想象一下这样的场景:
这就是我在一次真实尝试中体验到的过程。
使用两款关键工具:
接下来,我们将一步步讲清楚👇
我们要做的项目:
目标功能:
创建一个全新的项目目录,并在 Cursor 中打开,准备接受 AI 指令。
mkdir ~/project && cd ~/project
📸 效果截图:
空项目准备
传统开发第一步是命令行,这一步告诉我们:
「项目初始化的主语,不再是你,而是你的AI助手。」
通过自然语言描述项目需求,Cursor 会自动搭建项目目录、安装依赖并初始化页面。
你在 Cursor 的 chat 窗口输入:
我想用 SvelteKit 搭建一个待办事项应用,功能包括添加、删除、完成状态切换。使用 PostgreSQL 作为数据库,本地运行后最终部署到 Heroku。
Cursor 会根据你输入的自然语言自动执行:
📸 自动结构生成图:
项目结构生成
Prompt = 产品设计 + 需求文档 + 技术规划 + 执行计划的融合语法。 这也意味着未来的“开发者”是对话流程设计师。
生成一个前端页面,可以展示任务列表、添加新任务、修改完成状态、删除任务。
你无需再输入内容,Cursor已经在背景中:
📸 自动生成代码图:
AI写代码中
传统 CRUD 项目,80%是模板式重复工作。而 AI 在这方面是天生高手。
让应用可以将任务数据存储到数据库中。
你继续在 Cursor 中输入:
我本地有 Postgres,地址是 localhost:5432,用户名密码都是 postgres。请帮我生成 .env 文件、建表SQL,并初始化数据库。
它将:
.env
文件,填入数据库信息📸 配图1:生成数据库配置👇
📸 配图2:Git 初始化👇
数据库操作的“脚本门槛”正在消失。 你不再需要掌握 SQL 细节,而是交给 AI 构建“数据语义”。
确认前端逻辑与数据库连接无误,项目能在本地顺利运行。
Cursor 提示你运行:
npm run dev
访问 http://localhost:5173
你将看到:
📸 效果图:
本地运行
heroku login
heroku authorizations:create
将生成的 TOKEN 填入后续配置。
.cursor/mcp.json
文件{
"mcpServers": {
"heroku": {
"command": "npx -y @heroku/mcp-server",
"env": {
"HEROKU_API_KEY": "你的Token"
}
}
}
}
📸 Cursor 会检测到 MCP 可用:
MCP检测
在不打开终端、不执行命令的前提下,将完整项目部署到 Heroku 云平台。
告诉 Cursor:
请部署我的项目到 Heroku,应用名叫 my-svelte-todo-list。
它将自动:
app.json
📸 上线页面截图:
部署成功页面
从项目初始化 → 数据连接 → 逻辑生成 → 云端部署 整个链路首次被 AI 串联,第一次实现“从指令到产品”的一键闭环。
这次的实践,让我清晰地意识到:
MCP 是 AI 连接开发世界的“USB-C”; Prompt 是未来开发世界的“自然语言接口”。
未来的你,可能不再需要「学某个框架」,而是要掌握如何与AI沟通、如何构造意图、如何组织开发流程。
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