AI辅助开发实战经验总结：Trae、Cursor 与 MCP 工具组合评测 – 今日头条

在深度使用 Trae 与 Cursor 两款 AI 编辑器的过程中，并结合 Context7、Postgres、Apifox 等 MCP 工具进行开发，我总结出一套高效的开发协作实践方案，特此分享如下。

一、AI 编辑器功能对比1. Rust 与后端开发

• Trae 更适合 Rust 和后端开发：在编写 Rust 代码时，Trae 的表现优于 Cursor，自动补全、错误排查能力更强。
• 自动接受建议体验更佳：Trae 支持自动应用建议，无需每步都手动 accept，交互更顺畅。

2. 前端开发体验

• Cursor 更适合前端开发：在前端代码编写过程中，Cursor 的效果优于 Trae，问题排查能力尤其突出。
• AI 问题解决能力强：Cursor 曾在引入 Gemini 2.5 模型后成功解决我数天未能解决的前端问题。

3. 模型更新支持

• Cursor 支持新模型更快：如 Gemini 2.5 Pro 0605 版本，在 Cursor 上几乎第一时间可用，而 Trae 至今未支持该模型。

二、MCP 工具的配合使用

• Context7：用于上下文管理，提升复杂任务理解力。
• Postgres MCP：快速读取数据库结构，提升后端效率。
• Apifox MCP：自动读取 API 文档并对接，极大提升接口联调效率。

三、使用策略建议1. 架构层主导 + AI 协作

我自身更多作为系统架构师定位：

• 提出业务需求
• 把控系统整体架构与流程
• 关键路径由 AI 产出代码，少量需手动干预

2. 防止 AI “误操作”

• Cursor 有时会错误删除我定义的变量或结构，建议在修改前执行 git commit 暂存，避免丢失重要代码。
• Trae 提供“版本回退到提问前”的功能，在风险控制上更具优势。

四、总结

总体来看：

• 后端开发推荐使用 Trae，体验更稳定、自动化程度更高。
• 前端开发推荐使用 Cursor，配合新模型问题解决能力突出。
• MCP 工具是效率倍增器，建议根据项目技术栈合理搭配。

只要掌握 AI 的特性与局限，做好规划和风险控制，完全可以做到“需求主导，AI执行”的开发新范式。