内容丨特工路卡

审核丨特工少女

在刚结束的小红书独立开发大赛中，我们听闻诸多借助AI开发独立产品的故事。其中最具代表性的，是一款名为“小猫补光灯”的App。据开发者花生讲，这款App上线仅一周，下载量就超过3.5万次。今年3月，它登上了Apple Store付费榜榜首。

这款 APP 最初开发只用了 1 小时。它借助 Claude 3.5 和 Cursor 开发而成。其取得的成就具体展现了人与 AI 协作创造的无限可能。

确实，“口喷”需求式开发带来了极大的爽感。但即便我们有一定编程基础，也同时感受到了“Vibe Coding”的不少痛点。其中路卡感受最深的是，大多数AI编程产品无法直接读取设计源文件。它们只能基于截图还原前端界面。这导致组件缺失。样式偏差明显。无法实现理想中的设计。

令人兴奋的是，随着Anthropic MCP被提出并普及，近来特工们终于找到了解决这个痛点的办法。借助Figma MCP Server，能让AI直接读取Figma里的设计文件，达成设计到代码的无缝对接。

不会部署MCP怎么办？

还有一则好消息。首个支持MCP的国产AI IDE问世了。

没错字节推出的Trae近期有重大更新且所有功能仍能免费畅用特工们第一时间进行内测结果惊喜满满

官网：

本次Trae的更新中 最主要的一点是 支持了MCP智能工具调用

和其他AI编程产品相比 我们能看到Trae让MCP的调用更易用 它把热门实用的MCP Servers以内置市场的形式直接提供给用户 甚至部分MCP Servers支持轻松配置 像上文提到的Figma MCP Server 只需提供自己的API Key就能一键完成配置 省去了诸多繁琐的配置操作

配置完MCP后。用户可以通过Trae内置智能体@Builder with MCP。随时调用MCP工具。

最近路卡正在开发一款APP 正好能实际测试一下Trae + Figma MCP Server的效果怎么样 顺便带来一系列使用Figma MCP Server让AI还原设计稿的教程

首先 在Figma中复制对应UI设计稿的链接 选中顶节点Frame 右键 选择Copy/Paste as 再选择Copy link to selection

等待Trae依据设计稿开发还原前端界面

最终我们来瞧瞧借助Trae与Figma MCP Server得到的设计稿还原成效。同时将其与直接利用上传截图进行还原的效果做一番对比：

能够明显看出，Trae从Figma MCP Server获取到Figma里的设计文件后，还原效果虽有一些小问题，不过比直接上传截图还原的效果好了很多，该有的组件都具备，布局也大致相同。

对于没有按照 1:1 还原样式的部分。只需要继续复制到对应的组件链接。然后同样让 Trae 修复。或者自己再稍微调整一下就行。

Trae支持调用MCP工具。这很好地解决了痛点。原先无法直接为设计文件进行开发。从综合情况看。AI编程在设计还原效率上至少提升了50%。

当然，不只是局限于对设计稿进行还原。当有了各种各样的MCP Servers之后，AI编程还有更多想象空间等待开发者挖掘。比如说能用AI写代码了，可是不会部署该怎么办呢？在这个时候，还能够利用MCP把WebSearch、DocReader、终端命令结合起来，自动完成多步部署脚本等。

很像我们以往创建的智能体

是的 我们认为Trae团队明显察觉到了这一情况 为避免用户在处理不同任务时反复重新配置MCP工具与Prompt Trae此次更新支持用户自行设定MCP Servers + Prompt来定义专属的专家智能体 打造属于自己的AI开发团队

特工们认为这是本次更新的一个亮点，比支持MCP更让人惊喜。它是一种功能创新，在其他AI编程产品中从未出现过。

例如，我们能够借助上面配置妥当的Figma MCP Server创建一个前端工程师智能体。接着写入Prompt，并为其配置好所需的其他MCP工具。

创建好的智能体会出现在用户自定义智能体列表里。之后，当我们再次碰到同样的任务场景，就能在对话框直接用‘@’调用，不用再重新配置。

同样 我们能够设计好智能体角色 比如项目经理 产品经理 后端工程师 甚至交互设计师等 灵活构建属于我们自己的AI智能团 实现更个性化的AI开发体验

本次除了上述两点较为突出的更新之外，Trae还对原来的对话上下文能力进行了跟进完善：

距离上个月特工们对Trae上线进行报导 此次Trae更新 体验下来诚意满满 甚至超出预期

最重要的是，Trae内置了众多旗舰模型。并且它依然保持全功能免费。这样的情况还要什么自行车～

当前 Trae 模型能力：

其实 我们一直有个疑问 都是AI编程助手 字节为何要做两款 MarsCode和Trae的定位究竟有何不同

特工们在这次更新中发现了答案。从Trae官网可知，原MarsCode编程助手已被合并进Trae，且升级后更名为Trae插件。

合并之后 两者有了更为清晰的定位 满足了现阶段 不同类型用户的不同需求

在此情况下 开发者能够依据自身需求 自由进行选择 或者结合起来使用 从而让Trae切实融入自身开发工作流当中

Trae先是率先在国产AI IDE中引入MCP智能工具调用能力。接着进行自定义构建AI智能体团队的创新设计。然后MarsCode并入。Trae的每一步都坚定朝着The Real AI Engineer的愿景迈进。这也让我们看到了Trae后来者居上的野心。

期待Trae下次更新能带来更丰富的MCP Servers。期待Trae下次更新能带来更灵动的Agent协同体验。希望借此看到人与AI协作创造更多无限可能。同时也期望Trae团队能优化提升模型在Trae中的输出速率。期望Trae团队能带来更好的产品体验。

后续 特工们会更多使用本次升级后的Trae 尝试引入更多MCP Servers 搭建我们专属的AI开发团队 如果观众粉丝们有任何心得或疑问 欢迎与我们交流