标 IDE 和 MCP 服务器

关于光标 IDE

光标是一种面向 AI 辅助开发的下一代代码编辑器。它利用大型语言模型来增强开发者生产力，其功能包括：

• AI 代码补全：智能代码建议和完成
• 代码生成：通过自然语言提示编写整个函数或代码块
• 上下文理解：AI 理解整个代码库以提供更相关的帮助
• 集成聊天：在编辑器内直接与 AI 对话以获取编码任务支持
• 错误解释：用简单易懂的语言解释错误和潜在修复
• 代码重构：自动重构和优化代码片段
• 文档生成：从现有代码生成文档

MCP 服务器

MCP（模型控制协议）服务器为光标 IDE 的 AI 功能提供动力。这些服务器：

• 处理大型语言模型的计算以实现代码补全和生成
• 管理 Cursor IDE 和 AI 模型之间的 API 请求
• 优化实时代码辅助性能
• 安全处理代码和查询以保护敏感信息
• 支持多种 AI 模型以提供不同功能
• 实现企业级功能，包括工作区同步
• 提供支持 AI 辅助开发的可扩展基础设施

Spring AI 集成

Spring AI 是一个使构建 AI 驱动的应用程序变得容易的框架。当与光标 IDE 和 MCP 服务器结合使用时，它提供了以下优势：

Spring AI 的关键功能

• 模型集成：轻松连接到各种 AI 模型（OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic 等）
• 提示工程：使用专用工具构建、测试和维护提示
• 令牌管理：高效处理上下文窗口和令牌限制
• 嵌入式：向量数据库集成以实现语义搜索功能
• 输出解析：对 AI 生成的响应进行结构化解析
• 流式响应：处理大型语言模型的流式输出
• 可观测性：监控和跟踪 AI 交互以用于调试和审核

使用 Spring AI 和光标 IDE 的开发工作流程

• 在光标 IDE 中使用其 AI 功能协助编写 Spring AI 实现代码
• 直接在开发环境中测试提示
• 使用集成工具调试 AI 响应
• 获取实时建议以优化 AI 交互
• 收到上下文帮助以实现 Spring AI API 和模式

示例实现

// Spring AI 实现示例，使用 LLM 服务
@Service
public class AIAssistantService {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    public AIAssistantService(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }
    
    public String generateResponse(String prompt) {
        // 创建提示模板
        ChatPromptTemplate promptTemplate = ChatPromptTemplate.fromMessages(
            List.of(new SystemMessage("您是一个乐于助人的助手."),
                   new UserMessage(prompt))
        );
        
        // 生成响应
        ChatResponse response = chatClient.call(promptTemplate);
        
        return response.getResult().getOutput().getContent();
    }
}

入门指南

此仓库作为一个测试平台，用于探索光标 IDE 和 MCP 服务器功能，重点是 Spring AI 集成。欢迎自由探索其能力并参与开发过程。

资源