大家好,我是孟健。
最近 Trae 和 Coze 相继支持了 MCP,各大平台百花齐放,很多朋友都在问:到底该选哪一个?
今天,我就带大家详细拆解一下 Cursor、Trae、Coze、Cline 这几款主流工具对 MCP 的最新支持情况,帮你选出最适合自己的那一款!
什么是 MCP?
为了防止小白用户看不懂,先一句话解释一下什么是 MCP:
MCP(Model Context Protocol)是一种让大语言模型像插 USB 一样方便地连接外部工具和数据源的开放标准协议。让模型不再只是"会说话",而是真正"能做事"。
体验前的准备
为了体验 MCP,我们需要为电脑提前安装环境,首先需要安装 Node.js,去官网下载并安装:
Cline:集成度最高,细节透明
Cline 是一款集成于 VSCode 的开源 AI 编程助手,具备自主规划与执行能力,支持多语言模型,能够自动生成和修改代码、执行终端命令、调试 Web 应用。
我们先去 VSCode 官网下载并安装:
再访问 Cline 官网进行下载安装
安装完成后,侧边栏会出现 CLINE 的入口,如下图所示:

我们访问右上角的第二个按钮,就可以看到 MCP 市场了:

选择其中的 MCP 点击安装(比如 Sequential Thinking),我们就可以看到安装任务的所有细节:

Cline 有个好处就是每次调用的细节都有,包括用了多少 Token、上下文长度、花费了多少钱等等,都会非常详细的告知。
然后,我们在对话界面,打开设置,打开 MCP 的开关,就可以使用 MCP 了:

我们可以用这个 Prompt 进行测试:
使用sequential-thinking帮我分析证明数学问题:"对于任意正整数n,n^2 + n 是偶数"
最终,MCP 进行了 5 轮思考,解答了这个问题:

体验总结:
-
Cline 对 MCP 支持最全面,集成度高且灵活,Act&Plan 双模式让 Agent 能逐步细化方案,透明度极高。
-
不足:全局代码理解、检索和性能略逊于 Cursor,界面对新手不够友好。
-
计费模式为 Token 计费,多轮对话注意 Token 消耗。
Cursor:AI Coding 首选,生态强大
Cursor 是一款基于 VSCode 开发的 AI 代码编辑器,集成了先进的人工智能模型,能够通过自然语言与开发者交互,自动生成、修改和优化代码,显著提升编程效率。
我们可以访问 Cursor 官网进行下载安装:
安装好之后,访问 Cursor Settings:

选择 MCP 的 Tab 就可以看到 MCP 的情况了:

Cursor 没有提供 MCP 的应用市场,我们需要通过三方应用市场来安装,这里推荐 Smithery:

选择了某个 Server 之后,再右侧的 installation 面板,可以选择 Cursor,然后拷贝 cli 命令,到命令行里粘贴执行就可以安装成功了。
Cursor 总体支持良好,但安装使用还是略需要手动配置。没有提供内置的 MCP 市场。
我们可以试一下同样的 Prompt:
使用sequential-thinking帮我分析证明数学问题:"对于任意正整数n,n^2 + n 是偶数"

相对来说,Cursor 对 MCP 的支持不算特别友好,需要依赖于第三方市场手动配置。但 Cursor 的上下文能力和检索能力非常强,还是目前 AI Coding 考虑首选的工具。
另外,Cursor 走的是订阅模式,在未开 use-based 选项下,是不会有额外费用产生的。
目前 Cursor 对于 MCP 有几个限制:

体验总结:
-
Cursor 对 MCP 支持良好,但安装和配置略需手动操作。
-
上下文和检索能力极强,是 AI Coding 的首选工具。
-
订阅制,无 use-based 选项下不会有额外费用。
-
限制:只支持 40 个 MCP tools,暂不支持 MCP Resources 和远程开发。
Trae:上手最友好,适合国内用户
Trae 在最新版本当中提供了 MCP 的支持,大幅度提升了可扩展性。
安装Trae国内版,可以访问以下网址:
安装过后,在右侧的面板中,就可以开启MCP的智能体:

目前Trae的体验,对于新人上手应该是最友好的,会直接引导添加:

