Agents 正在你的整个代码库中处理越来越复杂、运行时间更长的任务。本次版本引入了新的 agent 框架改进，以实现更好的上下文管理，并在编辑器和 CLI 中带来了许多提升使用体验的修复。
在cursor中配置mcp服务需满足node.js≥v18.0.0、python≥3.10、cursor≥0.40.x；支持项目级（.cursor/mcp.json）或全局级配置，优先级前者更高；示例配置文件系统与plur记忆层服务，通过curl验证健康状态。
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在Cursor中配置MCP（Model Context Protocol）服务，能让AI突破静态代码分析限制，直接读取文件、调用GitHub API、查询数据库甚至记住你的编码偏好——所有操作都基于本地进程或可信HTTP端点，无需上传代码到云端。
确认基础环境是否就绪
打开终端执行 node -v，输出必须为 【v18.0.0 或更高版本】；若未安装，请先从 https://nodejs.org 下载LTS版。Python用户需确保 python3 --version ≥ 3.10。Cursor自身版本必须 ≥ 0.40.x，可在设置 → 关于中查看，旧版本不解析 mcp.json 文件。
这一步跳过将导致后续所有MCP服务启动失败，且错误提示极不明确——只会显示“server not found”而非具体缺失依赖。
选择配置作用域：项目级 or 全局级
项目级配置仅对当前工程生效，适合需要差异化能力的场景（如A项目连GitHub，B项目连内部数据库）；全局级配置影响你所有新打开的项目，适合通用工具（如PLUR记忆层、文件系统访问）。
方法一：项目级配置
在项目根目录下创建 .cursor 文件夹，再新建 mcp.json 文件。
方法二：全局级配置
macOS路径：~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/mcp.json
Windows路径：%APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\mcp.json
Linux路径：~/.config/Cursor/User/globalStorage/mcp.json
【注意：两个配置同时存在时，项目级优先级高于全局级】，调试阶段建议先用项目级，避免污染全局环境。
写入第一个MCP服务：本地文件系统
第一步：在 .cursor/mcp.json 中填入以下内容（路径请替换为你的实际项目根目录）：
{<br> "mcpServers": {<br> "filesystem": {<br> "command": "npx",<br> "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/yourname/myproject"]<br> }<br> }<br>}
第二步：保存文件后，重启Cursor。此时AI就能理解“把src/utils下的所有ts文件列出来”这类自然语言指令，并实时读取磁盘内容。
第三步：在编辑器任意位置按 Cmd+L（Mac）或 Ctrl+L（Win/Linux），输入 read_file，若看到该命令可被补全并执行，则证明filesystem服务已激活。
追加第二个MCP服务：PLUR记忆层
只需在原 mcp.json 的 "mcpServers" 对象内追加一个键值对：
"plur": {<br> "command": "npx",<br> "args": ["-y", "@plur-ai/mcp"]<br>}
这个服务不依赖任何外部Token或网络，全部数据存于你本地磁盘。它让AI在本次会话中记住你反复强调的规则，比如“所有API响应必须用Result
配置完成后，运行 npx @plur-ai/cli init --cursor 以启用自动会话钩子——这一步不是必须，但不做的话，AI只会在你显式调用 plur_session_start 后才开始记忆。
验证MCP服务是否正常通信
打开Cursor内置终端，执行：curl -s http://127.0.0.1:5000/mcp/health | jq（若未装jq，删掉 | jq 直接看JSON）。
成功响应应包含 "status": "ok" 和已注册的servers列表。端口号因服务而异：filesystem默认5000，PLUR默认5001，github server默认5002——这些端口由MCP Client自动分配，无需手动指定。
如果返回 Connection refused，说明对应服务进程未启动，检查 mcp.json 中的 command 路径是否拼写正确，特别是Windows用户要注意反斜杠转义问题。
