VS Code Copilot Chat 配置 MCP Server 全攻略（以 Next AI Draw.io 为例）

CedarQR2026-07-14 15:30

VS Code Copilot Chat 配置 MCP Server 全攻略（以 Next AI Draw.io 为例）

从零开始，手把手教你让 Copilot Chat 拥有「画画」超能力 🎨

目录

一、什么是 MCP？

1.1 概念

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是由 Anthropic 公司于 2024 年底提出的开放标准协议。它的核心目标是：标准化 AI 模型与外部工具、数据源之间的连接方式。

通俗的类比：

复制代码 
传统方式：每个 AI 应用 ↔ 每个工具都要单独写适配代码（像每种手机都要专属充电器）
MCP 方式：AI 应用 ↔ MCP 协议 ↔ 工具（像 USB-C，一种接口通吃所有设备）

1.2 架构

复制代码 
┌──────────────────┐                    ┌──────────────────┐
│   MCP Client     │                    │   MCP Server     │
│                  │    MCP Protocol    │                  │
│  · VS Code       │◄──────────────────►│  · 文件系统访问   │
│  · Claude Desktop│    (stdio/HTTP)    │  · 数据库查询     │
│  · Cursor        │                    │  · API 调用      │
│  · 其他 AI 应用   │                    │  · 浏览器自动化   │
│                  │                    │  · 图表生成 ✨   │
└──────────────────┘                    └──────────────────┘

1.3 MCP Server 能提供什么？

能力 说明 示例
Tools（工具） AI 可调用的函数 读写文件、查询数据库、生成图表
Resources（资源） 只读数据上下文 文件内容、API 响应、数据库记录
Prompts（提示模板） 预定义的提示词 /drawio.new-diagram 快速创建图表
MCP Apps（交互应用） 内嵌 UI 组件 表单、可视化图表、拖拽列表

1.4 为什么需要 MCP？

  • 统一标准：一次编写 MCP Server，所有 MCP Client 都能用
  • 降低门槛：不需要为每个 AI 应用单独开发插件
  • 安全可控：工具运行在本地或沙箱中，用户可精细控制权限
  • 生态丰富：社区已有数百个 MCP Server，覆盖各种场景

二、前置环境准备

2.1 软件要求

软件 最低版本 推荐版本 检查命令
VS Code ≥ 1.96 最新稳定版 code --version
Node.js ≥ 18.0 ≥ 20.0 node -v
npm ≥ 9.0 最新版 npm -v
GitHub Copilot 已安装并登录 最新版 扩展面板检查

注意：MCP 支持是 VS Code 1.96 版本引入的新特性。如果你的 VS Code 版本过低，请先升级。

2.2 网络要求

  • MCP Server 首次运行时会通过 npx 自动从 npm 下载，需要能访问 npm registry

  • 如果网络不畅，可设置国内镜像：

    bash 复制代码 
    npm config set registry https://registry.npmmirror.com

  • 本文示例使用的 AI 提供商（如 DeepSeek、OpenAI 等）需要能访问对应的 API 端点

2.3 可选准备

  • 一个 AI 提供商的 API Key（DeepSeek、OpenAI、Claude 等任选一个即可）
  • 基本了解 JSON 格式和命令行操作

三、配置方式详解

VS Code 提供了 三种 配置 MCP Server 的方式，下面逐一介绍。

3.1 方式一：mcp.json 配置文件（推荐）

这是最灵活、最适合团队协作的方式，配置文件可以纳入版本控制。

第一步：确定配置文件位置

VS Code 支持两级配置：

级别 路径 作用范围 适用场景
工作区级别 <项目根>/.vscode/mcp.json 当前项目 团队共享配置，纳入 Git
用户级别 ~/.config/Code/User/mcp.json（Linux） 所有项目 个人常用工具

