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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 35,382 个资源 · 第 2 / 738 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

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中文爽文小说生成器 novel-generator

v1.0.0

SkillClawHub10.6k

中文爽文小说生成技能:用户只需提供一句话方向(如"写个都市重生爽文"),AI 代理即可自动完善提示词、规划大纲、逐章创作并输出为独立 Markdown 文件。核心特性:智能提示词生成、分章节创作(每章 2000-3000 字)、通过 .learnings/ 维护角色/地点/情节/世界观记忆以确保一致性、为关键情节自动生成 Mermaid 图解、记录穿帮与矛盾等失败场景以持续优化,支持都市、修仙、玄幻、重生、系统流、末世、科幻、游戏等多题材。兼容 Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、GitHub Copilot 等所有支持 Agent Skills 的工具。

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社交主页查询(Twitter、GitHub、LinkedIn) icon

社交主页查询(Twitter、GitHub、LinkedIn)

MCP Serversmithery7.2k

面向 AI 智能体的社交媒体资料补全 API。跨 Twitter/X、GitHub、LinkedIn 和 YouTube 查询任意社交账号或链接。返回结构化资料:显示名、简介、粉丝数、关注数、认证状态、头像和近期动态。 工具:social_lookup_profile。 适合网红调研、社交证明核验、潜在客户资料构建,或把社交数据补进 CRM。重要:若要用邮箱查人,请改用 person_enrich_from_email。 返回含简介、数据、认证与链接的结构化 JSON。无需 API key——在 Base L2 上以 x402 微支付,每次 0.008 美元。

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正确读取 GitHub

v1.0.1

SkillClawHub5.5k

通过 gitmcp.io 以正确方式读取 GitHub 仓库,而非原始抓取。相比网页搜索的优势:(1) 跨文档语义搜索而非关键词匹配;(2) 基于准确文件结构的代码导航,对仓库布局零幻觉;(3) 输出为 LLM 优化的 Markdown,而非原始 HTML/JSON 垃圾;(4) README、/docs 与代码聚合在一个干净接口中;(5) 遵守速率限制与 robots.txt。别再直接粘贴 GitHub URL 了,改用这个。

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PostgreSQL

v1.0.3

SkillClawHub5.2k

调优、设计并运维 PostgreSQL:慢查询、索引、表结构、迁移、vacuum、锁、复制与备份。当编写 Postgres SQL 或 psql 命令、设计表与索引、阅读 EXPLAIN 执行计划、在线上表执行 DDL 或迁移时使用;当某条查询突然变慢、表体积持续增长而行数却不见涨、autovacuum 跟不上、出现“too many clients already”、副本延迟、死锁与锁等待不断堆积、pg_wal 撑满磁盘,或需要规划升级、恢复、分区方案时同样适用。覆盖连接池与 PgBouncer、全文检索、trigram 与 pgvector 检索、JSONB、角色与行级安全、PITR、扩展,以及托管 Postgres(RDS、Aurora、Cloud SQL、Neon、Supabase)。不适用于跨引擎 SQL 可移植性或 ORM 层建模。

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framefetch 视频数据提取 icon

framefetch 视频数据提取

MCP Serversmithery5k

# FrameFetch **一次 API/MCP 调用,智能体即可获得跨 6 个平台的干净视频数据**——元数据与洞察、Whisper 转写文本,以及参数化抽帧(自选 fps 或精确时间戳 → 推送到 S3)。支持 YouTube(含 Shorts)、TikTok、Reddit、Instagram、Pinterest。 智能体优先设计:类型化错误、失败退款、结果缓存。通过 x402(Base 上的 USDC)或 Stripe 按次付费。 ## 接口 - POST /v1/extract——一次调用组合元数据/洞察/转写/抽帧中任意几项 - POST /v1/metadata · /v1/transcript · /v1/frames——快捷接口 - GET /v1/platforms——能力矩阵 · POST /v1/keys——免费 key 加额度 ## 示例 curl -X POST https://framefetch.net/v1/extract -H “Authorization: Bearer <key>” -H “Content-Type: application/json” -d {“url”:“https://youtu.be/...”,“fields”:[“metadata”,“transcript”]} https://framefetch.net

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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

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