MCP详解

一、MCP 是什么

1. 定义

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是 Anthropic 于 2024 年 11 月发布的一项开放标准协议。它定义了 AI 应用（如 Cursor、Claude Desktop、Windsurf 等）与外部数据源/工具之间的标准化通信方式。

一句话概括：MCP 是 AI 世界的 USB-C 接口。

2. MCP 解决了什么问题

在 MCP 出现之前，每个 AI 应用想要访问外部数据（数据库、文件系统、API 等），都需要单独写集成代码：

没有 MCP 的世界：

Cursor   ──自定义代码──→ PostgreSQL
Cursor   ──自定义代码──→ GitHub API
Cursor   ──自定义代码──→ Slack API
Claude   ──另一套代码──→ PostgreSQL
Claude   ──另一套代码──→ GitHub API
Windsurf ──又一套代码──→ PostgreSQL

= M 个应用 × N 个数据源 = M×N 种集成

MCP 出现后：

有 MCP 的世界：

Cursor   ─┐                  ┌─→ PostgreSQL MCP Server
Claude   ─┤── MCP 协议 ──→  ├─→ GitHub MCP Server
Windsurf ─┘                  └─→ Slack MCP Server

= M + N 种集成（每个应用实现一次 MCP Client，每个数据源实现一次 MCP Server）

3. 核心架构

MCP 采用客户端-服务器架构：

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│                    宿主应用 (Host)                     │
│              如 Cursor IDE、Claude Desktop            │
│                                                       │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │               MCP Client（客户端）               │  │
│  │         内嵌在宿主应用中，管理与 Server 的连接     │  │
│  └────────┬──────────────┬──────────────┬──────────┘  │
└───────────┼──────────────┼──────────────┼─────────────┘
            │              │              │
        MCP 协议       MCP 协议       MCP 协议
      (JSON-RPC 2.0) (JSON-RPC 2.0) (JSON-RPC 2.0)
            │              │              │
            ▼              ▼              ▼
     ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐
     │ MCP Server │ │ MCP Server │ │ MCP Server │
     │ PostgreSQL │ │   GitHub   │ │ 文件系统    │
     └──────┬─────┘ └─────┬──────┘ └─────┬──────┘
            │              │              │
            ▼              ▼              ▼
       PostgreSQL     GitHub API      本地文件

4. MCP 的三大核心能力

能力	类比	说明
Tools（工具）	POST 请求	可执行的操作。AI 可以调用，会产生副作用。如：执行 SQL 查询、创建 GitHub Issue、发送消息
Resources（资源）	GET 请求	只读数据。AI 可以读取但不会修改。如：数据库表结构、配置文件内容、API 文档
Prompts（提示模板）	函数模板	预定义的 Prompt 模板。如：代码审查模板、SQL 生成模板

5. MCP 的通信方式

MCP 使用 JSON-RPC 2.0 协议进行通信，支持两种传输方式：

stdio（标准输入输出）：MCP Server 作为本地子进程运行，Client 通过 stdin/stdout 与其通信。适合本地工具（如 Cursor 中使用的方式）。

Cursor (Client) ──stdin/stdout──→ MCP Server 进程

HTTP + SSE（Server-Sent Events）：MCP Server 作为独立 HTTP 服务运行，Client 通过网络与其通信。适合远程服务、多用户共享场景。

Client ──HTTP POST──→ MCP Server (远程)
Client ←──SSE────── MCP Server (远程)

6. MCP Server 的工作原理

一个 MCP Server 本质上就是一个程序，它：

1. 启动后声明自己提供了哪些 Tools、Resources、Prompts（通过 initialize 握手）
2. 等待 Client 的请求（通过 JSON-RPC）
3. 执行请求并返回结果

例如一个 PostgreSQL MCP Server 启动后会告诉 Client：”我有一个 query 工具，接受一个 SQL 字符串参数，可以查询数据库。” 当 AI 决定要查数据库时，Client 就通过 MCP 协议调用这个 query 工具。

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二、以 Supabase/PostgreSQL 为例的完整实践

场景

你有一个前端项目，使用 Supabase 作为后端数据库。你希望在 Cursor 中让 AI Agent 能够直接查询你的 Supabase 数据库——例如查看表结构、查询数据、帮你写 SQL。

