> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.dropcv.work/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# TRAE

> 字节跳动出品的 AI IDE，国内用户体验好，支持 MCP。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/dropcv-77/IwNk1CkIuaf50zXX/images/integration/trae-homepage.png?fit=max&auto=format&n=IwNk1CkIuaf50zXX&q=85&s=c07264a1aeab868486f9b8a48442abe1" alt="TRAE 界面" width="1280" height="7039" data-path="images/integration/trae-homepage.png" />
</Frame>

TRAE 是字节跳动推出的 AI IDE，基于 VS Code 深度改造，对国内用户比较友好，支持 MCP 协议。

## 适用场景

* 国内用户，网络访问 Claude API 不方便
* 希望在 AI IDE 中同时写代码和操作人才库
* 想用国内厂商的模型

## 安装

<Steps>
  <Step title="下载安装 TRAE">
    访问 [trae.ai](https://trae.ai) 下载对应系统的安装包。

    TRAE 支持 Windows、macOS、Linux。
  </Step>

  <Step title="配置模型">
    TRAE 内置了字节跳动的模型，开箱即用：

    1. 打开 TRAE
    2. 在设置中选择模型
    3. 推荐使用内置模型（不需要额外 API Key）

    如果想用 Claude 等外部模型，也可以在设置中配置。
  </Step>

  <Step title="添加 DropCV MCP Server">
    1. 在 TRAE 中打开设置（`Cmd+,`）
    2. 找到 **MCP** 配置区
    3. 点击「添加 MCP Server」
    4. 填入配置：

    | 字段      | 值                                                 |
    | ------- | ------------------------------------------------- |
    | 名称      | DropCV                                            |
    | 传输类型    | Streamable HTTP                                   |
    | URL     | `https://api.dropcv.work/api/external/v1/mcp/mcp` |
    | Headers | `Authorization: Bearer <你的 API Key>`              |

    5. 保存
  </Step>

  <Step title="开始使用">
    TRAE 中有两种使用方式：

    **方式一：智能体对话**
    在对话框中直接说"帮我查一下人才库里有谁"，AI 会自动调用 DropCV 工具。

    **方式二：斜杠命令**
    输入 `/` 可以看到可用的命令列表，如果 DropCV MCP 提供了 Prompt，会在这里显示。
  </Step>
</Steps>

## 注意事项

* TRAE 的 MCP 支持在持续更新中，如果配置不生效，尝试更新到最新版本
* 如果使用内置模型，MCP 工具调用的效果可能不如 Claude
* 推荐使用 TRAE SOLO 版（桌面版），MCP 功能更完整