AgentHubAgentHub

使用场景/Cursor 开发必备

Cursor 必备 MCP 组合推荐

面向 Cursor 用户的入门组合:文件、GitHub、文档、浏览器。快速搭建 AI 编程工作流。

共匹配 6,719 个资源 · 第 114 / 140 页

什么是Cursor 开发必备?

Cursor 对 MCP 的支持是原生且开箱即用的:在 Settings → MCP 或项目根的 .cursor/mcp.json 中粘贴一段 JSON 即可接入任意 MCP Server。搭配 AgentHub 的一键配置生成器,从发现到接入通常不超过一分钟。

推荐的入门组合覆盖四类高频需求:Filesystem(读写项目文件)、GitHub(PR / Issue / diff)、Context7(最新框架文档,减少幻觉)、Playwright(浏览器验证与 E2E)。之后再按业务补充数据库、抓取或国内服务类 MCP。

本页列出的每个资源都附带 Cursor 专用配置片段:在 AgentHub 打开资源详情页 → 选择 Cursor Tab → 复制 JSON 粘贴即可,安装命令与鉴权环境变量一并给出。

适合做什么

  • 全栈开发
  • 开源贡献
  • 学习新框架
  • 小型自动化脚本

不太适合

  • 纯对话无代码场景
  • 不允许本地进程的企业环境
常见组合: Filesystem + GitHub + Context7 + Playwright

相关资源

查看全部 →

浏览器自动化 agent-browser

SkillSkillsMP

面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用或自动化任何浏览器任务。触发请求如“open a website”“fill out a form”“click a button”“take a screenshot”“scrape data from a page”“test this web app”“login to a site”“automate browser actions”,或任何需要程序化 Web 交互的任务。

source

SQL DW 编写 CLI

SkillSkillsMP

在智能体 CLI 环境中,通过授权类 T-SQL(DDL、DML、数据摄取、事务、schema 变更)操作 Microsoft Fabric Data Warehouse 与 SQL endpoint。适用场景:(1) 从终端建/改/删表;(2) 通过 CLI 执行 insert/update/delete/merge;(3) 运行 COPY INTO 或 OPENROWSET 摄取;(4) 管理事务或存储过程;(5) schema 演进;(6) time travel 或快照;(7) 生成 ETL/ELT shell 脚本;(8) 在 Lakehouse SQLEP 上创建视图/函数/存储过程。触发词:“create table in warehouse”“insert data via T-SQL”“load from ADLS”“COPY INTO”“run ETL with T-SQL”“alter warehouse table”“upsert with T-SQL”“merge into warehouse”“create T-SQL procedure”“warehouse time travel”“recover deleted warehouse data”“create warehouse schema”“deploy warehouse”“transaction conflict”“snapshot isolation error”。

source

SQL DW 查询 CLI

SkillSkillsMP

通过 CLI 对 Fabric Data Warehouse、Lakehouse SQL Endpoint 与 Mirrored Database 执行只读 T-SQL 查询。任何湖仓数据查询(行数、SELECT、过滤、聚合)的默认技能,除非用户明确要求 PySpark 或 Spark DataFrame。适用场景:(1) 查询 warehouse/lakehouse 数据;(2) 统计行数或探索 lakehouse 表;(3) 发现 schema/列;(4) 生成 T-SQL 脚本;(5) 监控 SQL 性能;(6) 导出结果为 CSV/JSON。触发词:“warehouse”“SQL query”“T-SQL”“query warehouse”“show warehouse tables”“show lakehouse tables”“query lakehouse”“lakehouse table”“how many rows”“count rows”“SQL endpoint”“describe warehouse schema”“generate T-SQL script”“warehouse performance”“export SQL data”“connect to warehouse”“lakehouse data”“explore lakehouse”。

source

常见问题

Cursor 里 MCP 配置放在项目还是全局?

两者皆可:项目级 .cursor/mcp.json 随仓库共享给团队,全局 ~/.cursor/mcp.json 对本机所有项目生效。含密钥的配置建议放项目级并加入 .gitignore,或用环境变量引用。

一次接太多 MCP 会影响 Cursor 性能吗?

每个启用的 MCP 都会向上下文注入工具定义,建议按项目启用、用完禁用不常用的服务器,把上下文留给真正需要的工具。

Windows / macOS 配置有区别吗?

JSON 结构相同,差异主要在命令路径与环境变量写法(如 npx 与绝对路径、引号转义)。AgentHub 详情页会区分 stdio 与远程托管(streamable-http/SSE)两类接入方式。

配套安装与配置教程

相关场景