方案选择

有两种常用的 MCP Server 可以连接 PostgreSQL/Supabase：

MCP Server	来源	特点
@supabase/mcp-server-supabase	Supabase 官方	专为 Supabase 设计，支持表管理、Edge Functions、Auth 等 Supabase 特有功能
@modelcontextprotocol/server-postgres	MCP 官方	通用 PostgreSQL 连接器，纯 SQL 操作，更轻量

下面分别介绍。

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方案 A：使用 Supabase 官方 MCP Server

步骤 1：获取 Supabase 凭证

你需要两样东西：

• Supabase Access Token：在 https://supabase.com/dashboard/account/tokens 创建一个 Personal Access Token
• Project ID：你的 Supabase 项目 ID，在项目 Settings → General 中可以找到，格式如 abcdefghijklmnop

步骤 2：在 Cursor 中配置 MCP Server

打开 Cursor 的 Settings → MCP，点击 “Add new MCP Server”，或者直接编辑项目根目录下的 .cursor/mcp.json 文件（全局配置则在 ~/.cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@supabase/mcp-server-supabase@latest",
        "--access-token",
        "<你的 Supabase Access Token>",
        "--project-ref",
        "<你的 Project ID>"
      ]
    }
  }
}

这段配置告诉 Cursor：

• 启动一个名为 supabase 的 MCP Server
• 通过 npx 运行 @supabase/mcp-server-supabase 这个 npm 包
• 传入访问令牌和项目 ID 作为参数
• 通信方式默认是 stdio（不用显式指定）

步骤 3：重启 Cursor

配置保存后重启 Cursor（或重新加载窗口），Cursor 会自动启动这个 MCP Server 进程并与之建立连接。

步骤 4：验证连接

在 Cursor Settings → MCP 页面，你应该能看到 supabase Server 的状态为绿色（已连接），并列出它提供的所有 Tools。

可用工具一览

Supabase 官方 MCP Server 提供了非常丰富的工具：

数据库操作：
├── list_tables          列出所有表
├── list_extensions      列出已安装的扩展
├── list_migrations      列出迁移历史
├── apply_migration      应用新的迁移（DDL）
├── execute_sql          执行任意 SQL（读写皆可）
├── get_table_definition 获取表的完整定义（列、约束、索引等）

项目管理：
├── get_project_url      获取项目的 API URL
├── get_anon_key         获取匿名 API Key
├── list_projects        列出所有 Supabase 项目

Auth 管理：
├── list_auth_users      列出认证用户

Edge Functions：
├── list_edge_functions  列出边缘函数
├── deploy_edge_function 部署边缘函数

日志：
├── get_logs             查看项目日志

存储：
├── list_storage_buckets 列出存储桶

分支（Pro 功能）：
├── create_branch        创建数据库分支
├── list_branches        列出分支
├── ...

步骤 5：在 Cursor 中使用

配置完成后，你就可以在 Cursor 的 Agent 模式中直接对话：

你：查看一下我的 Supabase 数据库中有哪些表

Cursor AI：（自动调用 list_tables 工具）你的数据库中有以下表：users, projects, analytics_events, …

你：查询 analytics_events 表中最近 7 天的数据，按 event_type 分组统计

Cursor AI：（自动调用 execute_sql 工具，执行 SELECT event_type, COUNT(*) FROM analytics_events WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '7 days' GROUP BY event_type）结果如下…

AI 会自主决定何时调用哪个工具，这就是 MCP + Agent 的魅力。

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方案 B：使用通用 PostgreSQL MCP Server

如果你只需要纯 SQL 查询能力，或者想连接的是非 Supabase 的 PostgreSQL 数据库：

步骤 1：获取数据库连接字符串

Supabase 的 PostgreSQL 连接字符串在：项目 Dashboard → Settings → Database → Connection string → URI

格式如下：

postgresql://postgres.[project-ref]:[password]@aws-0-[region].pooler.supabase.com:6543/postgres

步骤 2：配置 MCP Server

在 .cursor/mcp.json 中：

{
  "mcpServers": {
    "supabase-db": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://postgres.xxxx:password@aws-0-region.pooler.supabase.com:6543/postgres"
      ]
    }
  }
}

这个 Server 更轻量，通常提供以下工具：

├── query     执行只读 SQL 查询（SELECT）
├── list_tables  列出所有表
└── describe_table  查看表结构

