官方功能教程

MCP 工具

适合谁	为什么适合
想了解 MCP 基础概念	从零开始理解 AI 如何连接外部工具
希望 AI 访问外部工具、文档或文件	MCP 让 AI 直接调用外部服务
需要扩展 AI 能力	在开发、调研等场景中接入更多工具
已掌握基础功能，想进一步提升	MCP 是进阶使用的必经之路

一、功能详解

什么是 MCP

MCP（Model Context Protocol）是一套让 AI 连接外部工具和服务的协议。

在 TRAE Work 中，智能体可作为 MCP 客户端向 MCP Server 发起请求、调用工具，在你授权范围内读取信息、执行操作。

可以把 MCP Server 理解为给 AI 安装的 “外接能力”，不同 MCP Server 提供不同能力，比如读取文档、控制浏览器、访问 GitHub、读取文件等。

MCP 适合解决什么问题

当任务需要 AI 使用外部资源或工具时，就可以考虑 MCP。

• 查最新官方文档：可以使用文档检索类 MCP Server，减少模型基于过时知识回答的情况。
• 操作网页或验证页面：可以使用浏览器自动化类 MCP Server，让 AI 在真实浏览器里点击、输入、截图或检查页面状态。
• 处理代码仓库：可以使用 GitHub 类 MCP Server，让 AI 获取仓库、Issue、Pull Request 等信息。
• 读取本地文件或表格：可以使用 File System、Excel 等 MCP Server，为任务补充真实文件上下文。
• 跨会话保留上下文：可以使用 Memory 类 MCP Server，让长期任务更连续。

MCP 和 Skill 有什么区别

• Skill 更像是告诉 AI“怎么做”的能力包，通常用于沉淀固定流程、专业知识、操作规范或提示词方法。
• MCP 更像是给 AI 接入“能调用什么工具”的通道，通常用于连接外部系统、服务、文件、浏览器、仓库或数据库。

实际使用时，两者也可以配合：Skill 负责定义做事方法，MCP 负责提供外部工具和数据来源。

功能	更适合解决的问题	典型例子
Skill	沉淀固定方法、规范、流程和专业经验。	写 PRD、生成课程、代码评审规范、品牌文案规范。
MCP	让 AI 调用外部工具或访问外部资源。	查官方文档、操作浏览器、读取 GitHub、读取 Excel。

MCP 的运行环境

TRAE Work 中的 MCP Server 需要根据任务运行环境来选择生效范围。

环境类型	适用任务	适用客户端
本地	仅对本地任务生效。	TRAE Work 桌面版
云端	仅对云端任务，以及从 GitHub 拉取的项目生效。	TRAE Work 网页版、桌面版

MCP 支持哪些传输类型

TRAE Work 中的 MCP Server 支持 stdio、SSE、Streamable HTTP 等传输类型。

• stdio：通常用于本地 MCP Server，通过标准输入和标准输出与客户端通信。
• SSE / Streamable HTTP：通常用于 HTTP 类型 MCP Server，可用于本地或远程服务。

如果你只是从 MCP 市场添加 Server，通常不需要一开始就理解所有底层细节；当你要手动配置或排查问题时，再重点关注传输类型和配置字段。

二、如何添加 MCP Server

方式一：从 MCP 市场添加

如果你想快速体验 MCP，优先从 TRAE 内置的 MCP 市场添加。市场中会提供社区中较常用的 MCP Server，适合新手直接选择并配置。

1. 在界面左下角，点击头像，进入设置。

1. 在左侧导航栏中选择 MCP，进入 MCP Server 管理面板。

1. 如果使用 TRAE Work 桌面版，先选择 MCP Server 的运行环境：本地或云端。

1. 在 MCP Servers 管理区域，点击创建，然后选择从市场添加。

1. 在 MCP 市场中找到需要的 MCP Server，点击右侧的加号。

1. 在弹窗中填写必要的配置信息，例如 API Key、Token、Access Key 等。

1. 点击确认，完成添加。

方式二：手动配置 MCP Server

如果 MCP 市场里没有你需要的 Server，或者你想接入自己开发的 MCP Server，可以选择手动配置。

1. 在 MCP Servers 管理区域，点击创建，然后选择手动配置。

1. 按照 MCP Server 的说明填写 JSON 配置内容。

1. 点击确认，完成配置。

常见配置字段

手动配置时，常见的 MCP Server 类型包括 stdio 类型和 HTTP 类型。

类型	常见字段	说明
stdio	command、args、env	用于启动本地 MCP Server，并传入启动参数和环境变量。
HTTP	url、headers	用于连接远程 MCP Server，并通过请求头携带鉴权信息等内容。