建议：项目相关的 MCP Server 放在工作区级别，个人通用工具放在用户级别。

第二步：创建配置文件

在项目根目录创建 .vscode/mcp.json 文件：

json 复制代码 
{
  "servers": {
    "drawio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@next-ai-drawio/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AI_PROVIDER": "deepseek",
        "AI_MODEL": "deepseek-chat",
        "DEEPSEEK_API_KEY": "你的DeepSeek-API-Key"
      }
    }
  }
}
⚠️ 关键陷阱：顶层 key 是 servers 不是 mcpServers！

很多网上教程（尤其是 Claude Desktop 的教程）使用 "mcpServers" 作为顶层 key，但 VS Code 的 mcp.json 要求使用 "servers"。这是最常见的配置失败原因！

json 复制代码 
// ❌ 错误：这是 Claude Desktop 的格式，VS Code 不识别
{
  "mcpServers": { ... }
}

// ✅ 正确：VS Code 的格式
{
  "servers": { ... }
}
第三步：配置 AI 提供商

根据你使用的 AI 服务，修改 env 中的环境变量。详见 第五节。

第四步：重载 VS Code

配置修改后，按 Ctrl+Shift+P，输入并选择 Developer: Reload Window。

第五步：确认信任

首次启动 MCP Server 时，VS Code 会弹出 信任对话框 ，询问你是否信任此服务器。点击 确认信任 即可。

如果没看到弹窗，检查 VS Code 右下角是否有通知提示。

3.2 方式二：命令面板引导添加

适合不熟悉 JSON 配置的用户，通过 UI 引导完成。

操作步骤：
  1. 按 Ctrl+Shift+P，输入 MCP: Add Server 并回车
  2. 在弹出的引导流程中依次填写：
引导项 填写内容
目标位置 选择Workspace（工作区）或 Global（全局）
Server 名称 drawio（可自定义）
类型（Type） stdio
命令（Command） npx
参数（Arguments） 第一项填-y，点「+」添加第二项填 @next-ai-drawio/mcp-server@latest
环境变量（Environment Variables） 点「+」逐个添加：AI_PROVIDER → deepseek、AI_MODEL → deepseek-chat、DEEPSEEK_API_KEY → 你的Key
  1. 完成后 VS Code 会自动生成对应的 mcp.json 配置

3.3 方式三：扩展市场安装

部分 MCP Server 已发布到 VS Code 扩展市场，可以直接安装。

操作步骤：
  1. 打开扩展面板（Ctrl+Shift+X）
  2. 在搜索框输入 @mcp 查看所有可用 MCP Server
  3. 找到目标 MCP Server，点击 安装 或右键选择 安装到工作区
  4. 根据需要配置参数

局限 ：并非所有 MCP Server 都发布到了扩展市场。本文的 next-ai-draw-io 推荐使用方式一或方式二。

四、配置字段完整参考

4.1 基础配置结构

json 复制代码 
{
  "servers": {
    "<服务器名称>": {
      // === 连接配置（二选一） ===
    
      // stdio 模式：启动本地进程
      "type": "stdio",
      "command": "npx",              // 启动命令（必填）
      "args": ["-y", "包名"],         // 命令参数（选填，数组格式）
    
      // HTTP 模式：连接远程服务
      // "type": "http",
      // "url": "https://example.com/mcp",
    
      // === 环境变量 ===
      "env": {
        "变量名": "变量值"
      },
    
      // === 沙箱配置（可选，仅 Linux/macOS） ===
      "sandboxEnabled": true,
      "sandbox": {
        "filesystem": {
          "allowWrite": ["${workspaceFolder}"]
        },
        "network": {
          "allowedDomains": ["api.example.com"]
        }
      }
    }
  }
}