但不太友好的是,它还需要手动把JSON复制过来:

配置好了之后,我们可以用同样的Prompt试一下(不过Trae对于MCP工具的使用很谨慎,我的测试中必须显式告知使用sequential-thinking mcp才行)

注意DeepSeek R1模型是不支持tools的,我们切换到DeepSeek-V3-0324这个版本,也是目前调用MCP支持中文和代码能力最强的一种方式。
Coze:原生生态,门槛最低
Coze 对 MCP 的支持是高度原生且生态化的,用户几乎无感使用。
直接线上访问Coze空间:

点击MCP扩展,就可以添加MCP服务了:

目前Coze的MCP都是内置的,直接使用,是使用门槛最低的方式了。
我让它基于高德地图API,帮我推荐1日游行程:

很不幸的是,一直卡在经纬度出问题,看起来还比较粗糙,还需要再优化优化。
体验总结:
-
MCP 工具全部内置,使用门槛最低。
-
但目前生态还在完善,部分功能(如高德地图API推荐行程)体验不够稳定。
四大平台对比一览
最后,我们将四款工具的对比详细整理成表格,供大家参考:
对比维度 | Cline (IDE插件) | Cursor (独立IDE) | Trae (字节IDE) | Coze (智能体平台) |
---|---|---|---|---|
类型 | VSCode插件 | 独立AI原生IDE | 独立AI原生IDE | 云端智能体开发平台 |
核心功能 | • 文件/终端/浏览器自动化 • MCP原生集成(跨文件代码生成、本地服务调用) | • 多行编辑预测/智能重写 • MCP灵活配置(GitHub API调用、无头浏览器自动化) | • 项目生成/中文优化 • MCP企业级整合(Figma转代码、低空经济分析) | • 零代码智能体搭建 • MCP平台化插件(飞书/高德地图集成、多模态创作) |
模型支持 | OpenAI/Gemini/Claude(自配API) | GPT/Claude/Gemini(内置) | 国内:DeepSeek 海外:Claude 3.7/GPT-4.1 | 多模型接入(GPT/Claude/自研模型) |
定价策略 | 开源免费 | 免费版+专业版($20/月) | 国内免费;海外免费(需国际网络) | 免费基础功能+企业付费服务 |
MCP协议支持 | ✅ 深度集成 • 动态扩展工具(数据库连接等) • 开源自定义MCP服务器开发 | ✅ 灵活配置 • 手动配置MCP服务器(GitHub/SQLite) • 需Node.js环境 | ✅ 企业级整合 • 内置MCP市场(高德/Figma) • 项目级权限控制 | ✅ 平台化生态 • 官方MCP插件(飞书/高德) • 用户自定义MCP工作流 |
MCP开发门槛 | 需熟悉VSCode插件开发 | 手动编写JSON配置,Windows需特殊命令 | 图形化向导辅助配置 | 零代码,自然语言描述需求 |
MCP安全机制 | • 文件修改人工确认 • 终端执行授权 | 环境变量管理敏感信息(如GitHub Token) | • 企业权限分级 • 本地/远程服务隔离 | OAuth验证,数据不出企业域 |
适用场景 | 复杂任务处理(自动化测试、跨文件生成) | 快速开发(API管理、浏览器自动化) | 中文企业项目(设计转代码、数据分析) | 非技术用户AI应用(客服机器人、股票分析) |
优势 | 高自主性+开源扩展 | 响应速度最快+多语言兼容 | 中文支持优秀+国产模型深度集成 | 零代码+可视化工作流 |
劣势 | 需手动配置API/学习成本高 | 收费高/中文理解弱 | 插件生态待完善 | 依赖云端/复杂逻辑需代码介入 |
个人建议
从我个人的经验来说,推荐大家:
-
想要极致透明和灵活,推荐 Cline。
-
追求强大代码理解和检索,首选 Cursor。
-
国内用户、合规需求,优先考虑 Trae。
-
完全小白,建议先从 Coze 入门体验。
大家可以根据自己的情况选择合适的工具。
你最看重 MCP 工具的哪一点?欢迎留言讨论!
点击头像可以找到我,进行深度链接哦~