如果你是一名开发者，你一定了解「Alt-Tab 之舞」。你正在写代码，需要查看数据库模式，于是 Alt-Tab 切换到 Chrome。需要查看部署日志，Alt-Tab 切换到 Vercel。需要查看 Jira 工单，Alt-Tab 切换到 Jira。

Google 的新 AntiGravity IDE 令人印象深刻，但其真正的威力隐藏在一个叫做 MCP（模型上下文协议）的功能中。

如果你正确集成了 MCP，就可以终结 Alt-Tab 之舞。信息会主动来到你面前。

开发者痛点	手动操作步骤
调试测试失败	离开 IDE → 打开 Jenkins/Cloud Build → 找到特定日志文件 → 复制错误追踪 → 粘贴回 IDE。
处理支持工单	离开 IDE → 打开 Linear/Jira → 找到工单 ID → 阅读详情 → 切换到 GitHub → 找到相关提交 → 切换回 IDE。
了解新服务	离开 IDE → 搜索内部文档 → 复制设置说明 → 在终端运行命令。

什么是 MCP？（简单解释）

把 AntiGravity（及其 AI 代理 Gemini）想象成一位从未见过你公司内部工具的杰出开发者。

• 没有 MCP：AI 很聪明，但如同睁眼瞎。它能看到你打开文件中的代码，但对你的数据库表、云日志或问题追踪器一无所知。
• 有了 MCP：你给 AI 提供了一根「USB 数据线」，可以直接插入你的工具。它给 AI 提供了读取数据库或在终端运行命令的权限和指令。

架构：工作原理

MCP 基于客户端-主机-服务器架构运行：

• 主机：Google AntiGravity（你的 IDE）。
• 客户端：在 AntiGravity 内运行的 AI 代理。
• 服务器：位于代理和你的工具（如 Supabase）之间的轻量级应用程序（MCP 服务器）。

当你向 AntiGravity 询问「查询 users 表」时，代理会向 Supabase MCP 服务器发送标准化的 JSON-RPC 消息。服务器将其转换为 SQL 查询，对你的数据库执行，并以代理能理解的格式返回结果。

「沉浸式编程」理念

AntiGravity 提倡「沉浸式编程」——一种描述意图、由代理处理实现的心流状态。MCP 是沉浸式编程的引擎。如果你必须停下来复制粘贴数据库类型，就无法进入「沉浸」状态。有了 MCP，你可以保持心流，代理会自动获取所需信息。

「前后对比」：Supabase 案例

假设你需要编写一个获取用户数据的函数，但忘记了 Supabase 数据库中的确切列名。

🛑 旧方式（没有 MCP）：

1. 离开 IDE。
2. 打开 Chrome 并访问 supabase.com。
3. 登录并找到项目。
4. 等待仪表盘加载。
5. 点击「Table Editor」>「Users」。
6. 记住列名是 full_name，而不是 username。
7. 返回 IDE。
8. 手动输入代码。

✅ AntiGravity 方式（有 MCP）：

你留在编辑器中，直接对代理说：
「@Supabase 检查 'users' 表结构并编写一个 TypeScript 函数来获取个人资料详情。」

结果：代理通过 MCP 连接在毫秒内「读取」你的实时数据库模式，并自动用正确的列名（full_name）编写代码。无需打开浏览器。

MCP 的三大支柱

你连接的每个 MCP 服务器都为代理提供以下一种或多种能力：

支柱	能力	实际应用
资源	只读上下文。获取数据的能力。	代理可以读取：BigQuery 模式、GitHub 仓库结构或团队的 Notion 文档。
工具	可执行操作。运行授权命令的能力。	代理可以：创建 Linear 问题、执行 Firestore 查询或触发 Cloudflare Worker 部署。
提示词	预设工作流。优化的操作步骤序列。	代理可以运行：「Firebase GenAI 初始化指南」、「部署到预发布环境」或「修复最近的生产 Bug」。

逐步说明：如何将这些添加到 AntiGravity

准备好设置了吗？大约只需 2 分钟。

第一步：打开代理管理器

1. 启动 Google AntiGravity。
2. 查看右侧的代理面板。
3. 点击顶部的 「...」（更多选项）菜单。
4. 选择 MCP 服务器。

第二步：访问配置文件

你会看到一个「商店」条目列表（类似迷你应用商店）。虽然可以从这里安装一些服务器，但要完全控制（如添加 Supabase 密钥），你需要原始配置文件。

1. 点击 管理 MCP 服务器按钮。
2. 找到标有 编辑配置或查看原始配置的链接或按钮。
3. 这会打开 mcp_config.json。

第三步：粘贴你的配置

在 mcpServers 块中添加你的服务器。AntiGravity v1.20.x 支持 ${VAR_NAME} 环境变量替换，无需硬编码密钥。以下是一个结合 Supabase 和 git 工具的完整示例：

