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! 🚀

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