كيفية بناء خادم MCP مخصص لـ Cursor (مفتوح المصدر)

تخيل منح أداة Cursor IDE قوى خارقة - مثل البحث عن المعلومات على الويب تلقائيًا أو تحليل مستنداتك دون مغادرة محرر النصوص الخاص بك. في هذا الدليل، سنتناول كيفية إنشاء خادم مخصص لمجموعة بروتوكولات نموذج السياق (MCP) الذي يضيف هذه القدرات إلى Cursor.

لماذا بناء خادم MCP مخصص؟

تتيح لك خوادم MCP توسيع وظائف Cursor لتتجاوز ميزاتها المدمجة. مع خادم MCP الخاص بك، يمكنك:

• إضافة قدرات البحث على الويب
• إنشاء أدوات لتحليل مستنداتك (RAG)
• الاتصال بواجهات برمجة التطبيقات المتخصصة
• بناء سير عمل مخصص للذكاء الاصطناعي

أحدث التحديثات تجعل تطوير خوادم MCP أسهل من أي وقت مضى - مثالي للمبتدئين!

الخطوة 1: إعداد بيئة التطوير الخاصة بك

المتطلبات المسبقة

قبل أن نبدأ، تأكد من أن لديك:

1. اداة Cursor IDE (آخر إصدار)
2. Python 3.8+ مثبتة
3. مدير الحزم UV (سنقوم بتثبيته أدناه)
4. معرفة أساسية بأوامر الطرفية

الحصول على القالب البدائي

سنستخدم قالبًا جاهزًا للبدء بسرعة:

1. استنساخ المستودع:

git clone https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub/tree/main/cursor_linkup_mcp

1. فتح المجلد في اداة Cursor IDE

الخطوة 2: إعداد خادم MCP في Cursor

في Cursor، انتقل إلى:

Settings > إعدادات Cursor > MCP > إضافة خادم MCP جديد

قم بتكوين خادمك:

• الاسم: أعطها اسمًا وصفيًا (مثل "عرض تويتر")
• الأمر: سنستخدم مدير الحزم UV

إذا لم يكن لديك UV مثبتًا:

pip install uv

حدد الأمر لتشغيل خادمك:

uv --directory /path/to/cursor_linkup_mcp run server.py

(استبدل /path/to/ بالموقع الفعلي الذي استنسخت فيه المستودع)

اضغط على "إضافة" لحفظ الإعدادات الخاصة بك

الخطوة 3: اختبار أدواتك الجديدة

الآن بعد أن تم إعداد الخادم الخاص بك، دعنا نختبر قدراته:

1. أداة البحث على الويب

تسمح لـ Cursor بالبحث عن إجابات لأسئلتك على الويب.

كيفية الاستخدام:

1. افتح محادثة جديدة في وضع "وكيل"

2. اطرح سؤالاً يتطلب البحث على الويب، مثل:

>> من فاز في المباراة الأخيرة للكريكيت بين الهند وأستراليا؟

3. ستستخدم Cursor خادم MCP الخاص بك للعثور على الإجابة وعرضها

2. أداة تحليل المستندات (RAG)

تتيح لـ Cursor تحليل مستنداتك الشخصية.

كيفية الإعداد:

1. في المستودع المستنسخ، ابحث عن مجلد data

2. أضف أي مستندات تريد تحليلها (ملفات PDF، ملفات Word، إلخ)

3. في الدردشة، اطرح أسئلة حول مستنداتك:

>> لخص النقاط الرئيسية من ملفي حول كيفية تدريب DeepSeek R1.

عرض النتائج:

كيف يعمل تحت الغطاء

يعمل خادم MCP الخاص بك كحلقة وصل بين Cursor والخدمات الخارجية:

1. عند طرح سؤال، ترسل Cursor هذا إلى خادم MCP الخاص بك
2. يقوم الخادم بمعالجة الطلب (البحث على الويب أو تحليل المستندات)
3. ترجع النتائج إلى Cursor لعرضها

فهم كود خادم MCP

هذا البرنامج النصي بلغة Python ينشئ خادم MCP مخصص يضيف أداتين قويتين للذكاء الاصطناعي إلى Cursor: البحث على الويب و تحليل المستندات (RAG). دعنا نفصل ما يفعله كل جزء:

1. استيراد الاعتمادات

import asyncio
from dotenv import load_dotenv
from linkup import LinkupClient
from rag import RAGWorkflow
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

• asyncio: يعزز العمليات غير المتزامنة (مهم للتعامل مع الطلبات المتعددة بكفاءة)
• dotenv: يحمل متغيرات البيئة (مثل مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات) من ملف .env
• LinkupClient: يدير وظيفة البحث على الويب
• RAGWorkflow: يدير تحليل المستندات (التوليد المعزز بالاسترجاع)
• FastMCP: إطار خادم MCP الأساسي

2. الإعداد الأولي

load_dotenv()

mcp = FastMCP('linkup-server')
client = LinkupClient()
rag_workflow = RAGWorkflow()