4.2 字段详解

字段 类型 必填 说明
type string 是 "stdio"（本地进程通信）或 "http"（远程 HTTP 通信）
command string stdio 必填 启动 MCP Server 的命令，如npx、node、python 等
args string\[\] 选填 传给 command 的参数，每个参数是数组的一个元素
url string http 必填 远程 MCP Server 的 URL
env object 选填 传给 MCP Server 进程的环境变量（API Key 等放这里）
sandboxEnabled boolean 选填 是否启用沙箱隔离（仅 Linux/macOS）
sandbox object 选填 沙箱详细规则（文件系统权限、网络域名白名单等）

4.3 敏感信息安全实践

❌ 不推荐：硬编码 API Key

json 复制代码 
{
  "servers": {
    "drawio": {
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-abc123def456"  // 绝对不要这样！
      }
    }
  }
}

✅ 推荐方案一：使用 VS Code 输入变量

json 复制代码 
{
  "servers": {
    "drawio": {
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "${input:openaiApiKey}"
      }
    }
  }
}

首次启动时会弹出输入框，输入后会被安全存储。

✅ 推荐方案二：使用环境变量引用

先在终端或 .bashrc 中设置：

bash 复制代码 
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxx"

然后在 mcp.json 中不设置 env 字段，MCP Server 会自动继承系统环境变量。

✅ 推荐方案三：将 mcp.json 加入 .gitignore

bash 复制代码 
echo ".vscode/mcp.json" >> .gitignore

五、AI 提供商配置大全

next-ai-draw-io MCP Server 支持几乎所有主流 AI 提供商。以下是完整的 env 配置参考：

5.1 DeepSeek（国内首选，性价比高）

json 复制代码 
"env": {
  "AI_PROVIDER": "deepseek",
  "AI_MODEL": "deepseek-chat",
  "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-你的Key"
}

可选模型：deepseek-chat（V3）、deepseek-reasoner（R1）

5.2 OpenAI

json 复制代码 
"env": {
  "AI_PROVIDER": "openai",
  "AI_MODEL": "gpt-4o",
  "OPENAI_API_KEY": "sk-你的Key",
  "OPENAI_BASE_URL": "https://api.openai.com/v1"
}

可选模型：gpt-4o、gpt-4o-mini、gpt-4-turbo、o1、o3-mini

5.3 Anthropic Claude

json 复制代码 
"env": {
  "AI_PROVIDER": "anthropic",
  "AI_MODEL": "claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
  "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-你的Key"
}

可选模型：claude-opus-4-5、claude-sonnet-4-5、claude-haiku-3-5

5.4 Google Gemini

json 复制代码 
"env": {
  "AI_PROVIDER": "google",
  "AI_MODEL": "gemini-2.5-pro",
  "GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY": "你的Key"
}

可选模型：gemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash、gemini-2.0-flash

5.5 SiliconFlow（国内，有免费额度）

json 复制代码 
"env": {
  "AI_PROVIDER": "siliconflow",
  "AI_MODEL": "deepseek-ai/DeepSeek-V3",
  "SILICONFLOW_API_KEY": "你的Key"
}

5.6 Azure OpenAI

json 复制代码 
"env": {
  "AI_PROVIDER": "azure",
  "AI_MODEL": "gpt-4o",
  "AZURE_RESOURCE_NAME": "你的Azure资源名",
  "AZURE_API_KEY": "你的Key"
}

5.7 AWS Bedrock

json 复制代码 
"env": {
  "AI_PROVIDER": "bedrock",
  "AI_MODEL": "global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
  "AWS_REGION": "us-east-1",
  "AWS_ACCESS_KEY_ID": "你的AK",
  "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "你的SK"
}

5.8 更多提供商

提供商 AI_PROVIDER 值 需要的环境变量
OpenRouter openrouter OPENROUTER_API_KEY
Ollama（本地） ollama OLLAMA_BASE_URL
AIHubMix aihubmix AIHUBMIX_API_KEY
Novita novita NOVITA_API_KEY
Gateway gateway 见各 Gateway 文档

