1. 为什么要在 Cursor 里搭一个会自己选工具的 RAGMCP 是 Model Context Protocol简单说就是让 Cursor 这类客户端用统一协议去调用外部工具Agentic RAG 则是让模型自己判断该查向量库还是该联网搜索而不是每次都走同一条固定链路。这套组合最适合两类人一是手里已经有本地知识库、又经常遇到知识库覆盖不到的问题需要联网补全的开发者二是想在 Cursor 里把「检索」做成可复用工具、不想每次手写召回逻辑的工程同学。我这次要落地的场景很具体在 Cursor 里通过 MCP 挂两个工具一个查向量库本地 Qdrant一个走网络检索然后用 TaoToken 统一 Key 和 API 通道让两类工具背后的模型调用都走同一个入口。这样做的直接好处是 Key 不用散落在多个 .env 里路由判定和调用日志也能集中看。整条链路的目标是用户提问 → Cursor 里的模型判断走哪个工具 → 工具返回上下文 → 模型生成回答并且这个判断过程可复现、可排查。下面按「环境准备 → 配置骨架 → 工具注册 → 路由判定 → 验证请求 → 排错」的顺序走一遍配置文件和代码都给到能直接改的程度。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道TaoToken 在这里扮演的是统一入口向量召回工具和网络检索工具在需要调用模型比如做 query 改写、结果摘要、路由判定时都通过同一个 API 通道发出请求Key 只维护一份。官网入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 基址是 https://taotoken.net/api 。你需要先拿到一个可用的 Key然后把它写进环境变量而不是硬编码进代码。推荐做法是在项目根目录建一个 .env# .env TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api QDRANT_URLhttp://localhost:6333 BOCHAAI_API_KEY你的网络检索keyKey 的创建入口在控制台的 API Keys 页面https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。如果你后面要长期跑编码类 Agent可以顺带看下 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。注意.env 一定要加进 .gitignore。我见过有人把 Key 提交到公开仓库几分钟内就被刷爆额度。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架MCP 服务端和 Cursor 客户端各有一份配置。服务端用 config.toml 描述工具和模型通道客户端用 settings.jsonCursor 的 MCP 配置描述怎么启动这个服务。先看服务端的 config.toml# config.toml [server] name mcp-rag-app host 127.0.0.1 port 8080 timeout 30 [llm] provider taotoken base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY model gpt-4o-mini max_tokens 1024 [vector_store] type qdrant url_env QDRANT_URL collection ml_faq_collection top_k 3 [web_search] provider bocha api_key_env BOCHAAI_API_KEY count 10 [router] strategy llm_judge fallback web_search再看 Cursor 侧的 settings.json在 Cursor 设置 → MCP → 添加全局 MCP 服务器里填{ mcpServers: { mcp-rag-app: { command: python, args: [/absolute/path/to/server.py], env: { TAOTOKEN_API_KEY: sk-你的key, TAOTOKEN_BASE_URL: https://taotoken.net/api, QDRANT_URL: http://localhost:6333 }, host: 127.0.0.1, port: 8080, timeout: 30000 } } }两份配置的对应关系可以用表格对照配置项config.tomlsettings.json作用服务地址server.host/porthost/portMCP 服务监听地址模型通道llm.base_urlenv.TAOTOKEN_BASE_URL统一走 TaoTokenKeyllm.api_key_envenv.TAOTOKEN_API_KEY避免硬编码向量库vector_store.url_envenv.QDRANT_URL本地 Qdrant超时server.timeouttimeout防止长请求挂死4. 工具注册与路由判定示例MCP 服务端暴露的工具必须用 tool 装饰器并且要有清晰的文档字符串因为模型就是靠这段描述来判断该不该调用它。下面这个 server.py 注册了两个工具向量召回和网络检索。# server.py from mcp.server.fastmcp import FastMCP from rag_code import Retriever, QdrantVDB, EmbedData import os, json, requests from dotenv import load_dotenv load_dotenv() mcp FastMCP(mcp-rag-app, host127.0.0.1, port8080, timeout30) mcp.tool() def ml_faq_retrieval_tool(query: str) - str: 从机器学习 FAQ 向量库中召回最相关文档。 当用户问题与机器学习、模型训练、特征工程等主题相关时使用。 