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大家好，我是孟健。
近期，Trae 和 Coze 陆续加入了对 MCP 的支持，各大平台呈现出百花齐放的局面。许多朋友纷纷询问：究竟该选择哪个工具呢？
今天，我将为大家详细分析 Cursor、Trae、Coze 和 Cline 这几款主流工具对 MCP 的最新支持情况，助你找到最适合自己的那一款！
MCP 介绍
为了让新手用户理解，我们可以简单概括一下 MCP 的定义：
| MCP（Model Context Protocol）是一种开放的标准协议，它使得大型语言模型能够像插入 USB 一样轻松连接外部工具和数据源，从而让模型不仅仅是“会说话”，而是真正“能做事”。 |
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体验前的准备工作
为了能够顺利体验 MCP，我们需要事先在电脑上安装相关环境，首先需要下载并安装 Node.js：
https://nodejs.org/zh-cn
Cline：集成度最高，细节透明
Cline 是一款与 VSCode 深度集成的开源 AI 编程助手，拥有自主规划与执行的能力，支持多种语言模型，能够自动生成和修改代码、执行终端命令及调试网页应用。
首先，请访问 VSCode 官网下载并安装：
https://code.visualstudio.com
然后，前往 Cline 官网进行下载安装：
https://cline.bot/
安装完成后，侧边栏会显示 CLINE 的入口，如下图所示：
点击右上角的第二个按钮，就可以进入 MCP 市场：
在市场中选择一个 MCP（例如 Sequential Thinking）进行安装，我们就能看到详细的安装任务信息：
Cline 的一个优势是每次调用的详细信息都会被记录，包括使用的 Token 数量、上下文长度及费用等，非常透明。
接着，在对话界面进入设置，将 MCP 开关打开，就可以开始使用了：
我们可以使用以下 Prompt 进行测试：
| markdown 使用 sequential-thinking 帮我分析证明数学问题：“对于任意正整数 n，n^2 + n 是偶数” |
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最终，MCP 进行五轮思考后，成功解答了该问题：
体验总结：
- Cline 对 MCP 的支持最为全面，集成度高且灵活，具备 Act&Plan 双模式，能够逐步细化方案，透明度极高。
- 不足之处在于，整体代码理解、检索和性能相较于 Cursor 略显不足，界面对新手用户不够友好。
- 计费模式为 Token 计费，多轮对话时需注意 Token 的消耗。
Cursor：AI 编程的首选，生态强大
Cursor 是一款基于 VSCode 开发的 AI 代码编辑器，集成了先进的人工智能模型，能够通过自然语言与开发者高效互动，自动生成、修改和优化代码，大幅提升编程效率。
我们可以访问 Cursor 官网进行下载安装：
https://www.cursor.com
安装后，进入 Cursor Settings：
在 MCP 的 Tab 中可以查看相关信息：
Cursor 并未提供 MCP 的应用市场，我们需要通过第三方市场进行安装，这里推荐使用 Smithery：
https://smithery.ai/
选择某个 Server 后，在右侧的安装面板中选择 Cursor，然后将 cli 命令复制到命令行中执行即可完成安装。
总体而言，Cursor 的支持表现良好，但安装和使用过程仍需手动配置，而且没有内置的 MCP 市场。
我们可以使用相同的 Prompt 进行测试：
| markdown 使用 sequential-thinking 帮我分析证明数学问题：“对于任意正整数 n，n^2 + n 是偶数” |
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相较之下，Cursor 对 MCP 的支持虽然不算特别友好，但其上下文能力和检索能力极为出色，依然是 AI 编程的首选工具。
此外，Cursor 采用订阅制，未开启使用计费选项时不会产生额外费用。
目前，Cursor 对 MCP 有以下限制：
体验总结：
- Cursor 对 MCP 的支持良好，但安装和配置略显繁琐。
- 上下文和检索能力极强，是 AI 编程的理想选择。
- 采用订阅模式，未开启使用计费选项时不会产生额外费用。
- 限制方面：仅支持 40 个 MCP 工具，暂时不支持 MCP 资源和远程开发。
Trae：上手简单，适合国内用户
Trae 的最新版本支持 MCP，显著提升了其可扩展性。
想要安装 Trae 的国内版，请访问以下网址：
https://www.trae.com.cn
安装完成后，在右侧面板中可以开启 MCP 的智能体：
目前 Trae 的体验，对于新手来说是最友好的，系统会直接引导用户进行添加：
不过，稍显不便的是，它需要手动将 JSON 复制过来：
配置完成后，我们可以用相同的 Prompt 进行测试（不过 Trae 对于 MCP 工具的使用较为谨慎，我的测试中必须明确告知使用 sequential-thinking mcp 才能正常运行）。
需要注意的是，DeepSeek R1 模型并不支持工具，我们切换到 DeepSeek-V3-0324 版本，这是当前调用 MCP 支持中文和代码能力最强的一种方式。
Coze：生态友好，门槛极低
Coze 对于 MCP 的支持展现了其高度的原生特性，用户在使用时几乎没有感知到任何障碍。
您可以直接访问 Coze 的在线空间：
https://space.coze.cn/
只需点击 MCP 扩展，便可轻松添加相关服务：
目前，Coze 的 MCP 功能均为内置，极大地降低了使用门槛。
我尝试利用高德地图 API，让它为我规划一个一日游的行程：
然而，遗憾的是，系统在处理经纬度时遇到了问题，体验显得有些粗糙，确实需要进一步优化。
使用体验总结：
- MCP 工具完全内置，使用门槛极低。
- 不过，目前生态系统仍在完善中，部分功能（如高德地图 API 行程推荐）体验尚不稳定。
四大平台比较概览
最后，我们将这四款工具的对比整理成了一张表格，供大家参考：
点击图片可查看完整的电子表格
个人推荐
根据我的经验，以下是我的建议：
- 若追求极致的透明性和灵活性，推荐选择 Cline。
- 如果需要强大的代码理解和检索功能，Cursor 是首选。
- 在国内使用且有合规需求的用户，优先考虑 Trae。
- 对于完全的小白用户，建议从 Coze 开始体验。
大家可以根据自身的需求选择合适的工具。
您最看重 MCP 工具的哪一方面呢？欢迎在下方留言讨论！
Trae 和 Coze 加入 MCP 支持，真是越来越热闹了，哪个会更好用呢？