Cursor 如何決定找哪個 MCP Server？ (MCP 路由機制解析)

這是一個非常核心的問題，觸及到了 MCP 架構中最聰明的設計部分！

直接回答：Cursor（作為應用程式本身）不需要具備 AI 推理能力來決定找誰。它靠的是「查表（Lookup Table）」。

但這張表是怎麼來的？是在初始化（Startup） 階段建立的。

整個過程可以分為三個階段：1. 點名報數（建立清單） -> 2. 遞菜單（告知 AI） -> 3. 查表派單（路由）。

第一階段：點名報數 (Initialization)

當你打開 Cursor 時，它會根據你的設定檔，啟動所有的 MCP Server。接著，它會對每一個 Server 做一件最重要的事情：詢問「你會做什麼？」

這在 MCP 協議中叫做 tools/list 請求。

Cursor 啟動 Math Server，問：「你有什麼工具？」
- Math Server 回答：「我有 { name: "add", description: "加法" }」。
- Cursor 在心裡的小本本記下："add" 這個功能屬於 "Math Server"。
Cursor 啟動 Weather Server，問：「你有什麼工具？」
- Weather Server 回答：「我有 { name: "get_weather", description: "查天氣" }」。
- Cursor 在心裡的小本本記下："get_weather" 這個功能屬於 "Weather Server"。

此時，Cursor 擁有一張「絕對準確」的對照表：

工具名稱 (Key)	負責的 Server (Value)	描述 (給 AI 看的)
add	➡️ Math Pipe (PID 5678)	計算兩個數字的總和
get_weather	➡️ Weather Pipe (PID 9999)	查詢指定城市的氣候

這一步是 AI 能知道要做什麼的關鍵。

當你開始跟 Cursor 的 AI 聊天時，Cursor 會把上面那張表裡的「工具名稱」和「描述」，偷偷塞進給 AI 的「系統提示詞 (System Prompt)」裡面。

AI 實際上看到的提示詞不只是你的問題，還包含了一段 Cursor 加進去的文字，長得像這樣：

[System Message]
你是一個有能力的助手。你可以使用以下工具來幫助使用者：

add: 計算兩個數字的總和。

get_weather: 查詢指定城市的氣候。

如果你需要使用工具，請輸出特定的 JSON 格式...

所以，是 AI（LLM 模型）看到了這份菜單，然後根據你的問題「我想算加法」，運用它的推理能力，決定要點 add 這道菜。

AI 決定好後，回傳：「我要呼叫 add」。

這時候回到 Cursor 的程式邏輯（非 AI 部分）：

Cursor 怎麼知道找誰？
靠的是啟動時建立的 「工具名稱 <-> Server 對應表」。這是一個死板的、精確的程式邏輯（Map/Dictionary Lookup）。
Cursor 有 AI 能力嗎？
在這個環節中，Cursor 只是管理員。
AI 的工作：根據描述，決定「我要用哪把剪刀」（它只喊名字，例如 "add"）。
Cursor 的工作：聽到名字後，去抽屜裡「拿出那把剪刀」（它知道 "add" 在哪個抽屜）。

這就是為什麼你在寫 MCP Server 程式碼時，name (工具名) 和 description (描述) 這麼重要：