掘金 人工智能 06月02日 12:33
字节Trae 接入MCP实战
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本文详细介绍了如何利用TRAE和MCP,构建一个能够智能推理、改代码并执行具体任务的AI开发助手。通过WavespeedAI的MCP服务,为TRAE扩展了图、视频生成功能,实现了从智能推理到实际执行的闭环。文章步骤清晰,从准备工作、安装MCP客户端、配置TRAE智能体到实际使用,为开发者提供了完整的实践指南,显著提升开发效率。

💡 准备阶段:文章首先介绍了所需的准备工作,包括TRAE和WavespeedAI的账号注册与配置。用户需要下载并安装TRAE,注册WavespeedAI账号并获取Access Key,为后续的MCP配置做好准备。

⚙️ 安装MCP客户端:通过简单的pip命令安装WavespeedAI提供的MCP客户端,为TRAE提供与WavespeedAI的连接通道。这一步骤是实现TRAE功能扩展的关键。

🛠️ 配置TRAE智能体:在TRAE IDE中创建智能体,并配置MCP服务器。配置过程包括输入智能体名称、提示词,以及添加MCP服务器的JSON配置。JSON配置中需要填入WavespeedAI的Access Key,并指定资源模式。配置完成后,TRAE智能体即可调用MCP服务。

🚀 实际使用:配置完成后,用户可以在TRAE的会话窗口中选择刚创建的智能体,并输入指令,例如“请帮我生成一个AI小程序用的LOGO图片”,即可体验MCP带来的强大功能。

本文将从零开始,带你借助 MCP 打造一个真正“知行合一”的 TRAE。不仅能智能推理、改代码,还能执行具体任务,成为你全能的开发助手。

前言

人工智能的发展正在深刻改变我们的工作与生活方式。作为程序员,我们通过各类AI编程工具显著提升了开发效率。TRAE 是目前国内领先且免费的 AI IDE,凭借出色的代码补全与智能推理能力,已被广大开发者广泛使用,并在实际工作中带来了显著效益。

然而,TRAE 目前仍存在一定的局限性。例如,在开发过程中,如果你希望它帮你获取一个网站的 Logo 图、生成一段产品宣传视频,或者直接连接数据库查询用户数据,这类涉及多模态处理或具体执行操作的任务,TRAE 仍显得力不从心。

MCP 的出现,恰好弥补了这一空白。它不仅扩展了 TRAE 的功能边界,更让 TRAE 从“会思考”迈向“能行动”,成为真正意义上知行合一的 AI 助手,帮助开发者完成从智能推理到实际执行的完整闭环。

一、准备

本文先以wavespeed的MCP服务为例,为TRAE增加一个图、视频生成功能。开始前请按步骤准备好以下物料:

1.TRAE

TRAE 大家应该比较熟了,没安装的同步可以移步下载: www.trae.com.cn/ IED大概一百多MB,下载安装后用手机号加验码直接登陆。

2.WavespeedAI

wavespeed 也是我们的老朋友了,是目前全球图、视频生成最快,且性价比最高的一个AI平台。 没有账号的同学可以上去申请一个:wavespeed.ai/

1.点击右上角SIGN IN

2.选择github 或google帐号(google帐号要翻墙哦),注册不需要填任何资料,授权就可以了。注册后平台会送你体验金额,不需要充值。

3.登陆进去后可以看到主菜单有个Access Keys菜单,进去后可以拿到access,一会要用到

到此所有准备工作就结束了!

二、安装MCP客户端

有同学可能对MCP还不太熟。其实简单点说MCP 就像一个 AI 的“调度中心”,能把多个大模型和工具组合起来,自动完成复杂任务,让 AI 不只是会想,还能动手干活。

这一步也非常简单,我们用wavespeed ai给我们提供的mcp服务,直接安装它的mcp客户端就行:

sheel 体验AI代码助手 代码解读复制代码pip install wavespeed-mcp 

安装后可以查看版本信息

sheel 体验AI代码助手 代码解读复制代码pip show wavespeed-mcp

三、配置TRAE

    配置智能体

打开上文中下载并注册的TREA IDE 可以看到右上角有一个齿轮图标,点击后可以看到智能体:

打开后可以看到智能体列表,创建一个新的智能体:

在智能体创建页面输入智能体名称,提示词(提示词的作用是给智能体定义工作范围,角色,以及工作流程),在下面的工具一定要勾选"工具-MCP"。

2.配置MCP

在创建智能体页面点击"前往MCP页面,添加MCP Servers" 按钮:

接下来会跳到MCP列表页面,在列表页面点击"添加",会跳到MCP市场,在市场的搜索框下在点击『手动配置』

占击后在配置页面输入下面JSON: 『WAVESPEED_API_KEY』 为第一章节中从wavespeed拿到的access key 『WAVESPEED_API_RESOURCE_MODE』 为枚举值,url,base64, local。默认值为url. 详细内容请移步:github.com/WaveSpeedAI…

json 体验AI代码助手 代码解读复制代码{  "mcpServers": {    "Wavespeed": {      "command": "wavespeed-mcp",      "env": {        "WAVESPEED_API_KEY": "weaspeed access key",        "WAVESPEED_API_RESOURCE_MODE  ": "local"      }    }  }}

点击确认后智能体的MCP工具就可以选择此项目服务,在智能体创建页面点击创建所有配置工作就完成了。

四、使用

配置完后使用就简单了,在TRAE的会话窗口选择刚创建的智能体:

输入内容,例如:"请帮我生成一个AI 小程序用的LOGO图片"

结语

在过去,AI 要完成一个完整的任务,往往需要依赖多个模型或平台,流程割裂,人工干预频繁。而通过 MCP,我们可以将多种大模型能力整合进 TRAE,实现任务流程的一体化处理,无需再手动切换平台或调用不同工具,大幅提升效率与体验。

本文欢迎收藏与转载,内容可自由引用,无需授权,完全开源共享。

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