Trae最佳编程实践，写一个sftp MCP ，把Trae每一次请求都压榨的干干净净(玩转100个MCP系列第四弹)

大家好呀，我是程序员夏叶，深度AI编程使用者，专注于分享AI编程方面的使用技巧、经验以及前沿资讯，有兴趣的可以关注我的公众号，一起学习，共同进步。

本文是我的玩转100个MCP系列第四弹，使用Trae+sftp MCP，实现Trae的最佳编程实践，一个完整的闭环流程像下面这样：

修改代码
上传服务器(调用SFTP MCP)
写测试程序测试后台服务接口
从服务器获取错误日志(调用SFTP MCP)
修改代码，继续整个流程

以上步骤都是Trae自己在1次问答里面完成的，基本上放在那里，我去干别的事，它自己就把我接口都调通了，基本上每一次请求都能把Trae压榨的干干净净，绝不浪费每一次请求，就是每次需要点一下继续比较麻烦。

先看一下效果：

怎么说呢，效果真的很炸裂，我这个后端服务里面26个接口，Trae就是这样给我调通的。

一、sftp MCP产生背景

这个MCP起源其实是被Trae闹的，这里不得不吐槽一下Trae对项目的规则的遵循还有待加强哦，因为某些原因，我是把后端服务放到云服务器上去运行的，最开始我是手动上传文件，然后在服务器上复制报错下来发给Trae让它修复的，但是每次它改完以后就要在本地启服务，我在项目规则里面加了3条规则：

Trae完全当耳旁风了，搞得我很头大，每次都要手动停止请求，咋说它都不听，整个叛逆了，后来我就想到是不是可以整一个这样的MCP，让它可以自己上传文件，读取错误日志，然后自己修复这样子。

说干就干，我用Trae写了这个sftp MCP，然后自定义一个智能体，这下它就完全遵循我的指令了，再也不瞎整了。

二、sftp MCP功能介绍

SFTP MCP服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）构建的强大工具，它通过标准输入/输出（stdio）与客户端进行安全通信，提供了一系列与SFTP和远程服务器交互的功能。其核心特性包括：

安全传输 ：采用stdio作为传输方式，所有通信都在本地进行，避免了网络端口暴露，提升了安全性。
目录同步 (sync_directory) ：能够将本地目录完整地同步到远程SFTP服务器。此功能支持.gitignore风格的忽略规则，可以排除不需要同步的文件和目录（如日志文件、依赖目录等）。
单文件上传 (upload_file)：支持上传单个文件到远程服务器，并能根据配置自动推断远程路径，简化了操作。
远程文件读取 (read_remote_file)：可以读取并返回远程服务器上指定文件的内容，并支持指定文件编码。
远程命令执行 (execute_remote_command)：通过SSH在远程服务器上执行任意Shell命令，并返回命令的输出、错误和退出码，非常适合自动化运维任务。
远程目录列表 (list_remote_directory)：能够列出远程服务器上指定目录的内容，并返回详细的文件信息（如文件名、大小、权限等）。

三、sftp MCP安装和配置

3.1 python和uv的安装

因为这个MCP是基于python，所以首先需要自行安装python环境和uv命令，具体安装方式请参考下面这篇文章：

体验了一波Trae中智能体+MCP功能，真的太顶了(附保姆级MCP配置教程)

3.2 sftp MCP下载

sftp MCP的git地址如下： github.com/XiaYeAI/sft...

将项目克隆到本地，然后在终端进入到sftp-mcp-server目录，比如我的是E:\GIT_CODE\mcp\sftp-mcp-server，进入该目录下，执行如下命令:

bash 复制代码

uv sync

这个命令会安装项目依赖。

3.3 在Trae中配置sftp MCP

打开Trae IDE的AI侧栏，点击设置->MCP->手动添加。

在打开的输入框中输入如下配置：

bash 复制代码

{
  "mcpServers": {
    "sftp-server": {
      "command": "uv",
       "args": ["--directory", "/path/to/your/project", "run", "python", "src/main.py"],
      "env": {
         "TARGET_HOST": "your-sftp-server.com",
         "TARGET_USERNAME": "your-username",
         "TARGET_PASSWORD": "your-password",
         "LOCAL_PATH": "/path/to/local/directory",
         "REMOTE_PATH": "/path/to/remote/directory",
         "IGNORE_PATTERNS": "["*.log", "node_modules/", ".git/"]"
       }
    }
  }
}

