本次更新新增了对 MCP 服务的支持。MCP，即模型上下文协议（Model Context Protocol），是专为大模型设计的通用标准接口，有着固定格式。它类似于 https 协议，二者均为约定规则的通用框架，只是功能各异 ——https 协议用于用户与 https 服务端交互，而 MCP 则服务于大模型与 MCP 服务间的通信，本质上都是客户端与服务端沟通的纽带。在 Trae 中，智能体充当 MCP Client 角色，可向 MCP Server 发送请求，调用其提供的功能。下面将详细介绍 Trae 中使用 MCP 服务的方法。

支持的传输类型

在 Trae 中，MCP Server 提供 stdio 和 SSE 两种传输类型：stdio 传输基于操作系统进程间通信机制，适用于本地进程与 AI 模型交互；SSE 传输则是基于 HTTP 的服务器推送技术，常用于远程通信。对于非 MCP Server 开发者而言，简单了解这两种传输类型即可，因为在整体配置过程中，无需关注传输类型的选择 。

必要环境准备

依据 Trae 官网介绍，在 Trae 中使用 MCP，需安装两个关键依赖：npx 和 uvx。npx 依赖于 Node.js，只要 Node.js 版本大于等于 18 即可使用。由于 npx 随 Node.js 安装自动部署，因此仅需安装符合版本要求的 Node.js，可从 Node.js 官网（Node.js — Run JavaScript Everywhere）直接下载安装 。

uvx 是 Astral 团队开发的 uv 工具链核心命令，用于快速运行 Python 脚本，需手动安装。安装 uvx 前，要先安装 Python 3.8 及以上版本，Python 可从官网（

https://www.python.org/downloads/ ）获取，安装教程可在网上搜索。

安装 uvx 实际是安装 uv，在 Windows 系统的 PowerShell 中执行命令 “powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm

https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"” 即可完成安装，安装结果如下：

需特别留意，从截图可知，uvx 安装后仅存于用户目录下的.local\bin目录。若想直接使用 uvx 命令，必须手动将该路径添加至系统环境变量。可依照截图提示，在 cmd 或 PowerShell 中执行相关命令完成添加操作，后续使用 PowerShell 时便能直接调用 uvx 。

由截图可见，uvx 命令已能正常运行。实际上，npx 和 uvx 并非必须同时安装，可先继续阅读后续内容，确定所需 MCP Server 使用的命令后，再返回进行安装操作。

配置MCP Server

Trae中配置MCP Server支持两种方式，一是从Trae提供的MCP市场直接添加，二是手动配置，下面说说两种方式分别怎么使用。

方式一：从市场添加MCP Server

这里我以市场中的Filesystem为例来说明怎么配置一个MCP Server，步骤如下：

1.在Trae AI对话窗口右上角，点击设置图标->MCP，会打开MCP窗口。

2.点击添加MCP Servers按钮，会打开MCP Server市场，里面有很多Trae内置的MCP Server，单击MCP Server名称，会打开预览界面，可以查看该MCP Server的功能介绍和json配置，这里我们下拉找到Filesystem这个Server，看到的预览界面如下：

实际上，操作后会进入对应 github 项目的 readme 界面，其中详细介绍了 Filesystem 的功能与使用方法。下拉页面，便能看到适用于 Claude Desktop 和 vscode 的 json 配置。需要特别提醒的是，不要因为 Trae 与 vscode 存在关联，就误以为应使用 vscode 的 json 配置。针对 Trae 使用的 json 配置，有两点关键注意事项：

其一，Trae 需采用带有 mcpServers 项的 JSON 配置，以 Filesystem 为例，此配置与 Claude Desktop 所用一致；其二，调用 MCP Server 时，可依据先前安装的 npx 或 uvx 配置，任选其一执行对应命令。

根据上述指引找到 Trae 适配的 JSON 配置后，点击右侧 “+” 按钮，将配置添加至输入框。此外，还需留意，JSON 配置中的部分内容仅为示例，如下两行：

"/Users/username/Desktop",

"/path/to/other/allowed/dir"

我们要替换为真实的允许Trae AI操作的路径，如下：

点击确认按钮后，Trae 会弹出提示框，告知该 MCP Server 已自动添加至 Trae 内置的 “Build With MCP” 智能体。后续调用 MCP Server 功能，均通过此内置智能体实现。若有需求，也可将其添加至自定义智能体，但相关操作暂不赘述。在提示框中点击 “我知道了”，界面将跳转至如下所示状态：

看到这里出现绿色的√，就说明这个MCP Server配置成功了。

接下来验证一下，如下：

先向 Trae 询问 “build”，它随即调用 PowerShell 创建了一个目录；接着询问 “Build With MCP”，Trae 则调用 MCP Server 的 API 完成目录创建。这表明 MCP Server 已能正常使用。由于 Build 智能体本身就集成了文件系统操作功能，在 Trae 的实际应用场景中，filesystem 这类 MCP 服务或许并非必需，此处仅作为演示案例说明操作流程。

方式二：手动配置MCP Server

当市场中没有我们需要的MCP Server或者我们想使用自己开发的MCP Server时，就需要手动配置了，步骤如下：

1.还是一样打开MCP Server市场，点击手动配置，如下：

点击手动配置后，弹出一个JSON配置输入框，接下来其实步骤跟从市场配置是一样的，你只要找到需要的MCP Server的JSON配置复制到手动配置输入框，点击确认就可以了，下面我以百度地图MCP服务为例来进行说明。

打开MCP服务聚合网站MCP Servers，找到Biadu Map，如下：

前往百度地图开放平台，按照网上丰富的教程完成服务端 AK 的申请流程。申请成功后，将获取到的服务端 AK 复制并妥善保存，这是后续配置的关键信息。回到 Baidu Map，找到对应截图中的 JSON 配置内容，将其完整复制。接着，打开 Trae 工具，找到手动配置输入框，将刚刚复制的 JSON 配置粘贴到该输入框内，完成这一重要配置步骤。

将申请的服务端 AK 替换配置中的 BAIDU_MAP_API_KEY 项，点击确认。当 MCP server 列表里 Baidu Map 显示绿色√，即表明服务可用。不过，直接通过 Trae 使用 Baidu Map 进行路线规划等操作时，可能会遭到拒绝 。

应该是Trae对所有智能体做了限制，只限于AI编程这个范畴，超出这个问题，它会直接罢工。没关系，我们换一个思路，把它跟编程扯上关系就行了，比如我这里新建一个智能体叫百度地图，然后把Baidu Map加入到这个智能体中，给它一份提示词，如下：

然后我们在Trae AI界面@百度地图，输入深圳，它就开始自动调用Baidu Map获取相关信息了，如下：

最终它帮我找出了3个深圳的热门景点和相关路线，如下：

生成的html效果大概如下所示：

智能体结合 MCP 的能力确实强大，但如何将其深度融入自身项目，还需持续摸索实践。在整个配置环节，有两个关键要点务必重视：一是精准找到含 mcpServers 项的 Trae 适配 JSON 配置；二是仔细确认 JSON 配置内指定的命令，无论是 npx 还是 uvx，都要确保已正确安装 。