六、验证与排错

6.1 重载 VS Code

每次修改 mcp.json 后，都需要重载 VS Code 才能使配置生效：

快捷键 ：Ctrl+Shift+P → 输入 Developer: Reload Window → 回车

也可以完全关闭 VS Code 再重新打开（更彻底）。

6.2 检查 MCP 日志

VS Code 会为每个 MCP Server 生成单独的日志文件，这是排查问题的第一手资料。

日志文件位置

Linux：

bash 复制代码 
# 找到最新的日志目录
ls -lt ~/.config/Code/logs/ | head -5

# 进入最新目录，查看 drawio 的 MCP 日志
cat ~/.config/Code/logs/<日期>/window1/mcpServer.mcp.config.ws0.drawio.log

macOS：

bash 复制代码 
ls -lt ~/Library/Application\ Support/Code/logs/ | head -5
cat ~/Library/Application\ Support/Code/logs/<日期>/window1/mcpServer.mcp.config.ws0.drawio.log

Windows：

powershell 复制代码 
# PowerShell
dir $env:APPDATA\Code\logs\ | Sort-Object LastWriteTime -Descending | Select-Object -First 5
Get-Content $env:APPDATA\Code\logs\<日期>\window1\mcpServer.mcp.config.ws0.drawio.log
正常日志示例
复制代码 
2026-07-13 11:13:17.812 [info] 正在启动服务器 drawio
2026-07-13 11:13:17.813 [info] 连接状态: 正在启动
2026-07-13 11:13:17.820 [info] 连接状态: 正在运行
2026-07-13 11:13:18.992 [info] MCP server running on stdio
2026-07-13 11:13:19.003 [info] Discovered 10 tools        ← 关键！看到这个就成功了
异常日志排查
日志关键词 可能原因 解决方案
command not found npx 或 node 不在 PATH 中 检查 Node.js 安装
EADDRINUSE 端口被占用 杀掉占用进程或换端口
401 / 403 API Key 无效 检查 API Key 是否正确
ECONNREFUSED 网络不通 检查代理/防火墙设置
No tools discovered MCP Server 启动异常 查看完整 stderr 输出
查看远程 MCP Server 输出

如果看不到日志文件，可以手动测试：

bash 复制代码 
# 手动启动 MCP Server，观察输出
npx -y @next-ai-drawio/mcp-server@latest

正常输出应该是：

复制代码 
[MCP-DrawIO] [INFO] Starting MCP server for Next AI Draw.io (embedded mode)...
[MCP-DrawIO] [INFO] MCP server running on stdio

按 Ctrl+C 退出。

6.3 指令面板检查状态

VS Code 提供了一系列 MCP 管理命令，在 Ctrl+Shift+P 中可用：

命令 功能
MCP: List Servers 列出所有 MCP Server 及状态
MCP: Open Workspace Folder Configuration 打开工作区 mcp.json
MCP: Open User Configuration 打开用户级 mcp.json
MCP: Add Server 引导添加新服务器
MCP: Reset Trust 重置 MCP 服务器的信任状态
MCP: Browse Resources 浏览 MCP 资源

6.4 实战测试

配置完成后，在 Copilot Chat 中发一条测试指令：

复制代码 
画一个简单的架构图：包含 Web 前端、API 服务、数据库三层

如果配置成功，你会看到：

  1. Copilot 显示「正在调用工具...」
  2. 浏览器自动打开 http://localhost:6002
  3. draw.io 编辑器中显示生成的架构图

七、MCP 工具用法（以 Draw.io 为例）

next-ai-draw-io MCP Server 提供了 10 个工具，可以完成从创建到导出的完整图表工作流。

7.1 工具列表

工具 功能 典型用法
start_session 启动绘画会话，打开浏览器预览 每次画图前自动调用
create_new_diagram 从 XML 创建全新图表 「画一个流程图」
edit_diagram 编辑现有图表中的元素 「把用户服务改成蓝色」
get_diagram 获取当前图表的 XML 「看看现在的图」
load_diagram 加载已有图表 XML 恢复之前保存的图
export_diagram 导出为 PNG/SVG 文件 「导出为 PNG」
add_page 添加新页面/标签页 「加一页画部署架构」
delete_page 删除指定页面 「删掉第二页」
list_pages 列出所有页面 「现在有几页？」

