0. 簡介
在使用AI工具進行長時間任務時，常常需要等待結果。MCP（Model Context Protocol）服務器"mcp_server_notify"提供了一個優雅的解決方案，讓AI在完成任務后通過系統通知提醒你。本文將介紹如何在Cursor中配置和使用這個實用工具。
1. MCP服務器：mcp_server_notify介紹
mcp_server_notify是一個基于Model Context Protocol (MCP)的服務，專為LLM（大語言模型）提供系統通知功能。當AI完成任務時，它能夠發送桌面通知并播放提示音，讓你不必一直盯著屏幕等待。
1.1 主要特點
- 實時通知：在Agent任務完成后立即發送系統桌面通知
- 多感官提醒：通過視覺（桌面通知）和聽覺（提示音）雙重提醒
- 跨平臺支持：兼容Windows, macOS, Linux等主流操作系統
- 標準協議：基于標準MCP協議，可與多種LLM客戶端集成，包括Cursor
- 低資源占用：輕量級設計，不會顯著影響系統性能
- 自定義選項：可配置通知樣式、聲音等參數
1.2 工作原理
mcp_server_notify通過MCP協議與AI客戶端（如Cursor）建立通信。當AI模型接收到特定提示詞（如"send me a notification when task finished"）時，會觸發通知服務向操作系統發送通知請求。
MCP協議允許LLM應用與外部工具進行標準化通信，這使得AI能夠超越純文本交互的限制，實現更多實用功能。
1.3 安裝mcp_server_notify
安裝過程非常簡單，推薦使用uv包管理器：
git clone https://github.com/Cactusinhand/mcp_server_notify.git
cd mcp_server_notify# curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 沒安裝uv需要這么操作
uv venv
source .venv/bin/activate # Windows上使用 .venv\Scripts\activate# 安裝到本地
uv pip install mcp-server-notify .
# 或者使用pip
# pip install mcp-server-notify .
安裝完成后，可以通過以下命令驗證安裝是否成功：
python -m mcp_server_notify
出現上圖所示輸出表明服務已成功啟動，并在等待來自MCP客戶端的連接。
2. 在Cursor中配置mcp_server_notify
Cursor是一款功能強大的AI輔助編程工具，內置了MCP客戶端支持，可以輕松集成外部MCP服務。
2.1 配置文件方式
2.1.1 找到配置文件
Cursor的MCP配置文件通常位于以下位置：
- 全局配置：
~/.cursor/mcp.json - 項目配置：
項目根目錄/.cursor/mcp.json
如果這些文件不存在，可以手動創建。
2.1.2 編輯配置文件
打開配置文件，添加以下內容：
{"mcpServers": {"NotificationServer": {"command": "uv","args": ["--directory","path/to/your/mcp_server_notify project","run","mcp-server-notify",]}}
}
請將path/to/your/mcp_server_notify project替換為你實際的項目路徑。
如果你將mcp_server_notify安裝到了全局環境，也可以使用以下簡化配置：
{"mcpServers": {"NotificationServer": {"command": "python","args": ["-m","mcp_server_notify",]}}
}
2.1.3 高級配置選項
你還可以添加更多參數來自定義通知行為：
{"mcpServers": {"NotificationServer": {"command": "python","args": ["-m","mcp_server_notify","--title", "AI任務完成","--sound", "path/to/custom/sound.wav","--timeout", "10000"]}}
}
常用參數說明：
--title：通知標題--sound：自定義提示音文件路徑--timeout：通知顯示時間（毫秒）--no-sound：禁用聲音提示
2.2 UI設置方式
如果你不想直接編輯配置文件，Cursor也提供了友好的UI界面來配置MCP服務：
- 打開Cursor，點擊右下角的設置圖標或使用快捷鍵(Ctrl+,)：
-
在設置界面，找到"MCP Servers"部分，點擊"+ Add new MCP server"：
-
在命令行輸入框中填寫啟動命令：
uv --directory /Users/pony/mcp_server_notify run mcp-server-notify
確保將路徑替換為你的實際安裝路徑。
- 點擊"Add"保存配置。
2.3 驗證配置
配置完成后，重啟Cursor以確保設置生效。你可以在Cursor的日志中查看MCP服務是否成功連接。如果日志中顯示類似"Connected to MCP server: NotificationServer"的信息，則表明配置成功。
3. 使用方法
3.1 基本使用
配置完成后，使用非常簡單。在給AI輸入任務的最后，只需添加類似這樣的提示：
finally, send me a notification when task finished.
也可以使用其他類似表達：
- “notify me when you’re done”
- “alert me upon completion”
- “send a desktop notification when finished”
AI會理解這些指令，并在任務完成時觸發桌面通知。
