MCP Servers

配置 Model Context Protocol 服务器，让你的 AI agent 可以访问外部工具。

什么是 MCP？

Model Context Protocol（MCP）是一个开放标准，让 AI agent 可以连接到外部工具和服务。把它想象成你的 AI 的插件系统：没有 MCP，像 Claude Code 这样的 agent 只能读写文件。有了 MCP，它可以搜索网络、查询数据库、调用 API 并与设计工具交互 —— 所有都在同一个对话中。

MCP 服务器是一个在后台运行的小程序，暴露一组 agent 可以调用的工具。当你问 agent "当前天气是什么？"时，它可以调用天气 MCP 工具并获得真实答案，而不是从训练数据中猜测。

MCP 服务器通过标准协议通信，因此任何支持 MCP 的 agent（Claude Code、Cursor、Windsurf 等）都可以使用相同的服务器。

内置 MCP 服务器

1DevTool 附带几个开箱即用的 MCP 服务器：

  • 数据库访问 —— agent 可以对已连接的数据库运行查询并解释结果。它会自动了解你的 schema。
  • 文件系统 —— agent 可以读取和搜索项目目录中的文件，为其提供代码库的完整上下文。
  • HTTP 客户端 —— agent 可以进行 API 调用、从端点获取 JSON 并检查响应。用于测试你自己的 API 或调用第三方服务。
  • 设计工具 —— 与 Figma 和 Pencil 集成，因此 agent 可以检查设计文件、阅读组件规范并建议匹配你设计的代码。

这些服务器在你打开终端会话时自动启动。你不需要配置它们。

添加自定义 MCP 服务器

MCP 生态系统有数百个社区构建的服务器可以插入。添加一个：

  1. 前往 Settings → MCP Servers
  2. 点击 + Add Server
  3. 输入服务器命令 —— 例如：npx @modelcontextprotocol/server-brave-search
  4. 在下方字段添加任何需要的环境变量（如 API 密钥）
  5. 点击 Save

服务器会在你下次打开终端时自动启动。你可以通过让 agent 使用新工具来测试它。

每个项目的 MCP 配置

不同的项目通常需要不同的工具。前端项目可能需要 Figma 服务器，而后端项目可能需要 Postgres 或 Redis 服务器。你可以按项目配置 MCP 服务器：

  1. 在侧边栏中右键点击项目
  2. 选择 Settings → MCP
  3. 仅为该项目添加或移除服务器

项目级 MCP 设置仅对该项目覆盖全局默认值。

MCP settings panel

提示： MCP 生态系统有数百个社区服务器 —— 适用于 Slack、GitHub、Notion、数据库等。在 modelcontextprotocol.io 浏览它们。