官方建议优先使用 NPX 或 UVX 配置本地 Server，因为它们可以在无需全局安装的情况下运行 MCP Server，并自动处理依赖获取与版本解析。

三、热门 MCP 推荐

下面这些 MCP Server 来自常见开发与办公场景，你可以按任务选择，并不需要一次性全部安装。

MCP Server	可以做什么	适合场景
Context7	检索官方文档，并将最新文档内容注入上下文。	查 API、写代码、确认框架用法、避免过时信息。
Playwright	控制真实浏览器，完成页面交互、截图、内容抓取和测试代码生成。	网页测试、页面验证、前端调试、自动化采集。
Chrome DevTools MCP	让 AI 使用 Chrome DevTools 能力检查页面、网络、控制台和性能。	前端问题排查、性能分析、网页调试。
GitHub	访问和管理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request、代码和提交记录。	代码调研、Issue 处理、PR 协作、仓库管理。
Figma AI Bridge	读取 Figma 设计信息，并下载设计中的图片或图标资源。	设计还原、UI 分析、从设计稿生成代码。
Memory	通过本地知识图谱保存长期记忆。	跨会话任务、用户偏好记忆、长期项目上下文维护。
Excel	读取或写入 Excel 表格数据，创建表格或设置格式。	报表生成、数据整理、办公自动化。
File System	读取本地文件内容。	读取项目文档、配置文件、代码文件或资料文件。
Sequential Thinking	提供结构化的问题拆解和推理流程。	复杂规划、分析任务、多步骤决策。
Puppeteer	提供基础浏览器自动化能力。	页面访问、点击、输入、截图和简单网页验证。

四、一些小技巧

MCP 选择技巧

先从任务目标出发

选择 MCP Server 时，不要从“哪个 Server 看起来强”开始，而是先判断你希望 AI 多获得哪一类能力。

• 查最新资料：优先考虑 Context7 等文档类 MCP Server。
• 操作网页：优先考虑 Playwright、Puppeteer 或 Chrome DevTools MCP。
• 理解代码仓库协作信息：优先考虑 GitHub。
• 理解设计稿：优先考虑 Figma AI Bridge。
• 读取本地资料：优先考虑 File System。
• 处理表格和报表：优先考虑 Excel。

不要一开始安装太多

新手建议一次只添加 1 到 2 个最常用的 MCP Server，先跑通真实任务，再逐步扩展。安装太多 Server 可能会增加配置成本，也会让你更难判断某个能力到底来自哪里。

不常用的 MCP 可以选择关闭

如果你安装的 MCP 近期都不会使用，可以选择关闭，否则每次启动都会自动启动，不仅会占用上下文，也会导致任务状态出现无法暂停的情况。

优先使用可信来源

MCP Server 可能由第三方构建和维护。添加前建议先确认 Server 来源、权限范围、配置方式和维护状态，尤其是涉及 API Key、Token、仓库、文件系统、浏览器控制等能力时，更要谨慎。

使用小技巧

• 先用市场添加，再尝试手动配置。市场方式更适合入门，手动配置更适合自定义需求。
• 先明确任务运行在哪里，再选择本地或云端运行环境。本地 Server 不会自动作用于云端任务。
• 配置 MCP 前，先准备好所需的 API Key、Token、Access Key 或远程服务地址。
• 涉及本地文件、仓库、浏览器和外部账号时，先确认权限边界，避免授权过大。
• 如果 MCP 调用失败，优先检查运行环境、网络、鉴权信息、依赖安装和超时配置。
• 对于复杂任务，可以把 Skill 和 MCP 组合使用：Skill 规定流程，MCP 提供工具。

五、猜你想问

Q1：MCP 是不是必须配置？

不是。日常对话、文案生成、简单分析、基础代码修改等任务，不一定需要 MCP。只有当你希望 AI 连接外部资源或工具时，才需要考虑 MCP。

Q2：MCP Server 是 TRAE Work 官方提供的吗？

不一定。部分 MCP Server 由社区或第三方构建和维护。使用前需要自行判断来源、权限和稳定性。

Q3：为什么我添加的 MCP Server 没有生效？

可以优先检查三个方向：是否选择了正确的运行环境、配置信息是否完整、任务是否在对应环境中运行。如果是本地 Server，还需要确认依赖是否可用。

Q4：本地 MCP 和云端 MCP 怎么选？

本地任务使用本地 MCP；云端任务或从 GitHub 拉取的项目使用云端 MCP。桌面版可以配置本地或云端，网页版主要面向云端任务。

Q5：配置里的 API Key 可以随便填吗？

不可以。API Key、Token、Access Key 等都属于敏感信息，需要使用真实且有效的凭证，并注意不要泄露。

六、练手小作业

Context7 是常见的文档检索类 MCP Server，可以帮助 AI 获取框架、库或工具的官方文档内容。它适合用来练习 MCP 的基础流程，因为任务结果比较容易验证。

1. 打开 TRAE Work 的 MCP 管理面板，进入 MCP 市场。
2. 搜索并添加 Context7 MCP Server。
3. 根据配置说明完成安装。如果系统提示需要本地运行环境，请确认本机已具备对应依赖。
4. 新建一个任务，向 TRAE Work 提出一个需要查官方文档的问题，例如：请基于最新官方文档，说明 Next.js App Router 中如何创建一个 API Route，并给出最小示例。
5. 观察 TRAE Work 是否调用了 Context7，并检查回答中是否包含来自官方文档的关键用法或代码示例。
6. 把同一个问题在不使用 MCP 的情况下再问一次，对比两次回答在准确性、细节和可信度上的差异。