tfmcp
为Cursor AI提供MCP服务器，实现规则配置与开发集成。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：tfmcp。 它的用途是：为Cursor AI提供MCP服务器，实现规则配置与开发集成。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/tfmcp/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“请根据我们配置的React组件命名规则，生成一个用户资料卡片组件。”，它会调用tfmcp中定义的规则，确保生成的组件文件名、函数命名和Props接口都符合团队约定。或者，在代码审查时，AI会自动依据tfmcp集成的安全规则，标记出可能存在敏感信息泄露的代码片段。
介绍
tfmcp是一个专为Cursor AI设计的MCP服务器，它解决了开发者在集成AI辅助编程时，难以自定义和高效管理AI行为规则的问题。通过提供标准化的MCP接口，它允许开发者将自定义的规则、工具或数据源注入到Cursor AI的工作流中，从而让AI助手更贴合特定项目或团队的开发规范。
使用tfmcp，开发者可以通过配置文件或API来定义AI在代码生成、代码审查、代码格式化等方面的行为准则。例如，可以设定命名规范、代码结构要求或安全检查规则，让Cursor AI在提供建议时自动遵循这些约束，提升代码的一致性和质量。
这个Skill非常适合需要将AI深度集成到标准化开发流程中的团队或个人开发者，尤其是那些已经依赖Cursor进行日常编码，并希望其输出能更严格地符合内部规范的用户。它让AI从“通用助手”转变为“懂规则的专属伙伴”。
建议在使用前，先明确团队需要AI强化的具体开发环节（如代码审查、自动生成测试等），并据此设计清晰的规则配置。由于涉及与Cursor深度集成，建议对MCP协议和Cursor的扩展机制有一定了解，以确保配置生效并达到预期效果。
核心特点
与通用的代码生成或审查工具不同，tfmcp专注于为Cursor AI提供一个可配置规则的中枢，能够将团队内部的编码规范、安全策略或项目特定要求，通过MCP协议直接“教”给AI，实现高度定制化的智能辅助，而非提供固定的、普适的功能。
注意事项
该Skill主要服务于Cursor AI用户，不适用于其他IDE或AI助手，且需要用户具备一定的配置和规则定义能力。
常见问题
tfmcp能用来做什么？
主要用于配置Cursor AI的行为规则，比如让AI生成的代码符合你的团队规范，或集成自定义工具到AI工作流中。
需要编程知识才能使用吗？
是的，需要基本的配置能力和对MCP协议的理解，适合开发者使用。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/tfmcp/raw/index.md 读取 tfmcp 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/tfmcp/raw/index.md（查看排版版本）