注意这个 Server 默认只允许只读查询，比 Supabase 官方版更安全。

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两种方案对比

维度	Supabase 官方 MCP	通用 PostgreSQL MCP
安装	@supabase/mcp-server-supabase	@modelcontextprotocol/server-postgres
认证方式	Access Token + Project Ref	数据库连接字符串
工具数量	20+ 个（含 Auth、Storage、Edge Functions 等）	2-3 个（纯 SQL 操作）
写操作	支持（DDL + DML）	默认只读
适用场景	深度 Supabase 集成	只需查询数据库
安全性	需妥善保管 Access Token	需妥善保管连接字符串

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三、MCP 的底层通信细节

为了让你更深入理解，下面展示一次完整的 MCP 调用在底层是如何发生的：

1. 初始化握手

Cursor 启动 MCP Server 后，先发送初始化请求：

// Client → Server
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "initialize",
  "params": {
    "protocolVersion": "2024-11-05",
    "capabilities": { "tools": {} },
    "clientInfo": { "name": "cursor", "version": "0.45.0" }
  }
}

// Server → Client
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "protocolVersion": "2024-11-05",
    "capabilities": { "tools": { "listChanged": true } },
    "serverInfo": { "name": "supabase-mcp", "version": "1.0.0" }
  }
}

2. 发现可用工具

// Client → Server
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/list"
}

// Server → Client
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "execute_sql",
        "description": "Execute a SQL query against the Supabase database",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "query": {
              "type": "string",
              "description": "The SQL query to execute"
            }
          },
          "required": ["query"]
        }
      }
    ]
  }
}

这些工具信息会被注入到 LLM 的上下文中，让 AI 知道有哪些工具可用。

3. 调用工具

当 AI 决定要查询数据库时：

// Client → Server
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "execute_sql",
    "arguments": {
      "query": "SELECT count(*) FROM users WHERE created_at > '2025-01-01'"
    }
  }
}

// Server → Client
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "[{\"count\": 1523}]"
      }
    ]
  }
}

Server 执行 SQL，将结果返回给 Client，Client 再把结果送回 LLM，LLM 据此生成自然语言回答。

完整流转图

用户在 Cursor 中提问："数据库中有多少用户？"
    │
    ▼
Cursor 将问题 + 可用工具列表 发给 LLM
    │
    ▼
LLM 决定调用 execute_sql 工具，输出：
  {"tool": "execute_sql", "args": {"query": "SELECT count(*) FROM users"}}
    │
    ▼
Cursor（MCP Client）通过 MCP 协议调用 Server
    │  JSON-RPC via stdio
    ▼
MCP Server 连接 PostgreSQL，执行 SQL
    │
    ▼
MCP Server 返回结果：[{"count": 4231}]
    │
    ▼
Cursor 将结果送回 LLM
    │
    ▼
LLM 生成最终回答："您的数据库中目前有 4,231 个用户。"
    │
    ▼
用户看到回答

---

四、安全注意事项

1. 永远不要将 Access Token 或数据库连接字符串提交到 Git。将 .cursor/mcp.json 加入 .gitignore，或使用环境变量方案

2. 最小权限原则：如果只需要读取数据，使用只读的数据库角色连接；Supabase 的 Access Token 可以创建有限权限的

3. 生产数据库谨慎操作：MCP 让 AI 可以直接执行 SQL，如果是生产数据库，建议使用只读连接或连接到只读副本

4. 环境变量方案（推荐）：

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@supabase/mcp-server-supabase@latest",
        "--access-token",
        "${SUPABASE_ACCESS_TOKEN}",
        "--project-ref",
        "${SUPABASE_PROJECT_REF}"
      ]
    }
  }
}

然后在系统环境变量中设置 SUPABASE_ACCESS_TOKEN 和 SUPABASE_PROJECT_REF，而非硬编码在配置文件中。

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五、MCP 生态现状

目前已经有大量现成的 MCP Server 可以直接使用：

MCP Server	功能
server-postgres	PostgreSQL 查询
server-sqlite	SQLite 查询
server-filesystem	文件系统读写
server-github	GitHub 操作（Issue、PR、搜索）
server-slack	Slack 消息收发
server-puppeteer	浏览器自动化
server-fetch	HTTP 请求
server-memory	AI 长期记忆存储
server-brave-search	Brave 搜索引擎
server-google-maps	Google 地图
@supabase/mcp-server-supabase	Supabase 全功能
@upstash/mcp-server	Redis/Kafka 操作

社区还在快速增长中。你也可以自己编写 MCP Server——本质上就是一个实现了 MCP 协议的 Node.js/Python 程序。