• load_dotenv(): يحمل التكوينات الحساسة (مثل مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات) من ملف .env
• mcp: ينشئ مثيل خادم MCP الرئيسي باسم "linkup-server"
• client: يهيئ أداة البحث على الويب
• rag_workflow: يعد نظام تحليل المستندات

3. أداة البحث على الويب

@mcp.tool()
def web_search(query: str) -> str:
    """ابحث على الويب عن الاستعلام المعطى."""
    search_response = client.search(
        query=query,
        depth="standard",  # "قياسي" أو "عميق"
        output_type="sourcedAnswer",  # الخيارات: "searchResults" أو "sourcedAnswer" أو "هيكلية"
        structured_output_schema=None,  # مطلوب إذا كان output_type="structured"
    )
    return search_response

ماذا يفعل:

• يضيف أداة تسمى web_search إلى اداة Cursor IDE الخاصة بك
• تأخذ استعلام بحث query (مثل "الأحوال الجوية الحالية في باريس")
• يمكن أن تقوم بأنواع مختلفة من البحث:
• standard مقابل deep (مدى دقة البحث)
• ترجع إما النتائج الخام (searchResults) أو الإجابات المعالجة (sourcedAnswer)
• ترجع نتائج البحث إلى Cursor

مثال للاستخدام في Cursor:

/web_search query="من فاز في كأس العالم للكريكيت 2023؟"

4. أداة تحليل المستندات (RAG)

@mcp.tool()
async def rag(query: str) -> str:
    """استخدم RAG للإجابة على الاستفسارات باستخدام المستندات من دليل البيانات"""
    response = await rag_workflow.query(query)
    return str(response)

ماذا يفعل:

• ينشئ أداة تسمى rag (التوليد المعزز بالاسترجاع)
• يحلل المستندات التي وضعتها في مجلد /data
• يجيب عن الأسئلة استنادًا إلى تلك المستندات
• يعمل بشكل غير متزامن لتحسين الأداء مع الملفات الكبيرة

مثال للاستخدام في Cursor:

/rag query="ما هي أهم توصيات السلامة في هذه الورقة البحثية للذكاء الاصطناعي؟"

5. بدء الخادم

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(rag_workflow.ingest_documents("data"))
    mcp.run(transport="stdio")

ماذا يحدث عند تشغيل هذا:

1. يبدأ بتحميل جميع المستندات من مجلد data في الذاكرة
2. يبدأ خادم MCP باستخدام stdio (إدخال/إخراج قياسي)
3. يجعل الأدوات متاحة لـ Cursor

الميزات الرئيسية لتنفيذ خادم MCP

1. الأمان: يستخدم .env للبيانات الحساسة
2. المرونة: يقدم أوضاع بحث مختلفة (قياسي/عميق)
3. المعالجة المحلية: يحلل مستنداتك الشخصية دون إرسالها إلى السحابة
4. الأداء: يستخدم العمليات غير المتزامنة لتجربة سلسة

كيف تستخدم Cursor هذا الخادم

1. تكتب أمرًا في Cursor (مثل /web_search)
2. ترسل Cursor استعلامك إلى هذا الخادم الذي يعمل
3. يقوم الخادم بمعالجته (البحث على الويب أو تحليل المستندات)
4. تُعاد النتائج إلى Cursor وتعرض لك

هذا يحول أداة Cursor IDE الخاصة بك إلى مساعد بحث قوي يمكنه كلاً من البحث على الويب وتحليل مستنداتك الشخصية - كل ذلك من خلال أوامر دردشة بسيطة!

نصائح استكشاف الأخطاء وإصلاحها

إذا لم يكن هناك شيء يعمل:

1. تحقق من أن أمر UV يشير إلى الموقع الصحيح
2. تأكد من تثبيت جميع الاعتمادات (قم بتشغيل pip install -r requirements.txt)
3. تحقق من أن إصدار Python لديك هو 3.8 أو أعلى
4. تحقق من سجلات أخطاء Cursor إذا فشل الخادم في البدء

الخطوات التالية:

الآن بعد أن لديك خادم MCP أساسي يعمل، يمكنك:

• إضافة المزيد من الأدوات (مثل دمج واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بتويتر)
• تخصيص معلمات البحث على الويب
• تحسين تحليل المستندات باستخدام موجهات أفضل
• مشاركة خادمك مع زملائك في العمل

أفكار نهائية

قد يبدو بناء خادم MCP الأول لك مخيفًا، لكن كما رأيت، يجعل القالب الأمر بسيطًا. في أقل من 30 دقيقة، أضفت قدرات جديدة قوية إلى Cursor ستوفر لك ساعات من العمل اليدوي.

ماذا ستبني بعد ذلك؟ ربما أداة لـ:

• التحقق من أسعار الأسهم
• البحث في قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بك
• إنشاء منشورات على وسائل التواصل الاجتماعي

الاحتمالات لا حصر لها! تذكر، كل خبير كان مبتدئًا في يوم من الأيام - لقد اتخذت لتوك أول خطوة في عالم تطوير خادم MCP.

وبينما أنت في ذلك، لا تنسَ التحقق من Apidog لتعزيز سير عمل تطوير MCP وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك! 🚀