一、MCP介绍
AI时代下,大模型不断更新迭代,针对代码开发的场景需求也涌现出许多优秀大模型。随着mcp服务和ai的成熟,我们可以利用AI代码辅助来帮我们高效开发项目。以往的ai模型都是问答式的,Anthropic推出的mcp协议可以桥接外部工具和数据,让AI直接上手帮我们实现业务场景需求。
MCP 是 Claude (Anthropic) 主导发布的一个开放的、通用的、有共识的协议标准。,它标准化了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样,MCP 提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。
在ai辅助代码方面也有许多ai模型可以很好的理解并生成代码,我们可以利用mcp服务将其与设计图桥接,让ai阅读设计稿帮我们生成前端代码。本文以mastergo+cursor来展示如何利用mcp服务辅助代码生成。
二、cursor配置
cursor是一个ai代码编辑器,其内部集成许多ai模型,让我们在各场景和各语言下都能有高效的开发体验。CURSOR官网
1. setting各项配置
设置打开自动运行,可不用授权自动运行服务或工具。下面的各项保护可根据自己需求来开启。
cursor集成的ai模型,也可以自己增加新的ai模型。
2. mcp配置
选择 MCP
菜单,可点击 ‘Add new global MCP server’ 来添加自己的mcp服务器。
点击进来后根据自己需求来配置,mastergo的配置如图。
3. prompt
如图,右侧打开chat栏,可粘贴设计稿链接,然后直接写prompt即可。
mode使用agent
,ai模型推荐使用claude-3.7-sonnet
或claude-3.7-sonnet-max
。
4. mac和windows分别配置
MacOS/Linux:
{ |
Windows:
{ |
三、使用步骤
1. mcp服务配置
登录mastergo网站,从 个人设置
进去,在 安全设置
点击生成令牌,然后复制。
然后在Cursor Settings的MCP配置中填写token值。
返回设置,看到前面的绿点亮起说明成功配置。
2. 复制链接
进入项目,如果想要开发某个页面,选择页面对应图层,右键找到 复制/粘贴为
选择 复制容器链接
。
3. 创建chat
粘贴复制的链接,后续编写自己的prompt,然后发送即可。
4. 获取dsl
点击 run tool
执行工具,获取dsl信息。
可以看到获取到的dsl信息是一颗json树,描述了设计稿转换信息,ai将会根据这些描述来生成代码。
完整的执行工具如图展示。
5. 多轮调用受限
在使用多轮生成后需要手动授权,在出现手动授权。
点击图中出现的 resume the conversation
,然后会继续构建页面代码。
6. 开发
如图,ai开始生成代码。
记得最后点击 accept all
确定接受更改。
然后自己就可以运行查看效果。
四、进阶使用
1. 各场景prompt推荐
在使用cursor时要给出明确的指令,提示尽可能具体清晰,否则cursor会按着自己的想法来生成代码。
组件生成:
比如想要将设计的日历行程封装成组件,可以加一些具体要求。
请根据组件信息生成日历行程组件,要求: |
数据图表:
可使用@file 关键字指定项目文件路径,cursor会根据已有的文件来开发。
请根据图表信息开发,要求: |
提供示例文档开发新领域:
对不熟悉的框架或工具可提供文档链接让他现学现用。
请用svelte帮我把链接的组件开发成webComponent,这里是相关文档: |
2. 自定义规则
在配置mcp的地方可增加rule关键字来配置自己的规则。
3. 整站生成
mastergo官方的要求是需要一个meta信息,这个meta里面包含项目的路由结构和跳转原型设计;先执行getMeta生成站点的需求列表文档,然后根据文档上的信息来开发相应的页面;
我使用官网的教程试着开发了下全站点生成。官网全站生成教程
生成的工程结构。
安装依赖后运行,可以看到效果图,这个小项目的效果超出我的预期,相信未来mcp和ai模型的优化会更加精准的为高效开发赋能。
五、其他
1. 其他MCP服务获取
最简单的就是去百度搜索开放平台了,直接搜索自己感兴趣的即可。
也可以输入关键字搜索其他领域的相关mcp服务,比如输入天气、地图或者sql。然后找到自己感兴趣的直接点击进去看使用文档。