微信 SDK + Senparc.AI + MCP 打造微信 AI 开发助手（二）：在 Cursor、VS Code 等 IDE 中自动编写

概述

　　在上一篇《微信 SDK + Senparc.AI + MCP 打造微信 AI 开发助手（一）：网页版》中，我们介绍了基于 Senparc.Weixin SDK + Senparc.AI + MCP 如何完成网页端的代码推荐生成服务。

　　在相关过程中，我们已经提前看到了 MCP（SSE）的相关 endpoint，以及工作原理，有了 MCP 的 endpoint，我们就可以把相关的能力赋予到 IDE 中直接编写。

案例资源

1. 开源微信 SDK：https://github.com/JeffreySu/WeiXinMPSDK
2. MCP 地址：https://www.ncf.pub/mcp-senparc-xncf-weixinmanager/sse
3. QQ 交流群：553198593

　　本文的网页版案例主要集中在微信 SDK。

IDE 的 MCP 设置

　　以下操作教程以 Cursor 为例，VS Code、GitHub Copilot、LLM Studio 等操作过程类似。

第一步：打开 MCP 配置

　　打开 Cursor，进入设置（点击右上角的），左侧菜单选择“Tools & Integrations”，右侧点击底部 New MCP Server 按钮。

　　随后将打开 mcp.json 配置文件（和大部分其他平台兼容）,如：

{
    "mcpServers": {
      "timemcp": {
        "command": "cmd",
        "args": [
          "/c",
          "X:/Forked/mcp-csharp-sdk/samples/TestServerWithHosting/bin/Debug/net9.0/TestServerWithHosting.exe"
        ]
      }
  }
}

　　如果您以前没有进行过任何操作，也可能是空的。

第二步：插入微信 AI MCP 配置

　　插入微信 AI MCP 的配置到 "mcpServers" 节点下：

{
    "mcpServers": {
      //其他节点...
      "NCF.pub-WeChat-MCP": {
          "url": "https://www.ncf.pub/mcp-senparc-xncf-weixinmanager/sse",
    }
  }
}

　　保存，并回到“配置”页面，可以看到多了一条 "" 名称的 MCP 记录：

　　我们可以展开 tools 列表，查看到所有相关说明：

开始编程

　　配置完 MCP 之后，我们可以让 AI 直接帮我们编写代码。例如，我已经有以下代码：

        public IActionResult AddAtricle(string title, string content)
        {
            var adminOpenId = "xxxx";
            var appId = "appId";

            return Content("Test");
        }

对比测试 —— 不使用微信 AI 助手

　　提示词：在 AddAtricle 方法中用微信SDK保存微信素材，并把结果发送给管理员

　　耗时：6 分钟，思考过程：

　　修改完代码如下：

        /// <summary>
        /// 上传微信素材并发送给管理员
        /// </summary>
        /// <param name="file">文件路径</param>
        /// <param name="type">媒体文件类型</param>
        /// <param name="adminOpenId">管理员OpenId</param>
        /// <returns></returns>
        public IActionResult UploadMaterialAndNotify(IFormFile file, string type = "image", string adminOpenId = "YOUR_ADMIN_OPENID")
        {
            try
            {
                if (file == null || file.Length == 0)
                {
                    return Json(new { success = false, message = "请选择要上传的文件" });
                }

                // 保存文件到临时目录
                var fileName = file.FileName;
                var filePath = Path.Combine(Path.GetTempPath(), fileName);
                using (var stream = new FileStream(filePath, FileMode.Create))
                {
                    file.CopyTo(stream);
                }

                // 上传永久素材
                var mediaType = (UploadForeverMediaType)Enum.Parse(typeof(UploadForeverMediaType), type, true);
                var result = Senparc.Weixin.MP.AdvancedAPIs.MediaApi.UploadForeverMedia(
                    Config.SenparcWeixinSetting.WeixinAppId,
                    filePath,
                    mediaType
                );

                // 发送结果给管理员
                var message = $"素材上传成功！\n媒体文件类型：{type}\n文件名：{fileName}\nMediaId：{result.media_id}";
                var sendResult = Senparc.Weixin.MP.AdvancedAPIs.CustomApi.SendText(
                    Config.SenparcWeixinSetting.WeixinAppId,
                    adminOpenId,
                    message
                );

                // 删除临时文件
                if (System.IO.File.Exists(filePath))
                {
                    System.IO.File.Delete(filePath);
                }

                return Json(new { success = true, mediaId = result.media_id, message = "素材上传成功并已通知管理员" });
            }
            catch (Exception ex)
            {
                // 发送错误信息给管理员
                try
                {
                    Senparc.Weixin.MP.AdvancedAPIs.CustomApi.SendText(
                        Config.SenparcWeixinSetting.WeixinAppId,
                        adminOpenId,
                        $"素材上传失败！\n错误信息：{ex.Message}"
                    );
                }
                catch { }

                return Json(new { success = false, message = $"上传失败：{ex.Message}" });
            }
        }

