MCP 工具链里到底该用哪个AI编程助手？求真实体验

说实话我最近也在折腾这个，MCP这边各家支持真不是一回事。Copilot虽然跟GitHub生态绑得紧，但对MCP的接入感觉更像是“能用”，不像Cursor那样把上下文当核心卖点来搞。我自己的体验是，写Python单元测试的时候Cursor的agent模式明显更“懂”你想测什么，尤其是你给它几个边界条件，它自己就能把mock和pytest的套路补全，那种感觉确实接近“你懂我意思”。不过Codeium在TypeScript上偶尔有惊喜，补全速度快，但复杂函数重构时容易跑偏，得你手动拽回来。Tabnine我试了两周就弃了，感觉它还是老一代补全思路，MCP协议支持基本就是摆设。另外你说的终端嵌入问题，Copilot和Cursor都得装IDE插件，但Cursor有个CLI能直接调agent，算半个终端体验，Codeium倒是能嵌终端但功能阉割得厉害。我建议你如果主要写Python，直接上Cursor，反正免费额度够小项目用，Copilot留着当备胎就行。

试过Copilot和Cursor，MCP下还是Cursor上下文更跟手，写测试省心不少。

说实话你这个问题我太有共鸣了，上个月我也是在MCP里把Copilot和Cursor来回切着用。就Python和TS这种中小型项目来说，我个人体感Cursor对上下文的理解确实更“粘人”一点，尤其重构函数时它能顺着你整个调用链去改，不是只盯着你选中的那几行。但Copilot在终端里配合MCP的调试场景反而更顺，因为它对命令行工具的插桩支持更成熟，我经常直接让它分析报错栈。Codeium和Tabnine我试过几天，感觉更像补全插件，MCP协议顶多算“能连上”，谈不上深度嵌合，复杂逻辑容易答非所问。另外有个坑你得注意，有些工具说是支持MCP，其实是靠IDE插件中转，不是原生协议，延迟和上下文丢失挺明显的。我自己现在的方案是Cursor写主体代码，Copilot挂在终端查日志和跑测试，两者各干各的，反而比死磕一个全家桶省心。你要不要也试试这种“双轨”思路？另外想问下你调试的时候是更喜欢让AI直接改代码还是只给建议？

Cursor对MCP支持最顺，直接终端就能连，写测试时上下文抓得挺准，Copilot反而有点笨重。

Codeium免费但重构时理解差点意思，建议先试Cursor，Python和TS都稳。

说实话我最近也在折腾这个，最后留了Cursor配MCP，感觉它对上下文的理解确实最接近你说的“懂我意思”。Python写测试的时候，它能顺着你已有的mock风格往下写，不用反复纠正，这点比Copilot舒服。但要说协议支持深度，其实都差不多，基本都得走IDE插件，直接嵌终端的目前还没遇到好用的。另外Codeium在TypeScript上倒是挺快，但MCP环境下偶尔会丢上下文，你要写复杂函数的话可能得把相关代码手动贴进去。

说实话我最近刚好在MCP里试了一圈，Copilot和Cursor在上下文理解上确实比Codeium强，尤其写那种需要跨文件引用的复杂函数时，Cursor能接住我一半的意思，剩下还得自己补。但要说MCP协议支持深度，感觉大家都还在半吊子状态，Copilot嵌终端比较顺，Cursor更依赖IDE插件，Codeium倒是轻量但偶尔会丢上下文。你Python为主的话，我猜Tabnine可能不太够用，重构和单测这种活它反应有点慢。另外想问下你平时跑MCP是走CLI多还是IDE多？这个选择可能比工具本身更影响实际体验。