I gave my Cursor agent real tools without five API keys

Neha Prasad

我尝试构建一个能做实际工作的 AI 代理。最大的瓶颈不是模型。

上周，我想构建一个能做更多事而不仅仅是聊天的 AI 代理。

我的目标很简单：

  • 通过我们的产品驱动实时浏览器
  • 找到一份小型 ICP 潜在客户名单
  • 丰富工作电子邮件地址
  • 以我们的品牌语气起草个性化外联

令人惊讶的是，LLM 不是瓶颈。

真正的挑战是设置。

设置问题

每项功能都需要另一个工具：

  • 另一个供应商账户
  • 另一个 API 密钥
  • 另一个订阅
  • 另一张信用卡

对于一次性实验，我花在连接工具上的时间比实际构建工作流还多。

因此，我尝试在 Cursor 中将 Vaaya 作为单一 MCP 服务器使用。

安装

安装 Vaaya MCP：

npx @vaaya/mcp install

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它自动添加到我的 Cursor MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "vaaya": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@vaaya/mcp"]
    }
  }
}

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然后我只需：

  1. 重启 Cursor
  2. 打开 设置 → MCP 并验证 vaaya 是否正在运行
  3. 切换到 代理聊天（工具模式）
  4. 在首次使用时批准一次性连接/注册提示

这就是整个入职体验。

我使用的提示

使用 Vaaya 工具：

1. 在实时浏览器中打开我们的产品并录制简短的演练。
2. 找到 15 位符合我们 ICP 的 Series A SaaS 产品经理。
3. 丰富他们的工作电子邮件地址。
4. 以我们的品牌语气起草简短的外联。

在工作时展示每一步。

不要发送任何内容。
仅限草稿。

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我故意将所有内容保持在 草稿模式，以便在发送任何内容之前审查输出。

效果良好的方面

✅ 对于演示，使用一个 MCP 而不是管理多个供应商账户

✅ 工具调用在代理 UI 中可见，使理解和调试代理的操作更容易

✅ 按成功调用付费对于实验比支付多个月度订阅感觉好得多

我不会跳过的部分

  • 在发送前始终审查输出
  • 从单一工作流开始，而不是尝试自动化整个 GTM 流程
  • 保持首次实验规模较小（15 个潜在客户，而不是 500 个）

适用人群

如果你是：

  • 创始人
  • DevRel 工程师
  • AI 工程师
  • 构建代理工作流或演示的开发者

……并且你花在连接 API 上的时间多于测试想法，那么这种方法值得一试。

这不是魔法。

它只是消除了以下两者之间的大量设置摩擦：

"我有一个想法。"

和

"我的代理实际上调用了工具。"

你可以在这里查看：

https://vaaya.ai/
https://www.linkedin.com/company/vaayaio/posts/
https://x.com/getvaaya

并关注这些页面！

如果你构建了类似的代理工作流，我很想知道你的技术栈是什么样的。

设置中哪一部分仍然感觉最痛苦？

标签

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