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使用场景/文件系统与本地项目

文件系统 MCP 推荐

读写项目文件、执行本地命令的基础能力。几乎所有开发工作流的底座。

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什么是文件系统与本地项目?

文件系统 MCP 是本地开发工作流的底座:让 AI 列出目录、读取与创建文件、搜索代码、批量重命名与移动。官方参考实现 @modelcontextprotocol/server-filesystem 提供了带权限白名单的基础工具集,几乎所有「AI 改代码」场景都以它为第一块拼图。

配合 Shell / 终端类 MCP,AI 可以完成「读项目 → 改代码 → 跑构建 → 看报错」的完整闭环;配合 Git MCP 则能做分支操作与历史检索。注意:能力越强越要圈边界——只把需要的项目目录加入 allowed dirs,敏感路径(密钥、生产配置)绝不暴露。

在 Cursor / Claude Code / VS Code 中,Filesystem MCP 常与内置文件工具重叠。实践建议:编辑器内置工具负责当前项目,Filesystem MCP 负责跨目录任务(如同时操作多个仓库或生成物输出目录)。

适合做什么

  • 批量重构
  • 项目脚手架
  • 日志分析
  • 配置生成

不太适合

  • 无沙箱地访问整个磁盘
  • 处理未信任代码时不隔离

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为基于 App Router 架构构建 Next.js 16+ 应用提供模式与代码示例。适用于:创建 App Router 项目、实现 Server Components 与 Client Components("use client")、为表单编写 Server Actions、构建 Route Handlers(route.ts)、通过 "use cache" 指令配置缓存(cacheLife、cacheTag)、设置并行路由(`@slot`)或拦截路由、迁移到 proxy.ts,或使用 App Router 文件约定(layout.tsx、page.tsx、loading.tsx、error.tsx)。

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Cursor 智能体 CLI

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调用 Cursor Agent CLI 完成编码任务 —— 编写、修改、重构、评审或规划代码 —— 而无需消耗 OpenClaw API 额度。使用时机:用户要求编写/修复/重构/评审代码、某个编码任务原本会用 Sonnet/Haiku 就地完成、用户说 "do this in cursor" 或 "use cursor for this",或在已知仓库中进行较大量的文件编辑。不用于针对代码的对话式提问(可就地回答),也不用于不值得另起子进程的极小改动。

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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”。

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常见问题

Filesystem MCP 会让我整个磁盘可读吗?

默认不会。官方实现要求启动时显式传入允许访问的目录列表,AI 只能触达这些路径。这也是它比裸 Shell 更安全的原因。

有了编辑器内置文件工具还需要它吗?

跨项目目录、批量文件整理、无编辑器的脚本环境(如 CLI Agent 操作仓库外路径)时才需要;单项目内编辑用内置工具更省 token。

如何防止 AI 误删文件?

用版本控制兜底(删除可回滚)、只挂载必要目录、要求 AI 删除前列出目标清单确认,破坏性批量操作放沙箱先演练。

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