MCP 协议应用场景 —— Cursor 连接 Master Go AI

一、MCP 协议简介

MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是一种用于 AI 应用与外部工具之间建立安全连接和标准化交互的通信协议。它的核心价值在于解决两大行业痛点:

1. 不同工具接口标准不统一,AI 难以直接调用;

2. 直接 API 调用存在安全风险,缺乏权限和认证控制。

MCP 三层架构设计

MCP 通过清晰的层级分工实现高效交互:

  • AI 应用层:作为调用方发起需求,例如 Cursor 想访问设计文件(例:"访问 Master Go 设计稿并生成代码")。

  • MCP 协议层:在中间层进行协议转换、任务调度和安全认证,充当 "万能适配器"。

  • 外部工具集层:提供具体功能资源,如数据库、命令行、第三方 API,或设计平台 Master Go。

通过这种架构,MCP 就像一座桥梁,既能让 AI 方便与其它工具建立连接关系,又能确保交互过程安全、可控。

二、MCP 协议为何适合连接 AI 与设计工具

前端开发 场景中,开发者常常需要将设计稿 转换为前端代码 。传统方式是上传截图给 AI,让 AI 根据像素图像解析布局和样式。然而,这种方式存在明显局限性:图像识别会受到清晰度、色彩偏差和缩放等因素影响,很容易造成识别误差 ,比如按钮尺寸不对、颜色代码偏差、字体样式不准等,导致生成的代码需要再次修改

相比之下,MCP 协议提供了一种更精确的解决方案

AI 工具(例如 Cursor)可以通过 MCP 协议直接访问 设计平台(例如 Master Go)的设计文件源数据 。所谓源数据,并不是图像,而是设计文件底层的结构化信息。例如,一个按钮的源数据中包含:

json 复制代码
{
  "id": "btn-123",
  "type": "Button",
  "name": "提交",
  "position": { "x": 120, "y": 340 },  // 精确坐标
  "size": { "width": 160, "height": 40 },  // 准确尺寸
  "style": {
    "backgroundColor": "#007BFF",  // 十六进制色值
    "textColor": "#FFFFFF",
    "fontFamily": "Arial",
    "fontSize": 14,
    "borderRadius": 8  // 圆角参数
  },
  "layerIndex": 12,  // 图层层级
  "interactions": [
    { "event": "onClick", "action": "submitForm" }  // 交互逻辑
  ]
}
  • 元素的几何信息(位置坐标、宽高尺寸、层级顺序);

  • 样式信息(背景颜色、字体名称、字号、边框圆角、阴影效果);

  • 组件属性(按钮、输入框、图标等类型);

  • 图层关系(哪些元素在上层,哪些在下层);

  • 资源引用(图片链接、SVG 路径、图标库引用);

  • 交互逻辑(点击后跳转、触发的动作)。

有了这些精确的结构化数据 ,AI 直接依据真实的属性生成代码。这样得到的代码在布局、样式和交互上都能高度还原设计稿,减少再次修复的工作量。

三、Cursor 连接 Master Go 的详细步骤

前置准备

  1. 环境要求
  • 安装 Node.js v18+(支持 ES Modules语法);

  • Master Go 账号需拥有 研发席位权限(需要申请研发席位,否则连接生成令牌连接会报错,可以申请免费试用一个月),点击顶部按钮,然后申请团队版;

  • 推荐使用 Cursor v0.46+(MCP 功能在新版本中优化)。
  1. 获取 Master Go 访问令牌
  • 登录 Master Go → 右上角头像 → 个人设置 → 安全设置 ---> 生成令牌;

  • 保存令牌(形如 mg_xxxxxxxxxx),后续配置需使用。

配置 Cursor 的 MCP 连接

步骤 1:安装 Master Go MCP 插件

  • 打开 Cursor → 点击右上角 设置→ Tools → Add a Custom MCP Server → 打开 mcp.json 文件;

步骤 2:配置 mcp.json 文件

在弹出的配置窗口中,替换为以下参数(区分系统):

