譯者 | 劉濤

審校 | 重樓

如今構建無服務器AI代理的過程已顯著簡化。借助 Langbase Docs MCP 服務器，用戶能夠迅速將 AI 模型與 Langbase 文檔相連接，進而輕松構建具備內存功能的可組合代理 AI 系統，而無需搭建復雜的基礎設施。

本指南將詳細介紹如何在Cursor（一款AI代碼編輯器）中完成 Langbase Docs MCP 服務器的設置，并構建一個以 Langbase Docs 作為實時、按需上下文的摘要AI代理。

目錄：

• 準備工作
• 模型上下文協議（MCP）概述
• Anthropic在啟動MCP中的角色剖析
• Cursor AI代碼編輯器
• Langbase概述以及Docs MCP服務器的價值
• 如何在Cursor中設置Langbase Docs MCP
• 如何在Cursor AI代碼編輯器中使用Docs MCP服務器
• 用例展示：使用 Langbase Docs MCP 服務器構建摘要 AI 代理的實際用例

準備工作

在著手創建智能體之前，需完成一系列設置并準備好相關工具。

本教程將采用以下技術棧：

• Langbase：用于構建和部署無服務器AI智能體的平臺。
• Langbase SDK：一款 TypeScriptAI軟件開發工具包，專為與 JavaScript、TypeScript、Node.js、Next.js、React等協同使用而設計。
• Cursor：一款類似于 VS Code 的AI代碼編輯器。

此外，還需在Langbase上進行注冊，以獲取 API 密鑰。

模型上下文協議（MCP）概述

模型上下文協議（MCP）作為一種開放協議，對應用程序向大語言模型（LLM）提供外部上下文的模式進行了標準化處理。通過采用MCP，開發人員能夠以清晰且一致的方式，實現AI模型與多種工具及數據源（包括但不限于文檔、應用程序編程接口（API）以及數據庫）的連接。

MCP并非僅僅依賴提示機制，它賦予了大語言模型在對話進程中調用定制工具（例如文檔提取器或API瀏覽器）的能力。

MCP 通用架構

MCP的核心采用客戶端-服務器（client-server）架構，在該架構體系下，一個主機應用程序能夠與多個服務器建立連接。

以下網址為其通用架構的大致情況：

https://modelcontextprotocol.io/introduction

模型上下文協議架構為AI客戶端（例如 Claude、集成開發環境（IDE）以及各類開發工具）提供了實時且安全地連接多個本地或遠程數據源的能力。在該架構里，MCP客戶端會與一個或多個MCP服務器進行通信。這些 MCP 服務器猶如連接結構化數據的橋梁，無論數據源自本地文件、數據庫，還是遠程應用程序編程接口（API）。

通過這樣的架構設置，AI模型能夠從不同數據源中無縫獲取最新且相關的上下文信息，而無需將數據直接整合到模型內部。

Anthropic在啟動MCP中的角色剖析

Anthropic引入了模型上下文協議（MCP），這是其推動大語言模型（LLM）默認具備工具增強功能愿景的重要組成部分。MCP 最初是為增強Claude的能力而設計構建的，不過目前其應用范圍已更為廣泛，并且在Cursor、Claude桌面版等對開發者友好的環境中均得到了支持。

MCP 通過對工具集成到大語言模型工作流程的方式進行標準化，使得開發者無需開發定制插件或進行特殊的API處理，能夠更便捷地擴展AI系統。

Cursor AI代碼編輯器

Cursor是一款高度重視開發者需求的AI代碼編輯器，它能夠將大語言模型（例如 Claude、GPT 等）直接集成至集成開發環境（IDE）中。Cursor 支持模型上下文協議（MCP），這一特性使得用戶能夠迅速連接自定義工具服務器，像 Langbase Docs MCP 服務器，并且在編碼過程中可將其作為AI增強工具加以運用。

我們可以將Cursor視為VS Code與AI智能體相融合的產物，它內置了對文檔提取器、代碼示例檢索器等智能工具的支持。

Langbase概述以及Docs MCP服務器的價值

Langbase 是一個功能強大的無服務器AI平臺，專門用于搭建具備記憶功能的AI智能體。它通過將大語言模型與開發者的數據、應用程序編程接口（API）以及文檔直接相連，為開發者打造AI驅動的應用程序和助手提供有力支持。

