企业官网建设流程全解析

很多跟着 MCP Server 教程走的朋友，卡住的往往不是 registerTool、registerResource 那几行代码，而是最前面的一步：打开 Cursor，输入「帮我初始化一个 Node.js + TypeScript 项目」之后，AI 直接回一句没有可用模型 Key，后面所有指令全部瘫痪。我这次先把 Cursor 的模型通道切到 TaoToken，拿好 Key 再照着四步注册 Server、Tool、Resource、Prompt 走一遍，全程没再被模型通道卡过。TaoToken 官网是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end ，注册、创建 Key、看模型广场都在这里完成，Base URL 则填写 https://taotoken.net/api，记得不要加 /v1。下面就是完整经过。

1. 先拿 Key：把 Cursor 的模型通道切到 TaoToken

1.1 注册并创建 API Key

打开 TaoToken，注册登录之后进控制台，左侧找到 API Keys 页面，点创建。创建完会得到一串以 taotoken 开头的密钥，整串复制下来，占位符统一写作 YOUR_API_KEY。后续无论填进 Cursor、写环境变量还是粘贴到命令行，都用这一串，不要只在文章里看我写。

模型 ID 不要拍脑袋填。同一个服务可能同时挂多个模型，具体 ID 到 TaoToken 模型广场 看当时列表为准。选一个支持长上下文的模型，Cursor 里代码补全和 Agent 任务会更稳。

1.2 Cursor 里填写 Base URL 与 Key

Cursor 不同版本入口略有差异，大致路径是：Settings → Models → 找到 OpenAI API Base URL 或 Override Base URL 这类自定义供应商设置。把 Base URL 填成：

https://taotoken.net/api

注意末尾不带 /v1。API Key 填 YOUR_API_KEY。模型 ID 填模型广场里你选的模型。填完先随便发一句「你好，请确认模型通道可用」，能正常回复再进入下一步。这里配置的是模型通道，和后面 Cursor 的 MCPs 面板是两回事，不要混。

2. 四步法的前两步：项目初始化与 TypeScript 构建

2.1 建文件夹并执行 npm init

新建一个文件夹，命名为 mcp-interview-server 一类的英文名，用 Cursor 打开这个目录。调出终端，执行：

npm init -y

执行完目录下会出现 package.json。到这里还只是空项目，TypeScript、构建脚本都还没装，下一节让 AI 编程工具补齐。

2.2 告诉 Cursor 去初始化 TypeScript 项目

模型通道已经通了，现在把原来的初始化指令发给 Cursor：

这是一个 Node.js 项目，请帮我初始化 TypeScript 开发环境： 安装 typescript、@types/node、@modelcontextprotocol/sdk、zod 这几个依赖，tsconfig.json 使用 NodeNext 模块方案，index.ts 放在 src 目录。 package.json 的 scripts.build 设置为 tsc，最终执行 npm run build 能通过并生成 dist 目录下的 JS 文件。

等 Cursor 改完配置，手动核对 package.json 的 scripts 段：

{ "scripts": { "build": "tsc" } }

tsconfig.json 至少要有 outDir 和 rootDir：

{ "compilerOptions": { "target": "ES2022", "module": "NodeNext", "moduleResolution": "NodeNext", "outDir": "dist", "rootDir": "src", "strict": true } }

如果 build 报 TS6059，多半是 rootDir 没指到 src，或者 src 目录还没创建。创建 src/index.ts 后再跑一次。

3. 注册 Server、Tool、Resource、Prompt

3.1 注册 Server

MCP Server 的本质是建立一个服务实例，然后往里挂三种能力：Tool（可执行的工具）、Resource（只读资源）、Prompt（预制提示词模板）。先实例化服务：

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js"; import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js"; import { z } from "zod"; const server = new McpServer({ name: "agent-questions", version: "1.0.0", });

name 会在 Cursor 的 MCPs 列表里显示，建议用有业务含义的英文名。version 随意，但不能缺失。

3.2 注册 Tool：执行具体任务

Tool 是最常用的一类，适合“传参数→拿结果”的场景。下面这个 Tool 按 ID 返回面试题：

const questions = [ { id: 1, topic: "ReAct", question: "解释 ReAct 循环中 Thought 与 Action 的协作方式" }, { id: 2, topic: "Function Calling", question: "函数调用结果应如何回传给大模型下一次推理" }, ]; server.registerTool( "get_question", { title: "按 ID 获取面试题", description: "传入题目 ID，返回对应的题目与考点", inputSchema: { id: z.number().describe("题目 ID") }, }, async ({ id }) => { const item = questions.find((q) => q.id === id); return { content: [{ type: "text", text: item ? JSON.stringify(item) : "未找到题目" }], }; } );

