很多跟着 MCP Server 教程走的朋友卡住的往往不是 registerTool、registerResource 那几行代码而是最前面的一步打开 Cursor输入「帮我初始化一个 Node.js TypeScript 项目」之后AI 直接回一句没有可用模型 Key后面所有指令全部瘫痪。我这次先把 Cursor 的模型通道切到 TaoToken拿好 Key 再照着四步注册 Server、Tool、Resource、Prompt 走一遍全程没再被模型通道卡过。TaoToken 官网是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册、创建 Key、看模型广场都在这里完成Base URL 则填写 https://taotoken.net/api记得不要加 /v1。下面就是完整经过。1. 先拿 Key把 Cursor 的模型通道切到 TaoToken1.1 注册并创建 API Key打开 TaoToken注册登录之后进控制台左侧找到 API Keys 页面点创建。创建完会得到一串以 taotoken 开头的密钥整串复制下来占位符统一写作 YOUR_API_KEY。后续无论填进 Cursor、写环境变量还是粘贴到命令行都用这一串不要只在文章里看我写。模型 ID 不要拍脑袋填。同一个服务可能同时挂多个模型具体 ID 到 TaoToken 模型广场 看当时列表为准。选一个支持长上下文的模型Cursor 里代码补全和 Agent 任务会更稳。1.2 Cursor 里填写 Base URL 与 KeyCursor 不同版本入口略有差异大致路径是Settings → Models → 找到 OpenAI API Base URL 或 Override Base URL 这类自定义供应商设置。把 Base URL 填成https://taotoken.net/api注意末尾不带 /v1。API Key 填 YOUR_API_KEY。模型 ID 填模型广场里你选的模型。填完先随便发一句「你好请确认模型通道可用」能正常回复再进入下一步。这里配置的是模型通道和后面 Cursor 的 MCPs 面板是两回事不要混。2. 四步法的前两步项目初始化与 TypeScript 构建2.1 建文件夹并执行 npm init新建一个文件夹命名为 mcp-interview-server 一类的英文名用 Cursor 打开这个目录。调出终端执行npm init -y执行完目录下会出现 package.json。到这里还只是空项目TypeScript、构建脚本都还没装下一节让 AI 编程工具补齐。2.2 告诉 Cursor 去初始化 TypeScript 项目模型通道已经通了现在把原来的初始化指令发给 Cursor这是一个 Node.js 项目请帮我初始化 TypeScript 开发环境 安装 typescript、types/node、modelcontextprotocol/sdk、zod 这几个依赖tsconfig.json 使用 NodeNext 模块方案index.ts 放在 src 目录。 package.json 的 scripts.build 设置为 tsc最终执行 npm run build 能通过并生成 dist 目录下的 JS 文件。等 Cursor 改完配置手动核对 package.json 的 scripts 段{ scripts: { build: tsc } }tsconfig.json 至少要有 outDir 和 rootDir{ compilerOptions: { target: ES2022, module: NodeNext, moduleResolution: NodeNext, outDir: dist, rootDir: src, strict: true } }如果 build 报 TS6059多半是 rootDir 没指到 src或者 src 目录还没创建。创建 src/index.ts 后再跑一次。3. 注册 Server、Tool、Resource、Prompt3.1 注册 ServerMCP Server 的本质是建立一个服务实例然后往里挂三种能力Tool可执行的工具、Resource只读资源、Prompt预制提示词模板。先实例化服务import { McpServer } from modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js; import { StdioServerTransport } from modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js; import { z } from zod; const server new McpServer({ name: agent-questions, version: 1.0.0, });name 会在 Cursor 的 MCPs 列表里显示建议用有业务含义的英文名。version 随意但不能缺失。3.2 注册 Tool执行具体任务Tool 是最常用的一类适合“传参数→拿结果”的场景。下面这个 Tool 按 ID 返回面试题const questions [ { id: 1, topic: ReAct, question: 解释 ReAct 循环中 Thought 与 Action 的协作方式 }, { id: 2, topic: Function Calling, question: 函数调用结果应如何回传给大模型下一次推理 }, ]; server.registerTool( get_question, { title: 按 ID 获取面试题, description: 传入题目 ID返回对应的题目与考点, inputSchema: { id: z.number().describe(题目 ID) }, }, async ({ id }) { const item questions.find((q) q.id id); return { content: [{ type: text, text: item ? JSON.stringify(item) : 未找到题目 }], }; } );只要符合 inputSchema 校验同一个 server 可以注册多个 ToolCursor 会自动识别每个 tool 的 description 来决定什么时候调用。