7.2 画图实战示例

示例一：画微服务架构图

你对 Copilot 说 ：

帮我画一个电商系统的微服务架构图，包含：Nginx 网关、用户服务、订单服务、商品服务、库存服务、MySQL 数据库、Redis 缓存、RabbitMQ 消息队列

Copilot 会自动：

  1. 启动 draw.io 会话并打开浏览器
  2. 生成包含所有组件和连线的架构图
  3. 用不同颜色区分不同层（网关层、服务层、数据层）
示例二：画时序图

你对 Copilot 说 ：

画一个用户登录的时序图：浏览器 → Nginx → 认证服务 → Redis → MySQL

示例三：修改已有图表

你对 Copilot 说 ：

把订单服务的颜色改成绿色，在订单服务和库存服务之间加一条连线

示例四：导出图表

你对 Copilot 说 ：

把当前图表导出为 PNG，背景用白色

7.3 Draw.io XML 格式简介

如果你需要手动编写复杂图表，了解基本 XML 格式会很有帮助：

xml 复制代码 
<mxGraphModel>
  <root>
    <mxCell id="0"/>                          <!-- 根元素（必须有） -->
    <mxCell id="1" parent="0"/>               <!-- 默认图层（必须有） -->
  
    <!-- 矩形节点 -->
    <mxCell id="2" value="节点名称" 
            style="rounded=1;fillColor=#d5e8d4;strokeColor=#82b366;" 
            vertex="1" parent="1">
      <mxGeometry x="100" y="100" width="120" height="60" as="geometry"/>
    </mxCell>
  
    <!-- 连线 -->
    <mxCell id="e1" style="endArrow=classic;edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;" 
            edge="1" parent="1" source="2" target="3">
      <mxGeometry relative="1" as="geometry"/>
    </mxCell>
  </root>
</mxGraphModel>

常用形状样式：

形状 style 值
圆角矩形 rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1
圆柱体（数据库） shape=cylinder3;whiteSpace=wrap;html=1;boundedLbl=1
三角形 triangle;whiteSpace=wrap;html=1
椭圆 ellipse;whiteSpace=wrap;html=1
菱形（判断） rhombus;whiteSpace=wrap;html=1
云朵 shape=cloud;whiteSpace=wrap;html=1

八、常见问题排查手册

Q1：配置了 mcp.json，但 Copilot 无法识别 MCP 工具

检查清单：

  • mcp.json 的顶层 key 是 "servers" 而不是 "mcpServers"
  • JSON 格式正确（可用 python3 -m json.tool mcp.json 验证）
  • 已执行 Developer: Reload Window
  • 检查日志文件是否显示 Discovered X tools
  • VS Code 版本 ≥ 1.96

Q2：页面一直显示「加载中」转圈

原因：draw.io 编辑器的 iframe 与 MCP Server 之间的通信未建立。

解决方法：

在浏览器中打开 http://localhost:6002?mcp=<sessionId>，按 F12 打开开发者工具，在 Console 中执行：

javascript 复制代码 
// 手动加载图表数据
fetch('/api/state?sessionId=' + new URLSearchParams(location.search).get('mcp'))
  .then(r => r.json())
  .then(s => {
    document.querySelector('iframe')
      .contentWindow
      .postMessage(JSON.stringify({
        action: 'load', 
        xml: s.xml, 
        autosave: 1
      }), '*');
  });

