Tecton MCP Server & Cursor Rules

Tecton MCP 服务与 Cursor 规则

Tecton 的 Co-Pilot 由 MCP 服务规则组成，适用于 Cursor 和 Claude Code 等 MCP 客户端。 阅读这篇博客，了解更多信息。

ℹ️ Info：本指南将带你使用此代码库设置 Tecton MCP 服务，并配置你的特征代码库，以便在使用 Tecton 开发特征时使用它。

目录

• Tecton MCP 工具
• 快速入门
• 使用 Cursor 设置 Tecton
• 使用 Claude Code 设置 Tecton
• 使用 Augment 设置 Tecton
• 架构
• 如何更新 Tecton MCP 服务
• 如何使用特定版本的 Tecton SDK
• 故障排除
• 资源

Tecton MCP 工具

Tecton MCP 服务提供以下工具，供 Cursor 或 Claude Code 等 MCP 客户端使用：

工具名称	描述
query_example_code_snippet_index_tool	使用向量数据库查找相关的 Tecton 代码示例。在编写新的 Tecton 代码前，可用于查找用法模式。
query_documentation_index_tool	根据查询检索 Tecton 文档片段，直接从 Tecton 官方文档中提供上下文。
get_full_tecton_sdk_reference_tool	获取完整的 Tecton SDK 参考资料，包括所有可用的类和函数。需要全面了解 SDK 时使用。
query_tecton_sdk_reference_tool	获取指定类或函数的 Tecton SDK 参考资料。适合针对特定 SDK 组件查找信息。
query_tecton_metrics_tool	查询 Tecton Metrics API。以人类可读格式或原始 OpenMetrics 格式返回时间点系统指标。

ℹ️ API-based Tools：如果 MCP 服务配置了 TECTON_API_KEY 环境变量，它将注册额外的基于 API 的工具，包括 Tecton Feature Services 和 Metrics API 工具。这样，Agent 就可以查询在线特征服务，获取来自批处理、流式和实时数据源的最新特征，并访问系统指标。

前置条件

1. 安装 uv 包管理器：

   brew install uv
   

快速入门

1. 将此代码库克隆到本地计算机：

   git clone https://github.com/tecton-ai/tecton-mcp.git
   cd tecton-mcp
   pwd
   

   **注意：**在后续步骤中，刚才克隆代码库的目录将称为 <path-to-local-clone>。

2. 运行以下命令，验证安装。

   MCP_SMOKE_TEST=1 uv --directory <path-to-local-clone> run mcp run src/tecton_mcp/mcp_server/server.py
   

   命令应无错误退出，并打印类似 MCP_SMOKE_TEST is set. Exiting after initialization. 的消息。这表示本地设置正常——需要时，Cursor 会自动将 MCP 服务作为子进程启动。

3. 登录 Tecton 集群，对 Tecton MCP 服务使用的 Tecton SDK 进行身份验证：

   tecton login yourcluster.tecton.ai
   

4. 使用 MCP 服务配置 Cursor（或任何其他 MCP 客户端）（见下文）

• 使用 Cursor 设置 Tecton MCP
• 使用 Claude Code 设置 Tecton MCP

5. 开始使用 AI 辅助进行特征工程 :-)

现在，你可以在 Cursor 中打开特征代码库，开始使用与 Cursor 直接集成的 Tecton Co-Pilot。

观看此 Loom，了解如何使用该集成构建新特征：https://www.loom.com/share/3658f665668a41d2b0ea2355b433c616

使用 Cursor 设置 Tecton MCP

以下配置已在 Cursor 0.48 及更高版本中测试

在 Cursor 中配置 Tecton MCP 服务

前往 Cursor 设置 -> MCP 工具，然后点击“添加自定义 MCP 服务”按钮，这会打开 Cursor 的 mcp.json 文件。 将以下配置添加到此文件中。请确保将路径 <path-to-local-clone> 修改为你克隆仓库的目录：

{
    "mcpServers": {
        "tecton": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "<path-to-local-clone>",
                "run",
                "mcp",
                "run",
                "src/tecton_mcp/mcp_server/server.py"
            ]
        }
    }
}

添加 Tecton 专属 Cursor 规则

将此仓库中的 cursorrules 软链接到你的特征仓库中，源文件位于. cursor/rules 文件夹。使用软链接可确保原始规则的任何更新都会自动应用到你的特征仓库中：

# Symlink the entire .cursor directory in your feature repo
ln -s <path-to-local-clone>/.cursor <path-to-tecton-feature-repo>/.cursor

验证 Cursor <> Tecton MCP 集成是否正常工作

为确保集成按预期工作，请向 Cursor Agent 提出类似以下问题，并确认它正确调用了 Tecton MCP 工具：

查询 Tecton 的 Examples Index，告诉我一些关于 BatchFeatureViews 的信息，以及它们与 StreamFeatureViews 有何不同。另请查看 SDK Reference。

如果没有调用 Tecton MCP 工具，你可能需要重启 Cursor 或重新加载 Cursor 窗口，以确保新工具已正确注册。

使用 Claude Code 设置 Tecton MCP

前往你的 Tecton 特征仓库并运行以下命令。

claude mcp add-json tecton-mcp '{
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    "<path-to-local-clone>",
    "run",
    "mcp",
    "run",
    "src/tecton_mcp/mcp_server/server.py"
  ]
}'

