模型上下文协议（MCP）

Model Context Protocol，MCP
定义：协议

MCP是什么？

Model Context Protocol，MCP是一种协议， 允许大语言模型LLMs访问自定义的工具和服务。
譬如， LLMs（如我所常用的基于阿里云技术的Qwen）与外部的数据源、服务或工具交互。
通过这个方式， 模型可以获取实时信息、 执行特定任务或者访问资源
再例如，我相差一个涉及实时数据（股票价格）的问题 MCP 可以让 模型通过调用一个具体 的服务（如金融数据API）获取最新的数据， 而不是局限于其训练时的静态知识

示例天气查询工具

举个例子，假设有用户提供了一个“北京今天的天气如何？”的查询。如果Qwen基于MCP架构实现，它可以通过调用一个自定义的天气服务API来获取最新的北京天气情况，而不是依赖其自身所训练的知识库中可能已经落后的天气数据。

自定义工具: 在这个例子中，自定义的工具是一个天气服务API，它可以从多个权威的数据源（如气象站）获取实时的天气情况，并提供一个查询接口。
服务: 该工具提供的服务是对全球任何城市的实时天气情况进行查询。

下载并安装 Node.js

请前往 Node.js 官网，下载并安装 Node.js 18 或更高版本。
安装完成后，在终端中运行以下命令确认是否安装成功。

node -v
npx -v

若安装成功，终端中会输出已安装的 Node.js 的版本号，例如：
v18.19.0
10.2.0

安装 uvx（Python 工具）

uvx 是 uv 提供的命令行工具，用于快速运行 Python 脚本。
前往 Python 官网，下载并安装 Python 3.8 或更高版本。
安装完成后，在终端中执行以下命令确认是否安装成功。

python --version

若安装成功，终端中会输出已安装的 Python 的版本号。
执行以下命令，安装 uv（包含 uvx）。安装脚本会自动下载 uv 并放置到系统默认路径中。
macOS / Linux 安装命令：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows 安装命令（PowerShell）：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

执行以下命令，验证是否安装成功。

uvx --version

若安装成功，终端中会输出已安装的 uvx 的版本号。

Qwen基于MCP实现的可能性？

基于MCP架构实现的语言模型能够动态地与各种外部服务进行交互，从而获取实时信息或执行特定任务。这样的语言模型将不再完全受限于其自身的训练数据集，而是可以通过连接到外部服务来增强其功能和服务的能力。

trae 配置MCP Server

方式一：从市场添加

市场中提供社区中热门的MCP Server

待我实现之后再更新

方式二：手动配置

如果在市场中无法找到想要的 MCP Server，或者想使用自己开发的 MCP Server，则需要手动配置。
在 AI 对话窗口的右上角，点击 设置 图标 > MCP。
界面上显示 MCP 窗口。
点击 + 添加 按钮。
你已进入 MCP Server 市场。
点击 手动配置。

界面上显示 手动配置 窗口。

配置 MCP 服务器。
优先使用 NPX 或 UVX 配置。

若你希望添加一个全新的 MCP Server，将 JSON 配置内容填入输入框中，然后点击 确认 按钮。该 MCP Server 将被添加至 MCP 列表中。
若你已在其他 IDE 中配置了 MCP Server，并希望在 Trae IDE 中复用。你可以点击 原始配置（JSON） 按钮，然后将 MCP Server 的 JSON 配置内容粘贴至 Trae IDE 的 mcp.json 文件中。粘贴完成后，MCP 列表中将自动添加相应的 MCP Server。

在智能体中使用 MCP Server

内置智能体：Builder with MCP
Builder with MCP 是 Trae IDE 的内置智能体，所有已配置的 MCP Server 都将被自动添加至该智能体，且不可编辑。

使用 Builder with MCP 时，若遇到拒绝回答的情况，则可以将 MCP Server 添加至其他智能体进行使用。

自定义智能体
你可以将 MCP Server 添加到自定义智能体中进行使用，由智能体自动调用 MCP Server 中的工具来完成任务。创建智能体时，你可以为其添加 MCP Server。详情参考《智能体》。
管理 MCP Server
你可以编辑或删除 MCP Server。