{
  "mcpServers": {
    "my-supabase": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "${SUPABASE_CONNECTION_STRING}"
      ]
    },
    "git-tool": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server-git", "--repository", "/path/to/your/repo"]
    }
  }
}

第四步：重新加载并验证

1. 保存文件。
2. 重启 AntiGravity（或重新加载窗口）。
3. 打开代理聊天并输入：「你有哪些可用工具？」
4. 代理应该列出 query_database、get_table_schema 等工具。

进阶教程：构建你自己的 MCP 服务器

有时，你需要的工具还没有 MCP 服务器。也许是内部遗留 API 或自定义 CLI 工具。AntiGravity 的美妙之处在于，你可以在大约 10 分钟内构建自己的服务器。

前提条件

• 已安装 Node.js。
• 基本 TypeScript 知识。

第一步：初始化项目

mkdir my-custom-mcp
cd my-custom-mcp
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod
npm install -D typescript @types/node
npx tsc --init

第二步：服务器代码（src/index.ts）

我们将创建一个简单的服务器，暴露一个「获取内部系统状态」的工具。

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { CallToolRequestSchema, ListToolsRequestSchema } from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
import { z } from "zod";

// 1. 创建服务器实例
const server = new Server(
  {
    name: "internal-tools",
    version: "1.0.0",
  },
  {
    capabilities: {
      tools: {},
    },
  }
);

// 2. 定义工具
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
  return {
    tools: [
      {
        name: "get_system_status",
        description: "检查内部遗留 API 的健康状态",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {
            environment: {
              type: "string",
              description: "prod 或 staging",
            },
          },
          required: ["environment"],
        },
      },
    ],
  };
});

// 3. 处理工具执行
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.name === "get_system_status") {
    const env = request.params.arguments?.environment;

    // 在真实应用中，这里会从你的 API 获取数据
    const status = env === "prod" ? "OPERATIONAL" : "MAINTENANCE";

    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: `System status for ${env}: ${status}`,
        },
      ],
    };
  }
  throw new Error("Tool not found");
});

// 4. 通过 Stdio 连接
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

第三步：编译并配置

编译你的 TypeScript：

npx tsc

添加到 mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "internal-tools": {
      "command": "node",
      "args": ["/Users/a0000/Desktop/learn/my-custom-mcp/src/index.js"]
    }
  }
}

现在，重启 AntiGravity。你可以问代理：「检查 prod 的系统状态」，它就会执行你的自定义代码！

注意package.json  声明"type": "module",

故障排查与常见陷阱

问题：「连接被拒绝」或代理说「工具未找到」

• 解决方案：检查 mcp_config.json 中的命令路径。必须是绝对路径（如 /Users/name/...），而不是相对路径（./src/...）。
• 解决方案：确保服务器实际正在运行。如果使用 npx，第一次运行可能会在下载包时超时。先在终端手动运行一次 npx 命令以缓存它。

问题：「Stdio 错误」/JSON 解析错误

• 原因：你的 MCP 服务器正在向 stdout 记录 console.log("Starting server...")。
• 解决方案：MCP 通过 stdout 通信。任何非 JSON 输出都会破坏协议。将日志改用 console.error()，它输出到 stderr 不会破坏连接。

问题：代理对工具参数产生幻觉

• 解决方案：你 MCP 服务器定义中的 inputSchema 可能过于模糊。要明确。为 JSON schema 中的每个属性添加描述。代理读取这些描述来了解如何使用工具。

未来是代理化的

AntiGravity 是引擎，而 MCP 提供燃料。通过花时间配置这些服务器，你不仅仅是在使用 AI 代码生成器；你正在构建一个 AI 指挥中心。

从一个集成开始——先尝试连接你的数据库。一旦体验到有实时数据上下文的编码速度，你就再也不会回到「Alt-Tab 之舞」了。

模型上下文协议不仅仅是一个配置文件——它是下一个开发时代的基础。通过安全地连接你的工具，AntiGravity 打造了一个开发团队，其中 AI 代理不仅仅是参与者，而是完全集成的自主队友。

迈出下一步：打开你的 AntiGravity IDE，访问管理 MCP 服务器面板，开始为你的代理提供它所需的工具。

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