简介

本文详细介绍了如何为Cursor等AI编程助手配置MCP服务，特别是实现浏览器自动爬虫的firecrawl-mcp服务。内容包括Node.js环境搭建、MCP服务安装、JSON配置文件设置、API密钥环境变量配置等完整步骤，帮助开发者通过MCP协议增强AI编程助手的外部知识获取能力，提升编程效率。

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Cursor等AI Coding Assistant使用MCP服务

目前已有许多开源的 **MCP（Model Context Protocol）**服务可供开发者调用，以增强 AI 编程助手的能力，实现编程时，能够有更加丰富的外部知识。

本次使用的MCP服务，来自开源的实现对浏览器网址自动爬虫的脚本。能够根据你定制化需求进行爬取

git:https://github.com/firecrawl/firecrawl-mcp-server

Step1

1. 首先我们要下载 Node.js >= 18.19.0 and pnpm/npm

https://nodejs.org/zh-cn/download

2. 检验npm 是否安装

npm -v

3. 创建全局安装目录和缓存目录

mkdir node_global mkdir node_cache

4. 配置路径

npm config set prefix "D:\download-net\nodejs\node_global"

npm config set prefix "D:\download-net\nodejs\node_cache"

5. 追加环境变量

• 环境变量追加（系统变量）：

• NODE_HOME → Node.js安装路径

• Path新增：%NODE_HOME%\node_global 和 %NODE_HOME%\node_cache。

Step2

在 GitHub下载的firecrawl-mcp 项目中，package.json 所在目录下

执行以下命令安装 MCP 服务npm install -g firecrawl-mcp

Step3

Cursor 或其他支持 MCP的AI 编程助手 可以通过 JSON 配置文件添加 MCP 服务。

{
"mcpServers": {
"firecrawl-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
"env": {
"FIRECRAWL_API_KEY": "YOUR-API-KEY"
      }
    }
  }
}

Step4

配置环境变量，将 FIRECRAWL_API_KEY 添加到系统环境变量中，这样MCP服务就可以直接调用

Step5

配置成功显示是下方这样的

Step6

运行一个示例任务，可以看到 AI 编程助手 成功调用 MCP 服务并获取到了相关信息

aaDtLCR-1756883321996)]

Step6

运行一个示例任务，可以看到 AI 编程助手 成功调用 MCP 服务并获取到了相关信息

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