使用MCP服务器实现AI使命完成通知：让Cursor更智能

0. 简介

在使用AI工具进行长时间使命时，经常需要等候结果。MCP（Model Context Protocol）服务器"mcp_server_notify"提供了一个优雅的办理方案，让AI在完成使命后通过系统通知提醒你。本文将先容如何在Cursor中配置和使用这个实用工具。

1. MCP服务器：mcp_server_notify先容

mcp_server_notify是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务，专为LLM（大语言模型）提供系统通知功能。当AI完成使命时，它能够发送桌面通知并播放提示音，让你不必一直盯着屏幕等候。
1.1 告急特点

• 实时通知：在Agent使命完成后立即发送系统桌面通知
  
• 多感官提醒：通过视觉（桌面通知）和听觉（提示音）双重提醒
  
• 跨平台支持：兼容Windows, macOS, Linux等主流操作系统
  
• 标准协议：基于标准MCP协议，可与多种LLM客户端集成，包罗Cursor
  
• 低资源占用：轻量级设计，不会显著影响系统性能
  
• 自定义选项：可配置通知样式、声音等参数
  

1.2 工作原理

mcp_server_notify通过MCP协议与AI客户端（如Cursor）建立通信。当AI模型吸收到特定提示词（如"send me a notification when task finished"）时，会触发通知服务向操作系统发送通知请求。
MCP协议允许LLM应用与外部工具进行标准化通信，这使得AI能够超越纯文本交互的限制，实现更多实用功能。
1.3 安装mcp_server_notify

安装过程非常简单，推荐使用uv包管理器：

1. git clone https://github.com/Cactusinhand/mcp_server_notify.git
2. cd mcp_server_notify
4. # curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 没安装uv需要这么操作
5. uv venv
6. source .venv/bin/activate  # Windows上使用 .venv\Scripts\activate
8. # 安装到本地
9. uv pip install mcp-server-notify .
10. # 或者使用pip
11. # pip install mcp-server-notify .

复制代码

安装完成后，可以通过以下下令验证安装是否乐成：

1. python -m mcp_server_notify

复制代码

出现上图所示输出表明服务已乐成启动，并在等候来自MCP客户端的毗连。
2. 在Cursor中配置mcp_server_notify

Cursor是一款功能强盛的AI辅助编程工具，内置了MCP客户端支持，可以轻松集成外部MCP服务。
2.1 配置文件方式

2.1.1 找到配置文件

Cursor的MCP配置文件通常位于以下位置：

• 全局配置：~/.cursor/mcp.json
  
• 项目配置：项目根目录/.cursor/mcp.json
  

如果这些文件不存在，可以手动创建。
2.1.2 编辑配置文件

打开配置文件，添加以下内容：

1. {
2.     "mcpServers": {
3.         "NotificationServer": {
4.             "command": "uv",
5.             "args": [
6.               "--directory",
7.               "path/to/your/mcp_server_notify project",
8.               "run",
9.               "mcp-server-notify",
10.             ]
11.         }
12.     }
13. }

复制代码

请将path/to/your/mcp_server_notify project更换为你现实的项目路径。
如果你将mcp_server_notify安装到了全局环境，也可以使用以下简化配置：

1. {
2.     "mcpServers": {
3.         "NotificationServer": {
4.             "command": "python",
5.             "args": [
6.               "-m",
7.               "mcp_server_notify",
8.             ]
9.         }
10.     }
11. }

复制代码

2.1.3 高级配置选项

你还可以添加更多参数来自定义通知行为：

1. {
2.     "mcpServers": {
3.         "NotificationServer": {
4.             "command": "python",
5.             "args": [
6.               "-m",
7.               "mcp_server_notify",
8.               "--title", "AI任务完成",
9.               "--sound", "path/to/custom/sound.wav",
10.               "--timeout", "10000"
11.             ]
12.         }
13.     }
14. }

复制代码

常用参数分析：

• --title：通知标题
  
• --sound：自定义提示音文件路径
  
• --timeout：通知体现时间（毫秒）
  
• --no-sound：禁用声音提示
  

2.2 UI设置方式

如果你不想直接编辑配置文件，Cursor也提供了友爱的UI界面来配置MCP服务：

• 打开Cursor，点击右下角的设置图标或使用快捷键(Ctrl+,)：
  

• 在设置界面，找到"MCP Servers"部分，点击"+ Add new MCP server"：
  
• 在下令行输入框中填写启动下令：
  

1. uv  --directory /Users/pony/mcp_server_notify  run mcp-server-notify

复制代码

确保将路径更换为你的现实安装路径。

• 点击"Add"保存配置。
  

2.3 验证配置

配置完成后，重启Cursor以确保设置生效。你可以在Cursor的日志中检察MCP服务是否乐成毗连。如果日志中体现类似"Connected to MCP server: NotificationServer"的信息，则表明配置乐成。
3. 使用方法

3.1 基本使用

配置完成后，使用非常简单。在给AI输入使命的末了，只需添加类似这样的提示：

1. finally, send me a notification when task finished.

复制代码

也可以使用其他类似表达：

• “notify me when you’re done”
  
• “alert me upon completion”
  
• “send a desktop notification when finished”
  

AI会理解这些指令，并在使命完成时触发桌面通知。
3.2 在Cursor中设置主动提示

…详情请参照古月居


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