3.3 注册 Resource只读资源Resource 适合放文档、题库、业务资料这类只读内容。这里暴露题库使用说明server.registerResource( { uri: question://guide, name: 题库说明, description: 题库目录与使用方式, mimeType: text/markdown, }, async () ({ contents: [ { uri: question://guide, text: # AI Agent 面试题库\n\n包含 ReAct、Function Calling、规划与记忆等主题。, }, ], }) );Cursor 里用户能直接看到这个资源 URI相当于一个可读的知识入口不会写回到源文件。3.4 注册 Prompt预制提示词模板Prompt 的作用是把一段长指令封装好调用时只需传入少量参数。模拟面试这个场景非常适合server.registerPrompt( mock_interview, { description: 开始一轮 AI Agent 模拟面试, arguments: [ { name: role, description: 投递岗位名称, required: false }, ], }, async ({ role }) ({ messages: [ { role: user, content: { type: text, text: 请以${role ?? AI Agent}面试官身份向我连续提问并给出反馈。, }, }, ], }) );最后启动服务const transport new StdioServerTransport(); await server.connect(transport);至此四步完成registerServer 建实例registerTool 加可执行能力registerResource 加只读资源registerPrompt 加提示词模板。4. 构建并让 Cursor 认识你的 MCP Server4.1 构建生成 dist 目录回到终端执行npm run build构建成功后dist/index.js 必须真实存在。很多 Cursor 连不上 MCP Server 的案例就是忘记先 build又或者 build 失败还继续去配置面板。4.2 Cursor MCPs 面板添加 Server在 Cursor 中打开设置找到 MCPs 标签页点 Add。Type 选 stdioName 填 agent-questionsCommand 填node dist/index.js注意 Command 是基于项目根目录的。如果 Cursor 提示找不到命令先确认 dist/index.js 是否在这个路径下。配置完成后列表里会出现 agent-questions状态是 connected。4.3 用户意图与调用方式对照开发完的 MCP Server 不是让用户去选 Tool而是由 AI 根据用户意图自动决定调用哪一块。用户意图适合的注册单元说明想直接读完整题库说明Resource question://guide只读资源适合一次性拉取想查第 2 题是什么Tool get_question传参执行返回结构化结果想开始模拟面试Prompt mock_interview预制提示词套用后直接开启对话想检查服务是否正常已连接的 Server任意调用一次作为连通性验证这样设计用户侧感知不到 Tool 和 Resource 的区别AI 会自己判断。5. 跑通后对一下账验证调用与常见报错5.1 在 Cursor 里验证一次真实调用回到 Cursor 对话框输入用 get_question 工具查第 2 题然后把题库说明展示出来如果 MCP Server 正常Cursor 会先调用对应工具再把结果渲染给你。与此同时可以到 TaoToken 模型对话 用同一把 Key 发一条测试消息确认模型通道本身没问题到 控制台 API Keys 可以查看这把 Key 的使用记录。这样能区分是 MCP Server 的问题还是模型通道的问题。5.2 三个最常见的报错build 报 TS6059tsconfig.json 里 rootDir 没指向 src或者 src 目录不存在。先建 src/index.ts再重新 build。MCP Server 一直显示 disconnected先看 dist/index.js 是否存在再确认 Command 写的是 node dist/index.js不要把 dist/index.ts 填进去Node 不能直接执行 TS。Cursor 对话框里返回 401这一般不是 MCP Server 的问题而是第一步配置模型通道时 Key 或模型 ID 填错了。回设置里检查 Base URL 是否是 https://taotoken.net/api末尾不要残留 /v1Key 是否整串复制模型 ID 是否与模型广场一致。5.3 下一步给模型通道留好余量刚才在 Cursor 里跑通四步开发之后模型通道的稳定性基本心中有数了。如果后续要长时间写代码、频繁让 Cursor 做 Agent 任务可以考虑按量套餐打开 Coding Plan 看看是否比单独按调用计费更合适。再往后如果要把同一把 Key 用到 Claude Code 这类命令行工具配置方式略有不同但 Key 和 Base URL 的规则一致注册入口依旧是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 接口地址依旧是 https://taotoken.net/api别把两处填反就行。