一、先弄懂配置长什么样
几乎所有客户端都用一个 JSON 文件登记 MCP 服务器，结构大同小异：
{
"mcpServers": {
"my-server": { // 你自己起的名字
"command": "npx", // 用什么启动
"args": ["-y", "服务器包名"],
"env": { } // 可选：API key 等环境变量
}
}
} 具体填在哪个文件、怎么改，各客户端有各自入口（设置页或配置文件），详细步骤见MCP 配置教程。
二、主流客户端支持速览
| 客户端 | MCP 支持 | 适合场景 |
|---|---|---|
| Claude Desktop | 完整支持（配置 JSON） | 文件/浏览器/网页抓取类 |
| Claude Code | 完整支持（CLI 命令） | GitHub/数据库/测试 |
| Cursor | 支持（设置中配置） | 代码库/文档/浏览器 |
| VS Code（Copilot/Cline 等） | 视扩展而定，多数支持 | 按扩展生态选择 |
| Cherry Studio 等桌面聚合工具 | 部分支持 | 日常信息处理 |
支持范围随版本迭代很快，配置前先到客户端官网确认当前版本是否已支持 MCP。
三、按场景「先装哪几个」
开发为主（Claude Code / Cursor）
开发为主（Claude Code / Cursor）- GitHub 官方 MCP：查 Issue、开 PR、审代码
- Playwright MCP：控制浏览器做 E2E 测试
- 数据库连接类：SQLite/Postgres 直接查库
文档办公（Claude Desktop）
文档办公（Claude Desktop）- 文件系统：AI 直接读写本地文档
- MarkItDown 类转换器：PDF/Word → Markdown 再喂给 AI
- 浏览器/网页抓取：让 AI 自己查资料、存网页
信息与数据（通用）
信息与数据（通用）- 数据抓取/检索类：让 AI 按需搜索并整理结果
- 向量数据库：接自己的私有知识库做问答
原则：先装 2~3 个高频的，跑顺了再逐步加。装得多不等于好用——每个服务器都会占模型上下文，装多了反而让 AI「选择困难」。
四、三条安全底线
- 只给最小权限：能给只读就别给读写；API key 放
env而不是写死在对话里。 - 留意启动方式：
npx -y这类远程执行要从可信源安装，别用来路不明的服务器包。 - 定期清理：不用的服务器从配置里移除，减少暴露面。