你应该会看到以下消息：

Added stdio MCP server tecton-mcp2 to local config

接下来，启动 claude 并运行 /mcp，以确认 tecton-mcp 已连接。

claude "/mcp"

你应该会看到以下内容：

tecton-mcp  ✔ connected · Enter to view details

添加 Tecton 专属 CLAUDE.md 规则

将 Tecton 推荐的 CLAUDE.md 软链接到你的特征仓库中。使用软链接可确保原始规则的任何更新都会自动应用到你的特征仓库中：

ln -s <path-to-local-clone>/CLAUDE.md <path-to-tecton-feature-repo>/CLAUDE.md

使用 Augment 设置 Tecton MCP

你可以将 Tecton 的 MCP 服务连接到 Augment，以启用针对 Tecton 内部代码库的智能补全和响应。

先决条件

• 你已在本地克隆此仓库。
• 你安装了 Augment 的 IDE（例如 PyChamrm、VSCode）
• 你使用的是最新版本的 Augment

配置

前往 Augment -> 设置 -> 工具 -> MCP -> 从 JSON 导入，然后导入以下配置（将 <path-to-local-clone> 更新为你克隆此仓库的路径）：

{
  "mcpServers": {
    "tecton": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<path-to-local-clone>",
        "run",
        "mcp",
        "run",
        "src/tecton_mcp/mcp_server/server.py"
      ]
    }
  }
}

你应该会在 Augment MCP 设置中看到该 MCP 服务。

验证连接

• 重启 IDE。
• 在 Augment 中提出一个 Tecton 专属问题
• 你应该会看到来自 Tecton MCP 服务的补全和响应。

推荐的大模型

截至 2025 年 6 月，以下是 Cursor 中表现最佳的 Tecton 特征工程大模型排名；随着新模型发布，此列表可能会随时间变化：

• Claude Sonnet 4
• OpenAI o3
• Gemini 2.5 pro exp (03-25)

架构

Tecton MCP 与 Cursor 等由大模型驱动的编辑器集成，为特征工程提供基于工具的上下文和协助：

使用 Tecton MCP 构建特征的整体流程如下：

如何更新 Tecton MCP 服务

要将 Tecton MCP 服务更新到最新版本：

1. 拉取最新更改，从仓库中获取：

   cd <path-to-local-clone>
   git pull
   

2. 关闭并重启 Cursor，以确保加载更新后的 MCP 服务。

就是这样！MCP 服务作为由 Cursor 启动的子进程运行，因此无需手动停止或重启任何持久运行的后台服务。下次需要与 MCP 服务通信时，Cursor 会自动使用更新后的代码。

如何使用特定版本的 Tecton SDK

默认情况下，此工具会提供针对最新预发布版 Tecton SDK 的指导。如果你需要让工具与特定已发布版本的 Tecton 保持一致（例如 1.0.34 或 1.1.10），请按以下步骤操作：

1. 在 pyproject.toml 中固定版本。 打开 pyproject.toml，将现有的依赖项行

dependencies = [
  # ... other dependencies ...
  "tecton>=0.8.0a0"
]

替换为你需要的确切版本，例如

dependencies = [
  # ... other dependencies ...
  "tecton==1.1.10"
]

2. 删除现有的锁定文件。 由于 uv.lock 记录了依赖关系图，你必须删除它，以便 uv 解析新的 Tecton 版本：

cd <path-to-local-clone>
rm uv.lock

3. 重新生成锁定文件，方法是重新运行快速入门部分中的步骤 2（MCP_SMOKE_TEST=1 uv --directory 命令）。（这会将固定版本下载到 MCP 的隔离环境中，并重新创建 uv.lock。）

4. 重启 Cursor，以便将新版本的 Tecton 加载到 MCP 虚拟环境中。

支持的版本： 这些工具目前支持 Tecton ≥ 1.0.0。代码示例尚未按版本区分——始终使用最新的稳定版 SDK——但文档和 SDK 参考索引现在会与固定的版本保持一致。

故障排除

Cursor <-> Tecton MCP 服务集成

确保 Cursor 在“Cursor Settings -> MCP”中将“tecton”显示为“Enabled” MCP 服务。如果看不到“green dot”，请在诊断模式下运行 MCP 服务（见下文）。

在诊断模式下运行 MCP

要调试 Tecton MCP 服务，可以运行以下命令。将 <path-to-local-clone> 替换为你克隆仓库的实际路径：

uv --directory <path-to-local-clone> run mcp dev src/tecton_mcp/mcp_server/server.py

注意：启动 Tecton MCP 服务需要几秒钟，因为它需要将用于搜索相关代码片段的嵌入模型加载到内存中。

等待几秒钟，直到标准输出提示 MCP Inspector 已启动并运行，然后访问输出中显示的 URL（类似 http://localhost:5173）。

点击“Connect”，然后列出工具。你应该会看到 Tecton MCP 服务的工具，并能够查询它们。

资源

• MCP Python SDK
• MCP 规范
• 介绍此实现的博客文章

许可证

本项目采用 MIT License 许可。