【AI】如何基于cursor创建MCP索引pdf

我们可以把MCP理解成Cursor和外部功能之间的"翻译官"，它能让Cursor和专门处理PDF的工具"对话"，实现PDF解析、向量化存储和检索这些功能。

一、MCP到底是什么

MCP全称是‌Model Context Protocol‌，简单来说就是一套"沟通规则"，它规定了Cursor怎么和外部的服务、工具交流。比如你想让Cursor处理PDF，Cursor本身没有这个能力，就需要通过MCP这个"翻译官"，把你的需求"翻译"成外部PDF处理工具能听懂的语言，再把工具处理好的结果"翻译"回Cursor能展示的内容。

二、Windows电脑上怎么创建或获取MCP

先确认基础环境
确保你的Windows电脑已经安装了Python（推荐3.8及以上版本），可以从Python官网下载安装。
安装好Python后，打开命令提示符（Win+R输入cmd），输入pip --version，确认pip（Python的包管理工具）能正常工作。
创建MCP服务端（以PDF解析为例）

这里我们用一个简单的开源框架来搭建，步骤如下：

安装依赖工具‌

在命令提示符里输入以下命令，安装文档解析、向量处理需要的工具：

复制代码

bash
Copy Code
pip install pdfplumber sentence-transformers faiss-cpu langchain

pdfplumber：负责把PDF里的文字提取出来

sentence-transformers：把提取的文字转换成计算机能理解的"向量"

faiss-cpu：用来存储和检索这些向量

langchain：帮我们快速搭建MCP服务的框架

编写MCP服务代码‌

新建一个叫pdf_mcp_server.py的文件，把下面的代码复制进去：

c 复制代码

python
Copy Code
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import SentenceTransformerEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI  # 如果用本地模型，可替换为LocalLLM
import json
import socket

# 1. 加载PDF并拆分文本
loader = PyPDFLoader("你的PDF文件路径.pdf")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 2. 转换成向量并存储
embeddings = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = FAISS.from_documents(texts, embeddings)

# 3. 创建MCP服务接口
def handle_mcp_request(request):
    # 解析请求（这里简化处理，实际可根据MCP协议规范调整）
    query = request.get("query", "")
    if not query:
        return {"error": "缺少查询内容"}
    
    # 用向量检索回答问题
    retriever = vectorstore.as_retriever()
    qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), chain_type="stuff", retriever=retriever)
    result = qa.run(query)
    return {"answer": result}

# 4. 启动服务（监听本地端口）
def start_server():
    server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    server.bind(("localhost", 9000))
    server.listen(1)
    print("MCP服务已启动，监听端口9000")
    while True:
        client, addr = server.accept()
        request = json.loads(client.recv(1024).decode())
        response = handle_mcp_request(request)
        client.send(json.dumps(response).encode())
        client.close()

if __name__ == "__main__":
    start_server()

注意把代码里的"你的PDF文件路径.pdf"替换成你电脑里实际的PDF文件路径

如果不想用OpenAI的在线模型，也可以换成本地的开源模型，比如LlamaCpp，需要额外安装pip install llama-cpp-python

启动MCP服务‌

把代码保存好后，在命令提示符里进入这个文件所在的文件夹，输入python pdf_mcp_server.py，就会启动MCP服务，它会在本地的9000端口等待Cursor的连接。

在Cursor里配置MCP

打开Cursor，进入设置界面（快捷键Ctrl+Comma）

找到Model Context Protocol相关设置，添加一个新的MCP服务：

服务名称：可以随便起，比如PDF解析服务

服务地址：填写http://localhost:9000

协议版本：选择最新版本

保存设置后，重启Cursor，现在你就可以在Cursor里上传PDF，然后提问，它就会通过MCP调用我们搭建的服务来处理PDF啦

三、快速获取现成MCP服务（不想自己搭建）

如果你不想自己写代码，也可以用一些开源的现成工具，比如：

PrivateGPT‌：一个开源的本地PDF处理工具，它本身就支持MCP协议，你可以直接下载安装，然后在Cursor里配置它的服务地址

quivr‌：另一个开源的RAG工具，也支持MCP，安装后可以快速和Cursor对接

从截图来看，你同事的 Cursor 目前没有安装任何 MCP 工具（显示 "No MCP Tools"）。

添加 MCP 的两种方式

方式一：通过 UI 添加（截图中的按钮）

点击 "Add Custom MCP" 按钮，然后填写：

字段	说明
Name	工具名称，如 `yocto-builder`
Type	选择 `stdio`（本地命令）或 `sse`（远程服务）
Command	启动命令，如 `python3` 或 `node`
Arguments	参数，如 `/path/to/yocto_mcp_server.py`

方式二：直接编辑配置文件（推荐 ⭐）

创建或编辑项目根目录的 .cursor/mcp.json：

json 复制代码

{
  "mcpServers": {
    "yocto-sa522": {
      "command": "python3",
      "args": ["/home/user/yocto-mcp/yocto_mcp_server.py"],
      "env": {
        "YOCTO_BUILD_DIR": "/path/to/yocto/build"
      }
    },
    "android-adb": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "android-debug-bridge-mcp"]
    }
  }
}

然后 重启 Cursor 或按 Cmd/Ctrl + Shift + P → Developer: Reload Window

快速测试步骤

bash 复制代码

# 1. 创建目录
mkdir -p ~/cursor-mcp && cd ~/cursor-mcp

# 2. 保存之前提供的 yocto_mcp_server.py
# [粘贴代码]

# 3. 安装依赖
pip install mcp

# 4. 测试服务器能否独立运行
python3 yocto_mcp_server.py
# 应该没有报错，等待输入

# 5. 配置 Cursor
# 按上面的方式二创建 .cursor/mcp.json

验证安装成功

配置完成后，在 Cursor 中：

查看 Tools 面板 → 应该显示 yocto-sa522 和可用工具列表
在 Composer 中测试 ： "使用 yocto 工具编译 linux-qcom"

如果成功，Cursor 会自动调用 bitbake_compile 工具。

常见问题

问题	解决
显示 "Connection refused"	检查 Python 路径是否正确
工具不显示	确保 mcp.json 语法正确，重启 Cursor
命令执行失败	在终端先测试 `python3 yocto_mcp_server.py` 是否能运行
权限不足	确保有执行权限：`chmod +x yocto_mcp_server.py`

需要我提供一个 简化版的 yocto_mcp_server.py 吗？只保留最核心的编译和日志功能，方便快速测试。