手动编辑 JSON 配置文件 。‌‌

配置小贴士

1. ‌环境准备‌：大多数 MCP Server 依赖 ‌Node.js (npx)‌ 或 ‌Python (uvx/pip)‌，请确保本地已安装对应环境 。
2. ‌配置方式‌：主流客户端通过 mcp-servers.json 文件配置，核心字段包括 command（启动命令）、args（参数）和 env（环境变量/API 密钥） 。
3. ‌安全注意‌：涉及 API Key 的配置（如数据库、云 API），建议仅填入 env 字段，切勿硬编码在公开代码中 。‌‌
    

4、Rules

Rules的作用就是约束AI的行为，按照我们设定的规则进行处理事物。我们可以在Agents Window界面的设置——Rules、Skills、Subagents——Rules——new 创建，这种方式创建出来的一般适用于需要更精细地控制规则在什么时候生效，比如 创建针对特定文件类型生效的规则。

还有一种最简单的方式是在项目根目录创建一个 AGENTS.md 文件，用 Markdown 写上你希望 AI 遵守的规，比如：

​
## 编码规范

- 所有代码注释使用中文
- 变量命名使用驼峰式（camelCase）

保存之后，AI 在当前项目中工作时就会自动遵循这些规则。这个文件不是 Cursor 独有的，Claude Code、Codex 等主流 AI 编程工具都会读取它，写一份规则就能在多个工具间通用。

5、进阶功能速览

到这里我们已经掌握了 Cursor 日常使用中最核心的功能。

此外，Cursor 还有不少进阶能力，现在不需要深入学，知道有这些东西就行，做项目的时候遇到了再回来查。

1）Cloud Agent 云端智能体：前面我们用的 Agent 都是跑在自己电脑上的。

Cursor 还有一种 Cloud Agent，跑在云端服务器上，关掉电脑它也能继续工作，适合大规模代码重构这种耗时任务。你甚至可以在手机上打开网页，随时随地让 AI 干活和查看进度。

2）Automations 自动化：可以设置定时触发或者事件触发的自动化任务。比如让 AI 每天早上 9 点自动整理项目进度并生成报告，或者当 GitHub 仓库有人提交代码时自动做代码审查。

3）Marketplace 插件市场：Cursor 有自己的官方插件市场，里面有 Figma 设计稿转代码、AWS 云服务部署、Notion 知识库等各种插件，一键安装就能用。

4）代码索引：Cursor 会自动分析整个代码库建立语义索引，你在对话中就能快速检索到项目里任何角落的代码。这个能力很适合用来学习开源项目，用 Cursor 打开项目后让 AI 帮你分析整体架构。

5）Git 集成：Cursor 自带了 Git 操作面板，可以查看代码变更、提交记录、撤销修改，不用打开终端敲命令。

6）VS Code 扩展：由于 Cursor 是基于 VS Code 开发的，所以它兼容所有 VS Code 的扩展插件。你甚至还可以安装 Claude Code 插件和 Codex 插件，在同一个编辑器里使用多个 AI 编程工具。