Q3：API 调用失败，提示认证错误

检查清单：

  • API Key 是否正确（注意不要有多余空格）
  • API Key 是否还有余额/额度
  • 网络是否能访问 API 端点
  • AI_PROVIDER 的值是否拼写正确

Q4：npx 下载 MCP Server 很慢

解决方法：

bash 复制代码 
# 设置 npm 国内镜像
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

# 或临时使用
npx --registry=https://registry.npmmirror.com -y @next-ai-drawio/mcp-server@latest

Q5：如何同时配置多个 MCP Server？

在 servers 对象中添加多个条目即可：

json 复制代码 
{
  "servers": {
    "drawio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@next-ai-drawio/mcp-server@latest"],
      "env": { "AI_PROVIDER": "deepseek", "AI_MODEL": "deepseek-chat", "DEEPSEEK_API_KEY": "你的Key" }
    },
    "playwright": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest"]
    },
    "filesystem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/mcp-server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"]
    }
  }
}

Q6：如何禁用某个 MCP Server？

不需要删除配置，可以通过命令面板临时禁用：

  1. Ctrl+Shift+P → MCP: List Servers
  2. 选择目标服务器 → 选择 Disable

或在扩展视图的「MCP SERVERS - INSTALLED」区域右键点击服务器 → 选择「禁用」。

Q7：MCP Server 的端口冲突怎么办？

默认端口是 6002。如果被占用，MCP Server 会自动尝试 6002-6020 范围内的端口。

查看实际使用的端口：

bash 复制代码 
# 查看 MCP 日志中的端口信息
grep -r "HTTP server running" ~/.config/Code/logs/ | tail -1

Q8：沙箱模式是什么？要不要开？

沙箱模式（sandboxEnabled: true）在 Linux/macOS 上可用，它能：

  • 限制 MCP Server 只能访问你指定的文件路径
  • 限制 MCP Server 只能连接你白名单中的网络域名
  • 自动批准沙箱内工具调用（不需要每次确认）

建议：如果担心安全性，可以开启；日常开发使用通常不需要。

九、进阶技巧

9.1 团队共享 MCP 配置

将 .vscode/mcp.json 纳入 Git 版本控制，但不要硬编码 API Key：

json 复制代码 
{
  "servers": {
    "drawio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@next-ai-drawio/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AI_PROVIDER": "deepseek",
        "AI_MODEL": "deepseek-chat",
        "DEEPSEEK_API_KEY": "${input:deepseekApiKey}"
      }
    }
  }
}

每个团队成员在首次使用时输入自己的 API Key。

9.2 使用自定义 AI 端点

如果你使用 AI 代理或中转服务（如 OneAPI、AIHubMix 等），只需设置对应的 BASE_URL：

json 复制代码 
"env": {
  "AI_PROVIDER": "openai",
  "AI_MODEL": "gpt-4o",
  "OPENAI_API_KEY": "你的Key",
  "OPENAI_BASE_URL": "https://你的代理地址/v1"
}

9.3 设置同步（跨设备共享）

启用 VS Code 设置同步后，MCP 配置可以在多台设备间同步：

  1. Ctrl+Shift+P → Settings Sync: Configure
  2. 确保 MCP Servers 选项已勾选

9.4 调试 MCP 通信

如需深入调试 MCP 通信过程，可以查看 VS Code 的 MCP 网关日志：

bash 复制代码 
# Linux
cat ~/.config/Code/logs/<日期>/mcpGateway.log

# macOS
cat ~/Library/Application\ Support/Code/logs/<日期>/mcpGateway.log

9.5 编辑器中管理 MCP Server

VS Code 提供了专门的 MCP 编辑器界面：

  1. 打开 .vscode/mcp.json
  2. 编辑器会显示内联操作按钮（CodeLens）：
    • ▶️ 启动服务器
    • ⏹️ 停止服务器
    • 📋 查看日志
    • 🔄 重启服务器