Windows 系统配置
perl 复制代码
{
  "mcpServers": {
      "mastergo-magic-mcp": {
          "command": "cmd",
          "args": [
              "/c",
              "npx",
              "-y",
              "@mastergo/magic-mcp",
              "--token=MG_MCP_TOKEN",
              "--url=https://mastergo.com",
              "--rule=如果使用图片,则下载到本地并使用相对路径",
              "--timeout=30000"
          ]
      }
  }
}
Mac 系统配置(相对于 Windows 系统的改动)
perl 复制代码
{
  "mcpServers": {
      "mastergo-magic-mcp": {
          "command": "/bin/sh",  // 将 Windows 的 "cmd" 改为 "/bin/sh"
          "args": [
              "-c",  // 将 Windows 的 "/c" 改为 "-c"
              "npx",
              "-y",
              "@mastergo/magic-mcp",
              "--token=MG_MCP_TOKEN",
              "--url=https://mastergo.com",
              "--rule=如果使用图片,则下载到本地并使用相对路径",
              "--timeout=30000"
          ]
      }
  }
}
主要字段含义说明
  • args:命令的参数列表。

    • /c(Windows)和 -c(Mac):用于执行后续的命令字符串。

    • npx:用于执行 npm 包的工具。

    • -y:在安装包时自动确认,无需手动输入 yes。

    • @mastergo/magic-mcp:Master Go 的 MCP 服务包。

    • --token=MG_MCP_TOKEN:用于身份验证的 Master Go 访问令牌,需替换为实际获取的令牌。

    • --url=``https://mastergo.com:Master Go 的官方网址。

    • --rule=如果使用图片,则下载到本地并使用相对路径:设置图片处理规则。

    • --timeout=30000:设置超时时间,单位为毫秒,此处表示 30 秒。

步骤 3:验证连接

  • 保存配置后,返回 MCP 设置页面;

  • 点击 刷新 按钮,若服务器状态显示 绿色图标,则连接成功。

四、实战:从设计稿生成前端代码

步骤 1:获取设计稿链接

  • 在 Master Go 中打开目标设计稿;

  • 选中需生成代码的容器图层(如整个页面或组件);

  • 右键 → 复制容器链接(格式:mastergo.com/file/xxx#pa...)。

步骤 2:在 Cursor 中生成代码

  • 打开 Cursor → 按 Ctrl+L 进入 Agent 模式;

  • 输入提示词(示例):

bash 复制代码
请根据以下设计稿链接生成代码:

1\. 使用 Vue 3.5 框架和 Element UI 组件库

2\. 严格遵循设计稿的布局、样式和交互逻辑

3\. 代码需包含响应式适配

设计稿链接:https://mastergo.com/file/xxx#page=xxx\&element=xxx
  • 发送后,Cursor 会自动通过 MCP 协议获取设计源数据,生成贴合设计的代码。

我正在全流程开发这个多模态 AI 全栈项目,如果感兴趣,可以点击链接了解: MasterGo AI+Cursor辅助开发多模态全栈项目

五、总结

MCP 协议通过标准化接口和安全机制,改变了 AI 与外部工具的交互方式。在前端开发场景中,Cursor 借助 MCP 连接 Master Go 后,从 "基于像素识别生成代码" 升级为 "基于源数据精准构建",生成的前端代码自然更贴近真实效果。

随着 MCP 生态的完善,未来 AI 还将实现与更多工具的无缝连接,推动开发流程向 "自然语言指令→自动化执行" 的方向演进。

相关推荐
范范之交1 分钟前
JavaScript基础语法two
开发语言·前端·javascript
什么都想学的阿超19 分钟前
【大语言模型 00】导读
人工智能·语言模型·自然语言处理
lxmyzzs21 分钟前
【图像算法 - 16】庖丁解牛:基于YOLO12与OpenCV的车辆部件级实例分割实战(附完整代码)
人工智能·深度学习·opencv·算法·yolo·计算机视觉·实例分割
明心知26 分钟前
DAY 45 Tensorboard使用介绍
人工智能·深度学习
界面开发小八哥35 分钟前
DevExtreme Angular UI控件更新:引入全新严格类型配置组件
前端·ui·界面控件·angular.js·devexpress
bitbitDown43 分钟前
重构缓存时踩的坑:注释了三行没用的代码却导致白屏
前端·javascript·vue.js
xiaopengbc1 小时前
火狐(Mozilla Firefox)浏览器离线安装包下载
前端·javascript·firefox
维维180-3121-14551 小时前
AI大模型+Meta分析:助力发表高水平SCI论文
人工智能·meta分析·医学·地学
程序员陆通1 小时前
CloudBase AI ToolKit + VSCode Copilot:打造高效智能云端开发新体验
人工智能·vscode·copilot
程高兴1 小时前
遗传算法求解冷链路径优化问题matlab代码
开发语言·人工智能·matlab