利用CherryStudio+高德MCP制作出行攻略

劳动节准备出去玩儿,利用AI做个出门攻略。

  • 进入高德开放平台:https://console.amap.com/dev/id/select ,选择 个人支付宝扫码认证

  • 认证完毕后可以进入到控制台点 应用管理 > 我的应用 ,然后点右上角的 创建新应用

新建完成后,点右上角的 添加Key,选择web服务。

提交后把 Key 保存下来,后面要用。

配置Cherry Studio

先进入网站mcp.so ,搜索Amap Maps可以找到高德地图,点击下图所示的链接

进入到下面的页面,点击 Content 后,复制下图所示的代码,注意将前面的key填进去

打开Cherry Studio,按下图所示顺序操作打开mcp服务器编辑对话框

在对话框中将前面的代码拷贝进去,如下图所示,然后点击 确定 按钮

如下图所示,确保高德地图mcp能够正常启动

到CherryStudio的聊天窗口中,选择一个支持函数调用的模型。注意模型名称后面带有小扳手的模型才能够支持函数调用。

选择激活高德地图MCP

输入提示词。比如输入:

今年劳动节期间准备从成都出发去眉山和乐山玩,预计时间为两天半,做一份旅游指南

可以看到大模型开始调用高德地图的MCP各项服务:

让它生成markdown格式,如果觉得排版不好看的话,也可以使用Cursor、Cline之类的支持MCP的工具,生成HTML格式带渲染的网页文件。

 

<think>嗯,用户想知道如何在程序开发中使用Cursor和MCP技术。首先,我需要确定用户对这两个概念的理解程度。Cursor可能指的是一个开发工具,而MCP是模型上下文协议。根据提供的引用,Cursor是一个高效的小程序开发工具,而MCP是用于AI应用程序的标准化协议,类似USB-C的通用接口。 首先,我应该从解释Cursor的基本功能开始,比如它如何帮助前端开发,支持哪些框架,比如React、Vue。然后,结合引用中的信息,说明它如何集成AI辅助编程,比如代码补全、错误检测,这可能来自引用1和2的内容。 接下来是MCP部分,需要说明MCP的作用,如何标准化数据源和工具的连接,可能涉及配置文件和API的使用,如引用3提到的。需要给出具体步骤,比如安装Cursor,配置MCP,以及如何在实际项目中应用,比如数据预处理和模型训练。 还要考虑用户可能的实际应用场景,比如小程序开发或AI集成,提供示例代码会更有帮助。同时,用户可能需要知道如何优化工作流程,所以结合两者的优势,比如用Cursor快速开发界面,用MCP处理数据流,这样整体效率更高。 需要注意引用来源的正确标注,确保每个引用在回答末尾对应正确的来源。同时,语言要简洁明了,结构清晰,分步骤说明使用方法,让用户能逐步跟随操作。可能还需要预见到用户的问题,比如如何安装、配置的具体细节,或者如何处理常见错误,但根据问题,重点应放在使用方法和整合上。 最后,生成的相关问题需要围绕Cursor和MCP的深入应用,比如优化方法、实际案例比较、与其他工具的区别,以及学习资源,帮助用户进一步探索。确保每个问题都有针对性,能够引导用户更深入地了解相关技术。</think>以下是关于在程序开发中使用 Cursor 和 MCP 技术的分步解析: ### 一、Cursor 的核心功能与应用 1. **智能代码生成** Cursor 内置 AI 辅助编程能力,支持通过自然语言描述生成代码片段。例如输入注释:`// 用 React 实现登录按钮组件`,可自动生成对应代码框架[^2]。 2. **多框架支持** 支持主流框架(React/Vue/微信小程序等)的代码补全和语法优化,显著提升前端开发效率。通过快捷键 `Ctrl+K` 可调出 AI 交互界面[^1]。 3. **实时错误检测** 对代码进行静态分析时,自动标记潜在错误并提供修复建议(如变量未定义、类型不匹配等)。 ### 二、MCP 协议的技术实现 1. **配置基础连接** 在项目根目录创建 `mcp-config.yaml`,定义数据源与模型接口: ```yaml data_sources: - type: MySQL host: localhost port: 3306 model_providers: - name: GPT-4 api_key: YOUR_API_KEY ```[^3] 2. **上下文注入示例** 通过注解方式为 AI 模型提供业务上下文: ```python # @mcp_context # database_schema: user_table(id,name,email) # business_rule: 邮箱必须包含@符号 def validate_email(email): return '@' in email ``` 3. **动态工作流构建** 使用 MCP 的流水线语法组合多个数据处理步骤: ```json { "pipeline": [ {"step": "data_cleaning", "tool": "Pandas"}, {"step": "feature_engineering", "model": "scikit-learn"}, {"step": "prediction", "model": "GPT-4"} ] } ``` ### 三、典型应用场景 1. **小程序开发加速** 使用 Cursor 生成微信小程序页面模板后,通过 MCP 连接后台数据库: ```javascript // @mcp_connect database=user_db Page({ getData() { wx.request({ url: 'mcp://query?sql=SELECT * FROM orders' }) } }) ``` 2. **AI 功能集成** 在 Python 后端中快速部署智能推荐功能: ```python # @mcp_model provider=GPT-4 def generate_recommendations(user_id): purchase_history = mcp.query_db(f"SELECT * FROM purchases WHERE user={user_id}") return mcp.generate(prompt=f"基于{purchase_history}生成推荐") ``` ### 四、优化建议 1. **建立上下文缓存池** 通过 `mcp.cache_context()` 方法重复利用已验证的上下文数据,减少模型 token 消耗。 2. **使用差分更新** 当数据库结构变更时,通过 MCP 的版本控制功能实现无缝迁移: ```bash mcp schema migrate --from=v1.2 --to=v2.0 ```
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