• 前言
• 能用 Cursor 做什么
• Cursor 中构建上下文
  • 什么是上下文
  • 两种上下文
  • 上下文不充分的时候，Cursor 会怎么做？
  • Cursor 如何让我们上下文更充分
  • @符号工具显性指定上下文
  • Rules 规则指定上下文
  • Notepads 指定上下文
  • MCP 工具获得上下文
  • 运行时上下文
  • 要点小结
• Cursor 如何选择模型与自定义模式
  • 有哪些模型，他们有什么不同
  • 如何选择模型
  • 自定义模式
• 遗留项目或大型项目的一些建议
• Cursor 其他功能亮点
• 参考

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• 版本 v1.1
• 版本 v1.0
  • 1、新增 BugBot 进行代码审查
  • 2、Background Agent 并行任务完全开放
  • 3、新增 memory 能力
  • 4、支持一键安装 MCP
  • 5、chat 对话输出支持更丰富的可视化内容
  • 6、支持团队管理员可以禁用隐私模式
  • 7、开放 api 访问使用指标和支出相关数据
  • 8、@web 搜索支持解析 PDF 并包含在上下文中
  • 9、工具调用支持并行
• 版本 v0.50
  • 1、简化计费
  • 2、全面开放 Max 模式
  • 3、Tab 新模型
  • 4、BackgroundAgent 并行任务
  • 5、支持@floders
  • 6、行内编辑 Ctrl+K 支持扩大编辑范围
  • 7、Agent 新增搜索和替换文件代码的高效工具
  • 8、通过 workspaces 支持多个代码库
  • 9、对话 Chat 更新
  • 10、Claude 4 系列发布
• 版本 v0.49
  • 0.49 版本更新几个亮点
  • 网友使用分享总结

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• 提示词模板
  • 东方传统风格
  • 中国工笔画风格
  • 水墨画风格
  • 古典油画风格
  • 超现实主义风格
  • 卡通风格
  • 赛博朋克风格
  • 现代融合风格
  • 其他风格
  • 抽象风格
  • 二次元风格
  • 水彩风格
  • 科幻风格
  • 哥特风格
  • 波普艺术风格
  • 蒸汽朋克风格
  • 洛可可风格
  • 印象派风格
  • 立体主义风格
  • 极简主义风格
  • 波西米亚风格
  • 写实风格人物画像提示词模板
  • 写实风格：端方典雅的女性画像提示词模板
  • 写实风格：现代大方的女性画像提示词模板
  • 写实风格：健身房自拍的年轻女性画像提示词模板
  • 写实风格：篮球场上打球的小伙子画像提示词模板
  • 写实风格：6 岁小女孩在篮球场上运球突破上篮画像提示词模板
  • 擦 边
  • 像素风格
• 提示词生成问答范例

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• 前言
• LLM 智能工具调用解决传统自动化难题的技术分析
  • 一、非结构化输入处理能力的革命性突破
  • 二、复杂多步骤任务的自主协调能力
  • 三、实时数据整合与动态决策能力
  • 四、专业领域知识与工具的无缝结合
  • 五、资源优化与成本控制的智能策略
  • 六、未来发展趋势与应用前景
  • 七、结论与价值评估
• 何时考虑使用 MCP Server

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• 版本更新
• 使用技巧
• Rules、Notepads、文档模板
• 提示词
• 思考
• 工具与资源

工欲善其事必先利其器。

AI 和 Cursor 更新迭代太快，文章内容容易落后或变更，暂无时间，也不去整理汇总各方的内容，只记录文章地址、亮点及个人解读。

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• 1. 引言
• 2. MCP 基础知识
  • 2.1 MCP 协议的核心概念
  • 2.2 MCP 工具的定义与调用流程
  • 2.3 stdio 通信模式的优势
• 3. MCP 服务器的基本结构
  • 3.1 工具定义
  • 3.2 工具处理逻辑
  • 3.3 通信层实现
• 4. 效果
• 5. 使用 Python 实现 MCP 服务器
  • 5.1 环境配置与依赖
  • 5.2 核心数据结构
  • 5.3 工具注册
  • 5.4 工具实现
  • 5.5 工具调用处理
  • 5.6 启动服务器
• 6. 使用 Go 语言实现 MCP 服务器
  • 6.1 核心数据结构
  • 6.2 工具注册与实现
  • 6.3 核心功能实现
  • 6.4 启动服务器
• 7. cursor mcp 配置与使用
• 8. MCP 实现中的关键技术点
  • 8.1. 工具描述设计
  • 8.2 参数验证与错误处理
  • 8.3 数据格式化与返回
  • 8.4. 通信处理
• 9. 实现语言对比与选择
  • 9.1 部署与依赖考虑
  • 9.2 开发效率与代码维护
  • 9.3 性能考量
  • 9.4 实际选择建议
• 10. MCP 服务器的性能优化
  • 10.1 缓存机制
  • 10.2 连接池优化
  • 10.3 并发处理
• 11. MCP 服务的实际应用场景
  • 11.1 与大型语言模型集成
  • 11.2 实际应用示例
• 12. 安全问题
• 13. MCP 技术的未来发展
• 14. 总结

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• 官方文章
• MCP 市场
• 范例
• 相关 MCP 文章
• 相关 A2A 文章
• 安全
• 其他
• 可能感兴趣的 MCP
• 可实现的 mcp 场景

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• 一、函数签名的定义与组成部分
  • 函数是什么
  • 函数名
  • 参数
  • 返回值类型
• 二、结构化提示词映射函数签名及任务
  • 描述函数功能
  • 指定函数签名
  • 阐述任务步骤
• 三、示例：让 AI 编写简单功能函数的提示词
• 四、AI 辅助编码的提示词模板
• 五、代码提示词表单

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• 提示词模板结构
• 提示词模板说明
  • 1. 角色定义
  • 2. 任务描述
  • 3. 约束条件
  • 4. 输入与输出
  • 5. 输出格式
  • 6. 逐步指导
  • 7. 扩展性问题
  • 8. 附加说明
• 示例：完整的提示词
• 参考

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• 智能体介绍
• 智能体设置
• 整体创作工作流
  • 开始
  • 告知开始主题创作
  • 儿童文学作家故事创作
    • 告知故事概要
  • AI 插画制作提示词专家
  • 告知正在插画制作
  • 12 页故事插画制作
  • 345 页故事插画制作
  • 结束
• 插画制作工作流
• 流程图
• 示例
• 总结

智能体介绍

本文将为您详细介绍一款专为儿童设计的绘本制作智能体。用户只需提供一个主题或灵感，该智能体便能够基于此生成一个完整的绘本故事，并配以精美的插图，最终输出一本包含五个页面的绘本。

整个创作过程首先由一位“儿童文学作家”大模型生成约 1500 字的绘本故事内容，这包括五个页面的情节划分。在完成故事概要后，系统会通知用户，并由一位“AI 会话提示词专家”根据故事内容准备五页绘本的绘图提示词。随后，工作流将调用绘图模块，每次处理两页的提示词，逐步完成整本绘本的绘制。

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• AI 写作的常见问题
• 去除 AI 味的提示词
  • 一、增强表达力与吸引力
  • 二、情感与代入感
  • 三、结构与逻辑
  • 四、创意与独特性

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• AI 大模型中温度的理解与选择
  • 温度概念
  • 温度选择范例

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