一、MCP 协议简介
MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是一种用于 AI 应用与外部工具之间建立安全连接和标准化交互的通信协议。它的核心价值在于解决两大行业痛点:
- 不同工具接口标准不统一,AI 难以直接调用;
- 直接 API 调用存在安全风险,缺乏权限和认证控制。
MCP 三层架构设计
MCP 通过清晰的层级分工实现高效交互:
- AI 应用层:作为调用方发起需求,例如 Cursor 请求访问设计文件(如'访问 Master Go 设计稿并生成代码')。
- MCP 协议层:在中间层进行协议转换、任务调度和安全认证,充当'万能适配器'。
- 外部工具集层:提供具体功能资源,如数据库、命令行、第三方 API 或设计平台 Master Go。

通过这种架构,MCP 既能方便 AI 与其他工具建立连接,又能确保交互过程安全、可控。
二、MCP 协议为何适合连接 AI 与设计工具
在前端开发场景中,开发者常需将设计稿转换为前端代码。传统方式是上传截图给 AI,让 AI 根据像素图像解析布局和样式。然而,这种方式存在明显局限性:图像识别易受清晰度、色彩偏差和缩放等因素影响,极易造成识别误差(如按钮尺寸不对、颜色代码偏差、字体样式不准等),导致生成的代码需要二次修改。
相比之下,MCP 协议提供了一种更精确的解决方案。AI 工具(如 Cursor)可以通过 MCP 协议直接访问设计平台(如 Master Go)的设计文件源数据。源数据并非图像,而是设计文件底层的结构化信息。例如,一个按钮的源数据可能包含:
{
"id": "btn-123",
"type": "Button",
"name": "提交",
"position": { "x": 120, "y": 340 },
"size": { "width"