只要符合 inputSchema 校验，同一个 server 可以注册多个 Tool，Cursor 会自动识别每个 tool 的 description 来决定什么时候调用。

3.3 注册 Resource：只读资源

Resource 适合放文档、题库、业务资料这类只读内容。这里暴露题库使用说明：

server.registerResource( { uri: "question://guide", name: "题库说明", description: "题库目录与使用方式", mimeType: "text/markdown", }, async () => ({ contents: [ { uri: "question://guide", text: "# AI Agent 面试题库\n\n包含 ReAct、Function Calling、规划与记忆等主题。", }, ], }) );

Cursor 里用户能直接看到这个资源 URI，相当于一个可读的知识入口，不会写回到源文件。

3.4 注册 Prompt：预制提示词模板

Prompt 的作用是把一段长指令封装好，调用时只需传入少量参数。模拟面试这个场景非常适合：

server.registerPrompt( "mock_interview", { description: "开始一轮 AI Agent 模拟面试", arguments: [ { name: "role", description: "投递岗位名称", required: false }, ], }, async ({ role }) => ({ messages: [ { role: "user", content: { type: "text", text: `请以${role ?? "AI Agent"}面试官身份，向我连续提问并给出反馈。`, }, }, ], }) );

最后启动服务：

const transport = new StdioServerTransport(); await server.connect(transport);

至此四步完成：registerServer 建实例，registerTool 加可执行能力，registerResource 加只读资源，registerPrompt 加提示词模板。

4. 构建并让 Cursor 认识你的 MCP Server

4.1 构建生成 dist 目录

回到终端执行：

npm run build

构建成功后，dist/index.js 必须真实存在。很多 Cursor 连不上 MCP Server 的案例，就是忘记先 build，又或者 build 失败还继续去配置面板。

4.2 Cursor MCPs 面板添加 Server

在 Cursor 中打开设置，找到 MCPs 标签页，点 Add。Type 选 stdio，Name 填 agent-questions，Command 填：

node dist/index.js

注意 Command 是基于项目根目录的。如果 Cursor 提示找不到命令，先确认 dist/index.js 是否在这个路径下。配置完成后，列表里会出现 agent-questions，状态是 connected。

4.3 用户意图与调用方式对照

开发完的 MCP Server 不是让用户去选 Tool，而是由 AI 根据用户意图自动决定调用哪一块。

这样设计，用户侧感知不到 Tool 和 Resource 的区别，AI 会自己判断。

5. 跑通后对一下账：验证调用与常见报错

5.1 在 Cursor 里验证一次真实调用

回到 Cursor 对话框，输入：

用 get_question 工具查第 2 题，然后把题库说明展示出来

如果 MCP Server 正常，Cursor 会先调用对应工具，再把结果渲染给你。与此同时，可以到 TaoToken 模型对话 用同一把 Key 发一条测试消息，确认模型通道本身没问题；到 控制台 API Keys 可以查看这把 Key 的使用记录。这样能区分是 MCP Server 的问题还是模型通道的问题。

5.2 三个最常见的报错

build 报 TS6059：tsconfig.json 里 rootDir 没指向 src，或者 src 目录不存在。先建 src/index.ts，再重新 build。

MCP Server 一直显示 disconnected：先看 dist/index.js 是否存在，再确认 Command 写的是 node dist/index.js，不要把 dist/index.ts 填进去，Node 不能直接执行 TS。

Cursor 对话框里返回 401：这一般不是 MCP Server 的问题，而是第一步配置模型通道时 Key 或模型 ID 填错了。回设置里检查 Base URL 是否是 https://taotoken.net/api，末尾不要残留 /v1；Key 是否整串复制；模型 ID 是否与模型广场一致。

5.3 下一步给模型通道留好余量

刚才在 Cursor 里跑通四步开发之后，模型通道的稳定性基本心中有数了。如果后续要长时间写代码、频繁让 Cursor 做 Agent 任务，可以考虑按量套餐，打开 Coding Plan 看看是否比单独按调用计费更合适。再往后如果要把同一把 Key 用到 Claude Code 这类命令行工具，配置方式略有不同，但 Key 和 Base URL 的规则一致：注册入口依旧是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end ，接口地址依旧是 https://taotoken.net/api，别把两处填反就行。