MCP 哪家强？深度分析 Cline、Cursor、Trae、Coze 四大平台
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。Cursor 是一款基于 VSCode 开发的 AI 代码编辑器，集成了先进的人工智能模型，能够通过自然语言与开发者交互，自动生成、修改和优化代码，显著提升编程效率。网上虽然也有很多的学
最近 Trae 和 Coze 相继支持了 MCP，各大平台百花齐放，很多朋友都在问：到底该选哪一个？
今天，我就带大家详细拆解一下 Cursor、Trae、Coze、Cline 这几款主流工具对 MCP 的最新支持情况，帮你选出最适合自己的那一款！
什么是 MCP？
为了防止小白用户看不懂，先一句话解释一下什么是 MCP：
| MCP（Model Context Protocol）是一种让大语言模型像插 USB 一样方便地连接外部工具和数据源的开放标准协议。让模型不再只是“会说话”，而是真正“能做事”。 |
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体验前的准备
为了体验 MCP，我们需要为电脑提前安装环境，首先需要安装 Node.js，去官网下载并安装：
Cline：集成度最高，细节透明
Cline 是一款集成于 VSCode 的开源 AI 编程助手，具备自主规划与执行能力，支持多语言模型，能够自动生成和修改代码、执行终端命令、调试 Web 应用。
我们先去 VSCode 官网下载并安装：
再访问 Cline 官网进行下载安装
安装完成后，侧边栏会出现 CLINE 的入口，如下图所示：
我们访问右上角的第二个按钮，就可以看到 MCP 市场了：
选择其中的 MCP 点击安装（比如 Sequential Thinking），我们就可以看到安装任务的所有细节：
Cline 有个好处就是每次调用的细节都有，包括用了多少 Token、上下文长度、花费了多少钱等等，都会非常详细的告知。
然后，我们在对话界面，打开设置，打开 MCP 的开关，就可以使用 MCP 了：
我们可以用这个 Prompt 进行测试：
| markdown使用sequential-thinking帮我分析证明数学问题：“对于任意正整数n，n^2 + n 是偶数” |
|---|
最终，MCP 进行了 5 轮思考，解答了这个问题：
体验总结：
- Cline 对 MCP 支持最全面，集成度高且灵活，Act&Plan 双模式让 Agent 能逐步细化方案，透明度极高。
- 不足：全局代码理解、检索和性能略逊于 Cursor，界面对新手不够友好。
- 计费模式为 Token 计费，多轮对话注意 Token 消耗。
Cursor：AI Coding 首选，生态强大
Cursor 是一款基于 VSCode 开发的 AI 代码编辑器，集成了先进的人工智能模型，能够通过自然语言与开发者交互，自动生成、修改和优化代码，显著提升编程效率。
我们可以访问 Cursor 官网进行下载安装：
安装好之后，访问 Cursor Settings：
选择 MCP 的 Tab 就可以看到 MCP 的情况了：
Cursor 没有提供 MCP 的应用市场，我们需要通过三方应用市场来安装，这里推荐 Smithery：
选择了某个 Server 之后，再右侧的 installation 面板，可以选择 Cursor，然后拷贝 cli 命令，到命令行里粘贴执行就可以安装成功了。
Cursor 总体支持良好，但安装使用还是略需要手动配置。没有提供内置的 MCP 市场。
我们可以试一下同样的 Prompt：
| markdown使用sequential-thinking帮我分析证明数学问题：“对于任意正整数n，n^2 + n 是偶数” |
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相对来说，Cursor 对 MCP 的支持不算特别友好，需要依赖于第三方市场手动配置。但 Cursor 的上下文能力和检索能力非常强，还是目前 AI Coding 考虑首选的工具。
另外，Cursor 走的是订阅模式，在未开 use-based 选项下，是不会有额外费用产生的。
目前 Cursor 对于 MCP 有几个限制：
体验总结：
- Cursor 对 MCP 支持良好，但安装和配置略需手动操作。
- 上下文和检索能力极强，是 AI Coding 的首选工具。
- 订阅制，无 use-based 选项下不会有额外费用。
- 限制：只支持 40 个 MCP tools，暂不支持 MCP Resources 和远程开发。
Trae：上手最友好，适合国内用户
Trae 在最新版本当中提供了 MCP 的支持，大幅度提升了可扩展性。
安装Trae国内版，可以访问以下网址：
安装过后，在右侧的面板中，就可以开启MCP的智能体：
目前Trae的体验，对于新人上手应该是最友好的，会直接引导添加：
但不太友好的是，它还需要手动把JSON复制过来：
配置好了之后，我们可以用同样的Prompt试一下（不过Trae对于MCP工具的使用很谨慎，我的测试中必须显式告知使用sequential-thinking mcp才行）
注意DeepSeek R1模型是不支持tools的，我们切换到DeepSeek-V3-0324这个版本，也是目前调用MCP支持中文和代码能力最强的一种方式。
Coze：原生生态，门槛最低
Coze 对 MCP 的支持是高度原生且生态化的，用户几乎无感使用。
直接线上访问Coze空间：
点击MCP扩展，就可以添加MCP服务了：
目前Coze的MCP都是内置的，直接使用，是使用门槛最低的方式了。
我让它基于高德地图API，帮我推荐1日游行程：
很不幸的是，一直卡在经纬度出问题，看起来还比较粗糙，还需要再优化优化。
体验总结：
- MCP 工具全部内置，使用门槛最低。
- 但目前生态还在完善，部分功能（如高德地图API推荐行程）体验不够稳定。
四大平台对比一览
最后，我们将四款工具的对比详细整理成表格，供大家参考：
点击图片可查看完整电子表格
个人建议
从我个人的经验来说，推荐大家：
- 想要极致透明和灵活，推荐 Cline。
- 追求强大代码理解和检索，首选 Cursor。
- 国内用户、合规需求，优先考虑 Trae。
- 完全小白，建议先从 Coze 入门体验。
大家可以根据自己的情况选择合适的工具。
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