大模型赋能投研之八：拥抱MCP，Trae代码能力与赋能投研评测

Trae CN 研报总结

一、Trae CN 简介

• 背景: 随着人工智能技术的发展，AI原生集成开发环境（IDE）逐渐成为开发程序流程的核心手段。2024年底，海外版AI原生IDE如Cursor兴起，2025年3月3日，字节跳动推出国内AI编程工具Trae CN。
• 功能: Trae CN支持实时续写代码、智能排查bug、自动构建项目等，分为Chat和Builder两种模式，分别对应问答和编程开发功能。
• 模型: Trae CN搭载Doubao-1.5-pro，支持切换DeepSeek V3、V3-0324、R1等大模型。

二、Trae CN 更新后的功能增强

• Chat和Builder模块合并: 用户可在Chat对话框中@Builder直接唤出Builder进行程序开发，实现需求确定和编程协作的无缝衔接。
• 上下文能力拓展: 支持将文档内容和网页信息作为上下文背景，用户可通过联网搜索、上传文档url或.md/.txt文件丰富背景信息。
• 规则配置: 可设置个人规则和项目规则，规范AI行为，个人规则适用于所有项目，项目规则仅适用于当前项目。
• 支持MCP模块功能: 提供内置MCP市场，包含超过80个MCP Server，支持快速添加第三方MCP Servers，减轻用户前期配置MCP的流程压力。
• 自定义智能体: 用户可自定义智能体提示词和自由配置MCP创建不同的“AI专家”，针对不同场景下的需求，Trae CN还提供了两个内置智能体，分别是Builder和Builder with MCP。

三、Trae CN 与主流IDE能力比较

• 测试场景: 在金融应用场景中，设置同样的任务和提示词，比较Trae CN和Cursor的工作能力和效率。
• 结果: Trae CN在部分功能上与Cursor存在差距，如数据分析报告生成时间较长、出现闪退现象；Cursor则能快速找到文件、分析报错并重新尝试运行，最终输出完整的数据分析报告。

四、研究结论

• 功能补齐: 此次更新主要补齐了与市场上主流IDE的能力，提升了Trae CN的协作能力和效率。
• 潜在问题: 部分功能有待进一步加强，如随机抓取上下文信息、运行时间过长、MCP工具应用中出现筛选错误、捏造数据等问题。
• 改进方向: 可能需要搭配更突出的大模型，或使用海外版Trae搭配海外大模型，以提升实际应用场景的效果。