在深入运用 Trae 和 Cursor 这两款人工智能编辑器的过程中，结合 Context7、Postgres、Apifox 等 MCP 工具进行开发，我归纳出一套高效的协作开发方案，现分享如下。

一、AI 编辑器功能比较1. Rust 和后端开发

• Trae 更加适合 Rust 及后端开发：在编写 Rust 代码时，Trae 的表现明显优于 Cursor，尤其在自动补全和错误排查方面表现突出。
• 自动接受建议的体验更佳：Trae 允许自动应用建议，用户无需每次都手动确认，使得交互更加流畅。

2. 前端开发体验

• Cursor 更适合前端开发：在前端代码编写中，Cursor 的效果明显优于 Trae，尤其在问题排查能力上表现突出。
• AI 的问题解决能力强大：Cursor 在引入 Gemini 2.5 模型后，成功解决了我数天未能处理的前端问题。

3. 模型更新支持

• Cursor 对新模型的支持更迅速：例如，Gemini 2.5 Pro 0605 版本几乎第一时间在 Cursor 上可用，而 Trae 至今仍未支持该模型。

二、MCP 工具的协同使用

• Context7：负责上下文管理，提高对复杂任务的理解。
• Postgres MCP：快速读取数据库结构，提升后端开发效率。
• Apifox MCP：自动读取 API 文档并进行对接，显著提升接口调试效率。

三、使用策略建议1. 架构主导 + AI 协作

我通常以系统架构师的身份参与：

• 明确业务需求
• 掌握系统整体架构与流程
• 由 AI 生成关键路径代码，仅需少量手动调整

2. 防止 AI 的“误操作”

• 有时 Cursor 会错误删除我定义的变量或结构，建议在修改之前先执行 git commit 暂存，以防丢失重要代码。
• Trae 提供“版本回退到提问前”的功能，在风险控制方面更具优势。

四、总结

整体来看：

• 后端开发推荐使用 Trae，其体验更加稳定，自动化程度更高。
• 前端开发推荐使用 Cursor，结合新模型的解决能力尤为突出。
• MCP 工具是提升效率的倍增器，建议根据项目的技术栈合理搭配使用。

只要掌握 AI 的特性与局限，做好规划和风险控制，就能实现“需求主导，AI执行”的新开发模式。