输入: query 字符串 输出: 拼接后的上下文文本 if not isinstance(query, str): raise ValueError(query must be a string) retriever Retriever(QdrantVDB(ml_faq_collection), EmbedData()) return retriever.search(query) mcp.tool() def web_search_tool(query: str) - list[str]: 当问题超出机器学习 FAQ 范围、需要最新或通用信息时使用网络检索。 输入: query 字符串 输出: 搜索结果列表 if not isinstance(query, str): raise ValueError(query must be a string) url https://api.bochaai.com/v1/web-search api_key os.getenv(BOCHAAI_API_KEY) if not api_key: raise ValueError(请在 .env 中设置 BOCHAAI_API_KEY) payload json.dumps({query: query, summary: True, count: 10, page: 1}) headers {Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json} resp requests.post(url, headersheaders, datapayload, timeout20) return resp.json().get(organic, []) if __name__ __main__: print(MCP server on http://127.0.0.1:8080) mcp.run()路由判定这块我建议不要只靠模型自由发挥而是在工具描述里写清楚边界再在系统提示里加一条规则。比如在 Cursor 的规则文件里写当问题涉及机器学习概念、训练技巧、特征处理时优先调用 ml_faq_retrieval_tool。 当问题涉及最新资讯、具体产品、非 ML 领域知识或向量召回结果明显不相关时调用 web_search_tool。 如果向量召回返回内容为空或与问题无关必须回退到 web_search_tool。这样「先向量后联网」的回退逻辑就有了明确触发条件而不是每次靠运气。5. 验证请求确认调度链路可复现配置完成后先在 Cursor 里确认 MCP 服务已连接工具列表里能看到两个工具。然后做两组验证。第一组问一个 ML 相关问题比如「特征工程什么时候做比较合适」。预期是 Cursor 调用 ml_faq_retrieval_tool返回 FAQ 里的相关条目。你可以在 Cursor 的 MCP 日志里看到工具调用记录。第二组问一个明显超出 FAQ 范围的问题比如「今天有什么新的开源模型发布」。预期是模型先尝试向量召回发现结果不相关后回退到 web_search_tool。这一步是验证 Agentic 路由的关键。如果你想在命令行单独验证服务端是否正常可以用 curl 模拟一次工具调用curl -X POST http://127.0.0.1:8080/mcp \ -H Content-Type: application/json \ -d {jsonrpc:2.0,id:1,method:tools/list,params:{}}返回里应该能看到两个工具的名称和描述。再调一次工具curl -X POST http://127.0.0.1:8080/mcp \ -H Content-Type: application/json \ -d {jsonrpc:2.0,id:2,method:tools/call,params:{name:ml_faq_retrieval_tool,arguments:{query:如何避免过拟合}}}如果返回了 FAQ 上下文说明向量召回链路通了。网络检索工具同理把 name 换成 web_search_tool 即可。两组都通过就说明「先向量后联网」的调度链路可复现。6. 本篇常见错排查第一个高频问题是 MCP 服务起不来报端口占用。先确认 8080 没被别的进程占lsof -i :8080有占用就换端口同时改 config.toml 和 settings.json 里的 port两边必须一致。第二个问题是 Cursor 里看不到工具。多数是 settings.json 里 args 的路径写成了相对路径。MCP 服务启动时的工作目录不一定是项目根目录所以 server.py 的路径要用绝对路径。第三个问题是向量召回一直返回空。先确认 Qdrant 容器在跑docker ps | grep qdrant再确认 collection 名字和 config.toml 里一致。如果 collection 不存在需要先跑一次数据写入脚本把 FAQ 灌进去。第四个问题是网络检索报 401。检查 .env 里的 BOCHAAI_API_KEY 是否被正确加载load_dotenv() 要在读取环境变量之前调用。另外注意 Key 有没有多余空格。第五个问题是模型调用报错提示 base_url 不对。确认 TAOTOKEN_BASE_URL 是 https://taotoken.net/api 不要多加斜杠或路径。如果还是不通去 API Keys 页面确认 Key 状态https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。第六个问题是路由判定不稳定有时该联网却走了向量库。这种情况把工具描述写得更具体并在规则里明确「向量结果为空必须回退」。工具描述是模型判断的主要依据描述模糊就会导致误判。7. 继续往下走链路跑通之后你可以把向量库换成自己的业务文档把网络检索工具换成你常用的搜索接口路由规则也可以按业务调整。如果后面要做更复杂的多工具编排建议先把每个工具的输入输出格式固定下来再在 Cursor 里用规则约束调用顺序。需要看接入细节的话文档入口在这里https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。想先在网页里验证模型通道是否正常可以用模型对话https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentmodel_chat 。长期在 Cursor 里跑编码和 Agent 任务的话Coding Plan 会更省心https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。