对比测试 —— 使用微信 AI 助手

　　提示词：使用MCP，在 AddAtricle 方法中用微信SDK保存微信素材，并把结果发送给管理员

　　耗时：55 秒，思考过程：

　　生成结果：

 1 public async Task<IActionResult> AddAtricle(string title, string content)
 2         {
 3             var adminOpenId = Config.SenparcWeixinSetting.WeixinAppId;
 4             var appId = Config.SenparcWeixinSetting.WeixinAppId;
 5
 6             try
 7             {
 8                 // 1. Save content as permanent news material
 9                 var news = new NewsModel[]
10                 {
11                     new NewsModel
12                     {
13                         title = title,
14                         content = content,
15                         digest = content.Length > 100 ? content.Substring(0, 100) : content,
16                         show_cover_pic = "1"
17                     }
18                 };
19
20                 var uploadResult = await MediaApi.UploadNewsAsync(appId, 10000, news);
21
22                 if (uploadResult.errcode == ReturnCode.请求成功)
23                 {
24                     // 2. Send the news to admin
25                     var sendResult = await CustomApi.SendMpNewsAsync(appId, adminOpenId, uploadResult.media_id);
26
27                     if (sendResult.errcode == ReturnCode.请求成功)
28                     {
29                         return Json(new { success = true, message = "文章保存并发送成功！" });
30                     }
31                     else
32                     {
33                         return Json(new { success = false, message = $"发送失败：{sendResult.errmsg}" });
34                     }
35                 }
36                 else
37                 {
38                     return Json(new { success = false, message = $"保存失败：{uploadResult.errmsg}" });
39                 }
40             }
41             catch (Exception ex)
42             {
43                 return Json(new { success = false, message = $"操作失败：{ex.Message}" });
44             }
45         }

 

对比结果分析

　　通过上述的结果对比，我们可以看到 2 种方式的最终代码都能顺利编译通过，但是第一种 AI 直接生成的方式幻觉问题严重：从 AI 介入编程之前我们已经提供的原始方法中明确可以推理出来，这是一个包含标题 + 文字的纯文本类型的素材（AddAtricle(string title, string content)）。但是由于 AI 模型在预训练练过程中虽然学习到了盛派 SDK 的相关方法，却对于具体调用的方式细节，以及对于需要具体用哪个接口以及对应参数无法确定（上传不同类型的素材需要使用不同的接口参数），最后“随机”地选择了一个image（图片）类型的素材，导致任务失败。开发人员需要花费更多的时间重新生成或手动修改，这也是目前 AI 辅助编程过程中的最大痛点之一。

　　除此以外，在 IDE 的“思考”过程中，我们可以看到传统 AI 生成过程中，花了大量时间在解决方法调用和修复各类异常的事务上：

　　传统 AI 生成的整体的过程是：AI 先花了大量的时间思考和选（猜）一个方法填入编辑器，产后查看是否有错误发生，如果错了，根据错误信息再做处理，并且这个过程的处理结果带有很大的不确定性。

　　同样的提示词分别尝试了 5 次左右（清空所有上下文），结果都近似，从对比结果可以很清晰地看到，使用了微信 AI 助手的编程过程耗时更少，准确度更高，保留了原始的代码意图和上下文，并且准确地找到了接口。

　　当然，我们也发现了 2 种方式都发生了同一个错误：改写了 adminOpenId 的值，但是引用是错误的，这个是模型本身知识点没有覆盖或幻觉的问题，也是目前无法彻底解决的问题。

分别 5 次测试统计结果：

	AI 直接写	使用微信 AI 助手
第一次	用时：6 分钟 结果：失败	用时：55 秒 结果：成功
第二次	用时：4 分钟 结果：失败	用时：1 分钟 结果：成功
第三次	用时：3 分钟 结果：失败	用时：40 秒 结果：成功
第四次	用时：6 分钟 结果：失败	用时： 1 分钟 结果：成功
第五次	用时：5 分钟 结果：失败	用时：1 分钟 结果：成功
第六次 （使用 Rule）	用时：4 分钟 结果：失败	用时：40 秒 结果：成功

注：超过 1 分钟的都已经省略秒数，不影响对比

进阶

　　为了避免每次都输入重复的提示词要求，我们可以把使用微信 AI 助手的提示词加入到全局 Rule 中。操作方法如下：

　　第一步：进入 Cursor 配置界面（或其他编辑器也类似），选择左侧菜单 “Rules &Memories”，在右侧点击“+ Add Rule”；

　　第二步：输入统一指令（如“如果问题涉及到微信 API  调用，优先使用  MCP 工具 WeChat McpRoute 获取接口信息。”），界面如下：

　　点击“Done”按钮保存，并回到常规编辑界面，只要输入最精简的提示词，即可使用微信 McpRouter 服务啦！

　　测试效果：

　　这次使用了原始的提示词，但是 IDE 仍然使用了 MCP，并且整个过程保持了高度的代码准确性，整个过程中只出现了 1 个错误并自动修复，完成时间 40 秒。