前言
最近用TREA
做两个需求,这两需求都是对接第三方提供的接口,没啥业务逻辑吧。因为对方都提供了接口文档,这次我把接口文档的MD文件直接丢到工程里面,让TREA
帮我实现接口对接。基本上85%的代码都帮我完成了。
最近TREA
又推出了两个重磅功能一个是MCP
和智能体
,智能体大家应该不陌生,主要是MCP
这个我也有点蒙。今天就带大家了解一下什么是MCP
以及MCP
到底有什么用呢
MCP简介
MCP
并不是Trae
中的独有的插件,MCP(Model Context Protocol)是由Anthropic**公司于2024年11月推出的开源协议,旨在标准化大型语言模型(LLM)与外部数据源、工具之间的交互方式,解决AI模型访问外部资源时的碎片化问题。
tra
e 中的智能体作为 MCP
客户端可以选择向 MCP Server
发起请求,以使用它们提供的工具。你可以自行添加 MCP Server
,并添加到自定义的智能体中来使用.

MCP核心功能和使用
一、MCP的核心功能与Java开发的适配性
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标准化工具接入
MCP协议通过定义统一的接口规范,允许Java开发者通过JSON配置文件快速集成第三方服务(如数据库、API、设计工具等)。例如,通过配置PostgreSQL的MCP Server,Trae可自动生成数据库迁移脚本,并与Spring Boot项目无缝对接15。
- 示例 :在Java项目中,开发者可在
.trae/mcp.json
中定义数据库MCP,实现ORM框架(如Hibernate)与AI生成代码的联动,减少手动编写实体类的时间。
- 示例 :在Java项目中,开发者可在
-
上下文增强开发效率
MCP支持将文档、代码库、Web内容等作为AI的上下文输入。例如,Java开发者可上传Spring Cloud或Dubbo的文档链接,Trae将基于这些上下文生成符合微服务规范的代码片段,避免因框架版本差异导致的兼容性问题。
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智能体(Agent)协同工作
Java开发者可自定义Agent,结合MCP工具链实现复杂任务的自动化。例如,通过创建"微服务调试Agent",调用Kafka MCP实时监控消息队列,并生成异常处理建议。
二、MCP的配置与使用方式
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快速接入MCP市场
Trae内置的MCP市场提供了常用服务的预配置模板(如GitHub、Figma、PostgreSQL),Java开发者仅需填写API密钥即可完成集成。例如,GitHub MCP可用于自动生成项目Issue模板或CI/CD脚本67。
- 步骤:通过IDE设置入口进入MCP配置页,选择目标服务(如Kubernetes MCP),粘贴Token完成授权,即可在Java项目中调用集群管理功能7。
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手动配置与扩展
若需集成私有化服务(如企业内部系统),开发者可通过JSON文件手动定义MCP Server,支持SSE(Server-Sent Events)或stdio传输协议。例如,为Spring Boot项目定制一个"日志分析MCP",实时解析日志并生成性能报告16。
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规则与MCP的联动
Java开发者可通过
.rules
文件定义代码规范(如Checkstyle规则),结合MCP工具确保生成的代码符合团队要求。例如,配置"代码质量Agent"调用SonarQube MCP,自动修复静态代码分析问题。
三、典型应用场景与Java案例
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数据库自动化管理
使用PostgreSQL MCP生成DDL脚本,并与Liquibase或Flyway集成,实现数据库版本控制的自动化。
- 流程:需求描述 → Trae生成SQL脚本 → 人工审核 → 自动执行迁移。
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微服务开发与调试
结合Spring Cloud MCP,AI可基于OpenAPI文档生成Feign客户端代码,或通过Zipkin MCP追踪分布式链路,辅助定位性能瓶颈。
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CI/CD流水线增强
通过Jenkins或GitLab MCP,Trae可根据代码变更自动生成流水线配置(如Dockerfile、Kubernetes部署文件),减少手动编写YAML的工作量。
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文档与代码同步
调用Swagger MCP解析Java代码中的注解,自动更新API文档,确保文档与代码的一致性。
四、总结
对于Java开发者而言,Trae的MCP不仅是技术工具,更是一种新的协作范式,通过标准化协议和AI能力,将重复性工作自动化,从而专注于架构设计与核心逻辑创新。以后开发集成工具(trae)肯定是离不开MCP
的。
当然现在对于后端java程序员来说,像TREA
可能还不够成熟,希望大家还是下来尝试尝试吧,在默写场景还是能大大提升自己的开发效率。
现在AI工具发展挺快的,我们的开发模式肯定也是要跟着AI生态去做相应的改变的。
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