重要说明：

将 /path/to/your/project 替换为您的项目根目录的绝对路径
env中环境变量说明如下：

变量	描述	默认值
`TARGET_HOST`	服务器主机名或 IP 地址	必需
`TARGET_USERNAME`	用户名	必需
`TARGET_PASSWORD`	密码	必需
`LOCAL_PATH`	本地目录路径	必需
`REMOTE_PATH`	远程目录路径	必需
`IGNORE_PATTERNS`	要忽略的文件模式	`[]`

然后点击确认，mcp界面出现绿色的勾说明配置成功了。

四、sftp MCP使用场景

SFTP MCP服务器的强大功能使其适用于多种开发和运维场景。

场景一：Web开发与持续部署

问题：您正在本地开发一个Web应用，并需要频繁地将代码同步到开发或预演服务器上进行测试。

解决方案：

配置服务器 ：在.env文件中配置好您的开发服务器SFTP信息和本地/远程代码路径。
一键同步 ：在MCP客户端中，直接调用sync_directory工具。服务器会自动同步所有变更的文件，并根据IGNORE_PATTERNS忽略掉node_modules等无需上传的目录。
远程重启服务 ：代码同步完成后，调用execute_remote_command工具在服务器上执行重启命令（如 systemctl restart nginx 或 pm2 reload my-app），使变更生效。

场景二：远程服务器运维与管理

问题：您需要管理一台远程服务器，包括上传配置文件、查看日志、执行维护脚本等。

解决方案：

上传配置文件 ：使用upload_file工具，将本地修改好的配置文件（如nginx.conf）精确地上传到服务器的指定位置。
查看日志 ：使用read_remote_file工具，直接在您的IDE中查看远程服务器上的日志文件内容，无需通过SSH客户端登录服务器。
执行维护脚本 ：通过execute_remote_command工具运行服务器上的备份脚本、清理脚本或任何其他维护任务，并立即获取执行结果。

场景三：数据分析与文件处理

问题：您需要将本地生成的数据集上传到远程计算服务器进行处理，并在处理完成后下载结果。

解决方案：

上传数据集 ：使用upload_file将大型数据文件（如CSV或JSON文件）上传到服务器。
启动处理任务 ：调用execute_remote_command在服务器上运行数据处理脚本（如一个Python或R脚本）。
监控与获取结果 ：您可以编写一个轮询逻辑，定期使用list_remote_directory检查输出目录，或使用read_remote_file查看一个状态文件。当任务完成后，再使用read_remote_file获取最终的结果文件内容。

以上这些都是可能的场景，在Trae中使用，最好是自定义一个智能体，明确告知智能体你的处理流程，比如我的提示词是这样：

bash 复制代码

注意：严格执行项目规则中的约束。
注意：不要写开发文档，现在项目中文档太多了。
你是一个资深的测试开发工程师，你擅长开发代码以后，自己进行测试，然后我们现在有一个项目，需要先使用测试程序跑通api，代码在本地生成，但是运行是在服务器，一个正常的工作流是这样：
1.你写测试程序测试后端api是否可以正常调用
2.如果返回报错，需要你通过sftp-server工具从服务器取日志文件下来读取错误，日志文件路径：/xxx/xxx/xxxx
3.根据错误你修改后端代码，然后调用sftp-server自动上传代码，代码本地路径：E:\GIT_CODE\xxxxx，上传服务器路径：/opt/xxxxx，上传后不需要你重启程序，后台程序会保持热更新
4.然后你继续调用测试api的程序进行测试
5.循环以上过程，直到项目所有api接口都可以调通

然后就出现了本文最开始的场景，每一次的请求都能压榨的干干净净，比较烦的一点是还需要点击继续，要是不用我点继续就好了。

当然啦，以上场景可能更适合从0到1的项目，如果是公司项目，那还是要谨慎一点，还是要自己确认一下每次的改动。

话说以前我还想学习一下怎么写mcp来着，这次写突然发现，用Trae写一个mcp也太简单了，我只是描述了一下我的需求，它自己找到mcp的最新文档，根据文档就写出了这么一个mcp，搞得我完全没有欲望去学了。

好了，今天就说到这里了，如果对你有所启发，麻烦动动你宝贵的小手点个赞，谢谢！