DeepSeek结合MCP Server与Cursor，实现服务器资源的自动化管理

news2025/4/1 9:18:38

MCP Server是最近AI圈子中又一个新的热门话题。很多用户都通过结合大语言模型、MCP Server，实现了一些工具流的自动化，例如，你只需要给出文字指令，就可以让Blender自动化完成建模的工作。你有没有想过，利用MCP来让AI Agent根据目前的项目情况，自动管理服务器资源的扩展呢？

本文我们就以DigitalOcean服务器为例，来做一个示例。因为DigitalOcean 提供了简单易用的API，而且价格实惠。本文的 MCP 服务器会通过 DigitalOcean 集成，实现对服务器的管理。它提供了一个基于 FastAPI 的 HTTP 服务器，允许你通过 MCP 协议交互来管理 DigitalOcean 资源。你可以将这个 MCP 服务器添加到 Cursor中，在Cursor中通过与DeepSeek或Claude对话，来管理服务器资源。

安装

要开始使用 MCP DigitalOcean Server，请按照以下步骤操作：

克隆仓库：

git clone https://github.com/username/mcp-digitalocean-server.git
cd mcp-digitalocean-server

通过复制示例创建环境文件：

cp .env.example .env

编辑 .env 文件并添加您的 DigitalOcean API 令牌和其他配置值。

安装所需依赖项：

pip install -r requirements.txt

配置

服务器可以通过 .env 文件中的环境变量进行配置：

DIGITALOCEAN_TOKEN：您的 DigitalOcean API 令牌（必需）
MCP_SERVER_PORT：MCP 服务器的端口（默认：8000）
MCP_SERVER_HOST：MCP 服务器的主机（默认：0.0.0.0）

示例 .env 文件：

DIGITALOCEAN_TOKEN=your_digitalocean_api_token_here
MCP_SERVER_PORT=8000
MCP_SERVER_HOST=0.0.0.0

运行服务器

安装和配置完成后，您可以使用以下命令运行服务器：

python src/server.py

服务器将在您配置的主机和端口上启动。默认情况下，它将在 http://0.0.0.0:8000 提供服务。

功能和使用

基本功能

MCP DigitalOcean Server 提供以下功能：

完整的 MCP 协议实现
与 DigitalOcean API 集成，用于服务器管理
通过 FastAPI 暴露的 HTTP 端点

与服务器交互

服务器暴露了 MCP 协议端点，您可以使用任何 HTTP 客户端进行交互。例如，使用 curl：

# MCP 请求示例
curl -X POST http://localhost:8000/v1/invoke \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"context": {"your_context_here": "value"}, "parameters": {"param1": "value1"}}'

管理 DigitalOcean 资源

通过 MCP 协议，您可以通过向服务器发送格式正确的请求来管理您的 DigitalOcean 资源。确切的格式将取决于您想要执行的具体操作。

如何将此 MCP 服务器添加到 Cursor

将 MCP 服务器添加到 Cursor 有两种方法。最常见的方式是全局添加到 ~/.cursor/mcp.json 文件中，这样它将在您所有的项目中可用。

如果您只需要在单个项目中使用服务器，可以通过创建或添加到项目中的 .cursor/mcp.json 文件来添加。

全局添加 MCP 服务器到 Cursor

要全局添加 MCP 服务器，请转到 Cursor 设置 > MCP 并点击“添加新的全局 MCP 服务器”。

点击该按钮后，~/.cursor/mcp.json 文件将被打开，您可以像以下示例一样添加您的服务器：

{
    "mcpServers": {
        "cursor-rules-mcp": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "-y",
                "cursor-rules-mcp"
            ]
        }
    }
}