Langbase Docs MCP 服務器可提供對Langbase文檔和API參考的訪問服務。該服務器能夠讓用戶把Langbase文檔作為大語言模型的上下文信息加以利用。

通過將此服務器連接到 Cursor（或者任何支持 MCP 的集成開發環境），用戶可以根據需求使AI智能體獲取 Langbase 文檔。這意味著在構建無服務器智能應用程序時，能夠減少上下文切換，加快工作流程，進而獲得更智能的輔助效果。

如何在Cursor中設置Langbase Docs MCP

接下來，我們將分步驟詳細闡述設置服務器的具體流程。

打開Curse設置

啟動 Cursor 并打開設置。在左側邊欄中，選擇 MCP。

添加新的MCP服務器

點擊黃色的“+”按鈕添加新的全局 MCP 服務器按鈕。

配置 Langbase Docs MCP 服務器

將以下配置粘貼到 themcp.json文件中：

{
 "mcpServers": {
 "Langbase": {
 "command": "npx",
 "args": ["@langbase/cli","docs-mcp-server"]
 }
}
}

啟動 Langbase Docs MCP 服務器

在你的終端運行以下代碼：

pnpm add @langbase/cli

接著運行以下命令：

pnpm dlx @langbase/cli docs-mcp-server

在Cursor中啟用 MCP服務器

在 MCP 設置界面里，需確保 Langbase 服務器的狀態已切換至“啟用（Enabled）”。

如何在Cursor AI代碼編輯器中使用Docs MCP服務器

當所有設置都完成且就緒后，Cursor 的 AI 代理便能夠調用 Langbase 文檔工具，示例如下：

• docs_route_finder
• sdk_documentation_fetcher
• examples_tool
• guide_tool
• api_reference_tool

例如，你可向 Cursor 代理發起詢問：

“Show me the API reference for Langbase Memory”
 or
 “Find a code example of creating an AI agent pipe in Langbase”

AI 將使用 Docs MCP 服務器，直接在 Cursor 中獲取精確的文檔片段。

用例展示：使用 Langbase Docs MCP 服務器構建摘要 AI 代理的實際用例

接下來，我們將構建一個摘要智能體。該智能體將利用 Langbase SDK 對上下文進行摘要處理，并且由 Cursor 人工智能代碼編輯器中的 Langbase Docs MCP 服務器提供支持。具體操作步驟如下：

• 在 Cursor 中打開一個空文件夾，隨后啟動聊天面板。在 Mac 系統下，可通過按下 Cmd + Shift + I 組合鍵來啟動；在 Windows 系統下，則按下 Ctrl + Shift + I 組合鍵。
• 從模式選擇器中切換至“智能體”模式，接著選擇你所偏好的大語言模型。在本次演示中，我們將選用 Claude 3.5 Sonnet。
• 在聊天輸入框中輸入以下提示語句：“在這個目錄中，使用 Langbase SDK 創建摘要管道智能體。使用 TypeScript 和 pnpm 在終端中運行該智能體?！?/span>
• Cursor 會自動調用 MCP 指令，以 Langbase 文檔作為上下文生成所需的文件和代碼，并給出相應的修改建議。當你接受這些修改后，你的摘要智能體就已準備妥當。你可以使用 Cursor 提供的命令來運行該智能體，并查看運行結果。

通過將 Langbase 的 Docs MCP 服務器與 Cursor AI 進行結合，你已經掌握了如何在短短幾分鐘內構建無服務器AI智能體，并且整個過程無需離開集成開發環境（IDE）。

倘若你正在使用Langbase 構建AI智能體、工具或應用程序，那么這種方式是簡化開發流程的最快途徑之一。

譯者介紹

劉濤，51CTO社區編輯，某大型央企系統上線檢測管控負責人。

原文標題：How to Create Serverless AI Agents with Langbase Docs MCP Server in Minutes，作者：Maham Codes