9.6 在 Dev Container 中使用

如果你使用 VS Code Dev Container，MCP Server 可以运行在容器内：

json 复制代码 
{
  "servers": {
    "drawio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@next-ai-drawio/mcp-server@latest"],
      "env": { ... }
    }
  }
}

将此配置放在工作区级别的 .vscode/mcp.json 中，MCP Server 会在容器内启动。

十、总结

配置流程速查

复制代码 
┌─────────────────────┐
│  1. 创建 mcp.json    │  项目根目录/.vscode/mcp.json
├─────────────────────┤
│  2. 填写 servers     │  注意 key 是 "servers"！
├─────────────────────┤
│  3. 配置 AI 提供商   │  填写 API Key 和模型
├─────────────────────┤
│  4. Reload Window    │  Ctrl+Shift+P → Reload
├─────────────────────┤
│  5. 确认信任弹窗     │  点击「信任」
├─────────────────────┤
│  6. 测试            │  对 Copilot 说「画个图」
└─────────────────────┘

核心要点回顾

要点 说明
配置文件 .vscode/mcp.json
顶层 key "servers" （不是 "mcpServers"！）
通信方式 stdio（本地进程）或 http（远程服务）
启动命令 通常是npx -y <npm包名>
环境变量 API Key 等敏感信息放在env 中
生效方式 修改配置后必须Reload Window
日志位置 ~/.config/Code/logs/<日期>/window1/mcpServer.*.log

三个「不要」

  1. ❌ 不要 在 mcp.json 中硬编码 API Key 并提交到公开仓库
  2. ❌ 不要 用 mcpServers（那是 Claude Desktop 的格式）
  3. ❌ 不要忘记修改配置后重载 VS Code 窗口

参考资源

Happy Coding with MCP! 🚀

相关推荐
江畔柳前堤17 小时前
roLabelImg 详细安装教程
开发语言·人工智能·后端·云原生
阿里云大数据AI技术18 小时前
分链路差异化设计的DSP准实时数仓｜钛动科技基于阿里云实时计算 Flink 版 + DLF Paimon + EMR Serverless StarRocks 的实践
人工智能·flink
陕西企来客18 小时前
2026年7月AI智能搜索曝光趋势研判
大数据·人工智能·机器学习·ai智能搜索曝光
阿里云大数据AI技术18 小时前
从算力到智能体，面向 Agentic AI 的基础设施演进
人工智能·agent
hangyuekejiGEO19 小时前
GEO技术服务选型指南
大数据·人工智能·python
阿里云大数据AI技术19 小时前
EMR Serverless Spark AI Function 的双维降本实践
人工智能·sql·spark
维基框架19 小时前
GitHub源码处理提速 一趟扫描反而更慢
人工智能·github
冬奇Lab19 小时前
代码库知识库系列（05）：向量检索 vs 知识图谱——加了调用图并没有变更好
人工智能
AKAMAI20 小时前
你的源服务器可能是你做出的最昂贵决定
运维·人工智能·云计算
冬奇Lab20 小时前
【无标题】
人工智能·开源
热门推荐
01如何新建文件夹？ 电脑新建文件夹的4种方法02GitHub 镜像站点03国内可直接用、免费额度/永久免费的大模型API清单（含 SiliconFlow、火山、阿里、智谱、百度、Kimi、DeepSeek、DMXAPI 等）04微信历史版本含下载地址（ Windows PC | 安卓 | MAC ）及设置微信不更新05AI 编程 IDE 全景解析 2026：Agent 全面接管开发链路0600 Debian字符界面如何支持中文072026 国产 AI 大模型横评：DeepSeek、通义千问、Kimi、文心一言、星火、豆包谁更能打？08Agnes AI 免费 API 接入指南：文本、生图、生视频，一套接口全免费092026年7月AI圈大地震：GPT-5.6被政府限制、Claude入驻Slack、Anthropic自研芯片102026 年 AI 大模型 & AI 编程工具实战全总结