CodeArts CLI接入MCP：给命令行 AI 装上"外部手脚"
一、MCP 是什么
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一套标准协议，让 AI 工具能连接外部的数据源和工具——比如数据库、文件系统、第三方 API、内部系统。
简单说：默认 CodeArts CLI 只会"聊天"，接了 MCP 后，它就能"动手"——查你的数据库、读你的文档、调你的接口。CLI 里通过 codearts mcp 系列命令管理。
二、mcp 命令全家桶
官方给的 MCP 管理能力很完整：
| 命令 | 作用 |
|---|---|
codearts mcp add |
交互式新增一个 MCP 服务器（按提示选位置、类型、填命令） |
codearts mcp list |
列出所有已配置的 MCP 服务器及其连接状态 |
codearts mcp auth list |
列出支持认证且待认证的服务器 |
codearts mcp auth [name] |
对指定服务器发起认证（会打开浏览器授权） |
codearts mcp auth ls |
查看已认证状态 |
codearts mcp logout [name] |
移除某个服务器的认证凭据 |
codearts mcp debug |
显示认证信息并做连接测试，排错用 |
先看总览，确认配置对不对：
codearts mcp list
官方文档给的示例输出长这样：当前目录 4 个 MCP 服务器，其中 git-mcp-server、sentry、mcp-character-tools 已连接，composio 待认证。配置完一定要 list 一下确认状态，别闷头以为接好了。
三、实操：添加一个 MCP server
最常用的是 codearts mcp add，它是交互式的，跟着提示走：
codearts mcp add
过程中会让你确认几个参数：
1）Location（配置位置）
| 选项 | 含义 |
|---|---|
| Current project | 配到当前项目：项目根目录 /.codeartsdoer/codearts_cli.jsonc |
| Global | 配到用户全局：~/.codeartsdoer/codearts_cli.jsonc |
个人常用、跨项目复用的选 Global；只针对某个项目的选 Current project。
2）MCP server type（运行模式）
| 类型 | 说明 |
|---|---|
| Local | 本地执行一条命令启动（如 npx、uvx、python），通信方式 stdio |
| Remote | 配置远程服务器，填 URL，码道 CLI 通过网络（HTTP/SSE）连接 |
3）Enter command to run：运行这个 MCP 服务器的命令（本地模式填 npx -y xxx-mcp 之类）。
填完回车，再去 codearts mcp list 看一眼状态是否变成"已连接"。
四、配置文件到底在哪
不想走交互式，也可以直接改配置文件（效果和 add 一样）：
- 项目级：
<项目根目录>/.codeartsdoer/codearts_cli.jsonc - 全局：
~/.codeartsdoer/codearts_cli.jsonc
.jsonc 是带注释的 JSON，可以直接手写。比如远程 MCP（以官方 sentry 为例）：
{
"mcp": {
"sentry": {
"type": "remote",
"url": "https://mcp.sentry.dev/mcp",
"oauth": {}
}
}
}
配完执行 codearts mcp auth sentry 会打开浏览器授权，授权完成后凭据写进 ~/.codeartsdoer/cli-data/mcp-auth.json。
五、本地 vs 远程两种模式
| 维度 | 本地模式（Local） | 远程模式（Remote） |
|---|---|---|
| 运行位置 | 你当前电脑上的进程 | 其他机器 / 服务器上的进程 |
| 通信方式 | stdio（本地启动命令） | HTTP / SSE（网络） |
| 典型例子 | npx、uvx、python 启动的 server |
Sentry、各类云上 MCP 服务 |
| 适合 | 个人本地工具、文件系统、Git | 团队共享服务、第三方 SaaS |
日常玩，本地模式最省事；想接公司的或者第三方的在线能力，用远程模式。
六、连接状态怎么看
codearts mcp list 里每个服务器有个状态图标，含义如下：
| 图标 | 状态 |
|---|---|
| ✓ | 已连接 |
| ⚠ | 待认证 |
| ○ | 未初始化或被禁用 |
| ✗ | 连接失败 |
看到 ⚠ 就跑 codearts mcp auth [name] 认证；看到 ✗ 先 codearts mcp debug 看连接测试和报错信息。
七、典型玩法
- 接文件系统 / Git MCP：让 AI 直接读写你指定目录、或基于 Git 仓回答问题（和上一篇 codebase 互补）
- 接数据库 MCP：用自然语言查数据，比如"上个月新增了多少用户"
- 接内部 API MCP：把公司系统能力开放给 AI，问答时实时拉数据
- 接第三方 SaaS（远程）：如 Sentry 查报错、各类云服务的 MCP
八、安全与权限提醒
MCP 能"动手"，配置时务必想清楚它该访问什么、不该访问什么：
- 按需启用：配置文件里用
"enabled": true/false控制开关，不用的先关掉 - 超时设置：
"timeout"控制工具响应超时（毫秒，默认 100000），网络差的远程服务可以适当调大 - 环境变量：敏感信息走
"environment"注入，别硬编码进仓库 - 先验证再叠加：一次接一个，list 确认连上了、调通了，再接下一个；别一口气堆一堆，出问题分不清是哪个
九、小结
MCP 是 CodeArts CLI 走向"真·智能体"的桥梁。codearts mcp 这套 add / list / auth / debug 入口，加上项目级 / 全局两级配置、本地 / 远程两种模式，基本把"把 AI 接进工作流"的路铺平了。建议先从官方 / 社区成熟的开源 MCP server 试起，别一上来自己造轮子——值得每个想把 AI 用进实际工作流的人花时间研究。
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