如何在 VS Code 中将 MCP 与 GitHub Copilot 集成

模型上下文协议 (MCP)是一个Anthropic 开发的开放标准简化和标准化大型语言模型 (LLM) 与外部工具、数据库和 API 的集成方式。将 MCP 视为 AI 模型的“USB-C 端口”：就像 USB-C 统一设备连接一样，MCP 旨在为 AI 与工具交互创建通用接口。

最初是为了增强克劳德的与外部系统交互的能力，MCP2024 年初开源促进全行业的采用。通过公开协议，Anthropic 的目标是建立一个用于工具通信的共享基础设施，最大限度地减少定制集成的需求，同时促进模块化,互操作性， 和开发人员生产力在人工智能应用中。

通过 MCP，语言模型可以：

• 动态调用API并获取实时数据
• 使用一致的方式与数据库和第三方工具进行交互
  格式
• 避免硬编码逻辑，使模型行为更加灵活
  可维护的

简而言之，MCP 正在重塑 AI 模型融入现实世界的方式，从孤立的整体系统转变为灵活的、具有工具感知能力的代理，可以使用标准化方法进行推理、检索和操作。

先决条件

在开始之前，请确保您具备以下条件：

Visual Studio 代码（VS 代码）: 更新到最新版本。

GitHub 帐户：可以访问 GitHub Copilot（免费、专业版、商业版或企业版计划）。

GitHub Copilot 扩展：在 VS Code 中安装并启用了 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot Chat 扩展。

Node.js：安装了最新的 LTS 版本（检查node -v在您的终端中）。从下载Node.js 官方网站如果需要的话。

Python：为 PIP 包安装（可选，具体取决于 MCP 服务器）。从下载Python 官方网站如果需要的话。

git：安装用于版本控制和存储库管理。

第 1 步：设置
环境

更新 VS 代码:

打开 VS Code 并通过“帮助”>“检查更新”菜单检查更新。

确保您运行的是最新的稳定版本或 Insiders 版本以支持 MCP 集成。

登录 GitHub:

在 VS Code 中，转到活动栏中的“帐户”菜单。

选择“通过 GitHub 登录以使用 GitHub Copilot”，然后按照提示使用您的 GitHub 帐户进行身份验证。如果您没有 Copilot 订阅，您将注册 Copilot 免费计划，但完成次数和聊天互动有限。

安装 Node.js 和 Python:

通过运行验证 Node.js 安装node -v在您的终端中。如果不存在，请安装最新的 LTS 版本。

通过运行验证 Python 安装python --version或者python3 --version。如果基于 PIP 的 MCP 服务器需要，请安装 Python。

MCP 支持多种语言和包（例如，TypeScript、Docker、C#），但本指南重点关注用于 NPX 包的 Node.js 和用于 PIP 包的 Python。

安装 GitHub Copilot 扩展:

在 VS Code 中，转到扩展视图 (Ctrl+Shift+X或者Cmd+Shift+X在 macOS 上）。

搜索“GitHub Copilot”并安装GitHub 副驾驶和GitHub 副驾驶聊天扩展。

安装后重新启动 VS Code。

步骤 2：在 VS Code 中配置 MCP

MCP 服务器增强了 GitHub Copilot 的功能代理模式通过提供用于存储库管理、文件操作或 API 调用等任务的工具。以下是在 VS Code 中配置 MCP 服务器的方法：

建议阅读：逐步将 Zoom 与 Google 日历集成

选择 MCP 服务器:

参观MCP 文档或者GitHub 的 MCP 服务器存储库查看支持的服务器列表（例如，GitHub MCP 服务器、Microsoft Playwright MCP 服务器）。

对于本指南，我们将使用GitHub MCP 服务器用于与存储库相关的操作，例如创建问题或比较文件。

安装 MCP 服务器:

在 VS Code 中打开终端（Ctrl+`(next 1) or在 macOS 上为 Cmd+`）。

对于 GitHub MCP 服务器，请按照官方存储库中的设置说明进行操作（例如，npm install @github/copilot-language-server对于基于 Node.js 的服务器）。

或者，使用 VS Code 界面：

打开 GitHub Copilot 聊天视图 (Ctrl+Alt+I或者Cmd+Alt+I）。

选择代理模式从聊天模式下拉列表中。

如果出现提示，请单击“安装 MCP 服务器”按钮（例如，对于 Azure MCP 服务器或 GitHub MCP 服务器）。

在工作区设置中配置 MCP:

创建一个.vscode/mcp.json工作区文件夹中的文件来定义 MCP 服务器设置。例子：

复制

{
	"servers": [
	{
		"name": "GitHub MCP Server",
		"transport": "stdio",
		"command": ["node", "./node_modules/@github/copilot-language-server/dist/language-server.js", "--stdio", "true"]
	}
	]
}
											

或者，将 MCP 服务器设置添加到您的用户设置(Ctrl+,或者Cmd+,> 搜索“MCP”）：

复制

{
	"mcp.servers": [
		{
		"name": "GitHub MCP Server",
		"transport": "stdio",
		"command": ["node", "./node_modules/@github/copilot-language-server/dist/language-server.js", "--stdio", "true"]
		}
	]
	}
											

确保command指向 MCP 服务器可执行文件的正确路径。

启用 MCP 工具:

在副驾驶聊天视图中，切换到代理模式。

单击工具按钮并刷新工具列表。应出现已安装的 MCP 服务器（例如“GitHub MCP 服务器”）。如果需要，将其打开。

第 3 步：编写和测试 MCP 代码

MCP 使 Copilot 能够执行创建 GitHub 问题或比较文件等操作。以下是编写和测试 MCP 相关交互的方法：

编写 MCP 提示:

在副驾驶聊天视图中，确保代理模式被选中。

使用带有上下文变量的自然语言提示。示例：

• 迅速的：“创建一个 GitHub 问题以添加新的
  功能到我的存储库。”
• 迅速的：“比较我的ServerConfig.json
  具有类似的公共 GitHub 存储库配置并建议
  改进。 #文件：ServerConfig.json”

使用添加上下文添加上下文按钮或变量，例如#file或者#codebase。

测试 MCP 交互:

在 Copilot Chat 输入字段中输入提示，然后按 Enter。

Copilot 将调用 MCP 服务器的工具（例如，用于创建问题的 GitHub API）并在聊天视图中显示结果。

查看输出（例如，在存储库中创建的新问题或文件比较的差异）。

通过选择接受更改保持或者接受在聊天视图中，或者如果不正确则拒绝它们。

MCP 交互的示例 Node.js 代码:

如果开发自定义 MCP 服务器，请使用 MCP SDK。下面是一个基本的 Node.js 示例，用于创建用于列出存储库文件的工具：

复制

const { MCPServer } = require('@anthropic/mcp-sdk');
	
const server = new MCPServer({
transport: 'stdio',
tools: [
	{
	name: 'list_repository_files',
	description: 'Lists files in a GitHub repository',
	execute: async (params) => {
		const { repo } = params;
		// Simulated GitHub API call
		return ['index.js', 'package.json', 'README.md'];
	},
	},
],
});

server.start();
											

将此另存为mcp-server.js并运行它node mcp-server.js配置 VS Code 以使用此服务器，如步骤 2 所示。

MCP 交互的 Python 代码示例:

对于基于 Python 的 MCP 服务器，请使用 Python MCP SDK：

复制

from mcp_sdk import MCPServer

server = MCPServer(
	transport="stdio",
	tools=[
		{
			"name": "create_github_issue",
			"description": "Creates a GitHub issue in a repository",
			"execute": lambda params: f"Issue created in {params['repo']} with title: {params['title']}",
		}
	],
)

server.start()span>Use async/await for asynchronous code.
										

另存为mcp_server.py并运行python mcp_server.py。更新.vscode/mcp.json文件指向此脚本。

第 4 步：高级功能和定制

定制说明:

创建一个.github/copilot-instructions.md文件以提供特定于项目的上下文（例如，编码标准、首选库）。例子：

复制

# Copilot Instructions
This project is a web application built with Node.js and Express.
- Use camelCase for variable names.
- Prefer async/await over callbacks.
- Use the GitHub MCP server for repository actions.
											

Copilot 在代理模式下自动应用这些指令。

动态工具更新:

MCP 服务器可以使用列表更改事件动态更新工具。修改您的 MCP 服务器代码以在添加新工具时发出更新。

远程 MCP 服务器:

在 Azure 容器应用等平台上托管 MCP 服务器以进行远程访问。将 VS Code 配置为通过服务器发送事件 (SSE) 而不是 stdio 进行连接。

及时工程:

使用特定提示以获得更好的结果。示例：“生成 Node.js 函数以使用 GitHub MCP 服务器从 API 获取数据。

第 5 步：故障排除和最佳实践

故障排除:

• 未检测到 MCP 服务器：检查
  .vscode/mcp.json文件以获得正确的命令路径。跑步
  MCP: List Servers从命令面板进行验证。
• 没有建议：确保代理模式处于活动状态并且
  MCP 服务器在“工具”菜单中打开。
• 聊天视图中的错误：选择错误通知
  并选择“显示输出”以查看服务器日志。
• 身份验证问题：重新验证您的 GitHub
  如果 Copilot 连接失败，请通过帐户菜单创建帐户。

最佳实践:

• 使用受信任的 MCP 服务器：仅安装服务器
  核实来源，避免安全风险。
• 保持提示具体：将任务分解为更小的任务，
  清晰的提示（例如，“生成一个函数”而不是“构建一个函数”）
  应用程序”）。
• 版本控制说明： 店铺
  .github/copilot-instructions.md在您的存储库中进行共享
  与你的团队。
• 测试变更：始终检查和测试 Copilot 的
  在接受之前建议，因为 MCP 操作可能会修改文件或
  存储库。

结论

在 VS Code 中将模型上下文协议 (MCP) 与 GitHub Copilot 集成，可释放强大的 AI 驱动功能，从而实现与 GitHub 存储库、API 和外部工具的无缝交互。通过遵循本指南，您已了解如何设置环境、配置 MCP 服务器、编写和测试 MCP 交互以及利用自定义指令等高级功能。借助 MCP 的标准化接口，您可以扩展 Copilot 的代理模式以满足您的项目需求，从而提高生产力和模块化程度。

如需进一步探索，请检查以下资源：

尝试不同的 MCP 服务器和提示，根据您的工作流程定制 Copilot，并与社区分享您的反馈，以帮助塑造 AI 驱动开发的未来！