Dart 与 Flutter MCP server

本指南介绍 Dart 与 Flutter MCP server。

Dart 与 Flutter MCP server 向兼容的 AI 助手客户端暴露 Dart 与 Flutter 开发工具操作。 MCP（model context protocol，模型上下文协议）使开发工具与 AI 助手能够通信，让助手理解代码上下文并代表开发者执行操作。

Dart 与 Flutter MCP server 可与任何以标准 I/O（stdio）为传输介质的 MCP 客户端配合。要访问其全部功能，MCP 客户端须支持 Tools 与 Resources。为获得最佳开发体验，MCP 客户端还应支持 Roots。

若客户端声称支持 roots 却未实际设置，请传入 --force-roots-fallback 标志以启用管理 roots 的工具。

Dart 与 Flutter MCP server 提供不断增长的工具列表，为 AI 助手提供对项目的深入洞察。它能做的一些事包括：

• 分析并修复项目代码中的错误。

• 将符号解析为元素以确认其存在，并获取文档与签名信息。

• 内省并与运行中的应用交互。

• 在 pub.dev 站点 搜索最适合场景的 package。

• 管理 pubspec.yaml 中的 package 依赖。

• 运行测试并分析结果。

• 使用与 dart format 及 Dart 分析服务器相同的格式化器与配置格式化代码。

使用 dart mcp-server 命令运行服务器，并须在你偏好的客户端中配置。

本节说明如何在 Antigravity、Gemini CLI、Cursor、GitHub Copilot 等常用工具中设置 Dart 与 Flutter MCP server。

要配置 Google Antigravity 使用 Dart 与 Flutter MCP server，可从可用服务器列表安装，或 将其连接为自定义 MCP server。

1. 导航到或打开 Agent 侧边面板。

   若已关闭，可通过以下方式打开：

   • 按 Cmd/Ctrl + L。

   • 依次进入 View > Open View... > Agent。

2. 在 Agent 面板右上角，点按 Additional options（...）菜单按钮。

3. 选择 MCP Servers。

4. 在 Agent 面板右上角，点按 Manage MCP Servers。

此后可从 内置 MCP 商店 安装，或通过 手动配置。

1. 在可用 MCP server 列表中查找或搜索 Dart，然后点按 Install。

1. 在 Manage MCPs 编辑器视图右上角，点按 View raw config。

2. 在 mcpServers 映射中添加以下 dart-mcp-server 条目：

   mcp_config.json

   json

   {
     "mcpServers": {
       "dart-mcp-server": {
         "command": "dart",
         "args": [
           "mcp-server"
         ],
         "env": {}
       }
     }
   }
   

   content_copy

建议同时安装 Dart 与 Flutter 扩展：

1. 通过以下方式打开 Extensions 视图：

   • 按 Shift + Cmd/Ctrl + P。

   • 依次进入 View > Extensions。

2. 在 Search Extensions 输入框中输入 Flutter。

3. 在扩展列表中选择 Flutter。

4. 在打开的 Extension: Flutter 视图中点按 Install 按钮。

   这将同时安装 Dart 与 Flutter 扩展。

有关 Dart 与 Flutter 扩展的更多信息，请参阅 在 VS Code 中开发 Flutter 应用。

要配置 Gemini CLI 使用 Dart 与 Flutter MCP server，在 Gemini 配置的 mcpServers 部分添加 Dart 条目。

• 要为设备上所有项目启用服务器，请编辑主目录中的 ~/.gemini/settings.json。

• 要为特定项目启用服务器，请编辑项目根目录中的 .gemini/settings.json。

{
  "mcpServers": {
    "dart": {
      "command": "dart",
      "args": [
        "mcp-server"
      ]
    }
  }
}

更多信息请参阅 Gemini CLI 关于 设置 MCP server 的官方文档。

Gemini Code Assist 的 Agent mode 集成 Gemini CLI，在 IDE 中直接提供强大的 AI 智能体。若尚未设置 Gemini Code Assist 或其 agent 模式，请遵循其 开始前的说明 入门。

要配置 Gemini Code Assist 使用 Dart 与 Flutter MCP server，请遵循配置 Gemini CLI 的说明。

可在 Agent 模式的聊天窗口中输入 /mcp 验证 MCP server 是否已正确配置。

更多信息请参阅 Gemini Code Assist 关于 使用 agent 模式 的官方文档。

默认情况下，Dart 扩展使用 VS Code MCP API 注册 Dart 与 Flutter MCP server，并提供获取活动 Dart Tooling Daemon URI 的工具。

通过在 VS Code 设置中配置 dart.mcpServer 显式启用或禁用 Dart 与 Flutter MCP server。

要全局更改，请更新用户设置：

1. 在 VS Code 中点按 View > Command Palette，搜索 Preferences: Open User Settings (JSON)。

2. 添加以下设置：

   json

   "dart.mcpServer": true
   

   content_copy

若仅希望对特定工作区生效，请将条目添加到工作区设置：

1. 在 VS Code 中点按 View > Command Palette，搜索 Preferences: Open Workspace Settings (JSON)。

2. 添加以下设置：

   json

   "dart.mcpServer": true
   

   content_copy

更多信息请参阅 VS Code 关于 启用 MCP 支持 的官方文档。

在 Cursor 中配置 Dart 与 Flutter MCP server 最简便的方式是点按 Add to Cursor 按钮：

也可手动配置服务器：

1. 进入 Cursor > Settings > Cursor Settings > Tools & Integrations。

2. 根据是否已配置其他 MCP server，点按 Add Custom MCP 或 New MCP Server。

3. 编辑本地项目中的 .cursor/mcp.json（仅对本项目生效），或编辑主目录中的全局 ~/.cursor/mcp.json（对所有项目生效），以配置 Dart 与 Flutter MCP server：

   .cursor/mcp.json

   json

   {
     "mcpServers": {
       "dart": {
         "command": "dart",
         "args": [
           "mcp-server"
         ]
       }
     }
   }
   

   content_copy

更多信息请参阅 Cursor 关于 安装 MCP server 的官方文档。

要配置 OpenCode 使用 Dart 与 Flutter MCP server，在 OpenCode 配置中添加 dart-mcp-server 条目。

OpenCode 配置通常位于 ~/.opencode/config.json 或项目的 opencode key 配置中。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "dart-mcp-server": {
      "type": "local",
      "command": [
        "dart",
        "mcp-server"
      ],
      "enabled": true,
      "environment": {}
    }
  }
}

要为当前项目配置 Claude Code 使用 Dart 与 Flutter MCP server，请使用 claude mcp add CLI 命令：

$ claude mcp add --transport stdio dart -- dart mcp-server

要了解在 Claude Code 中配置 MCP server 的更多内容，请参阅其关于 安装 MCP server 的文档。

要为当前项目配置 Codex CLI 使用 Dart 与 Flutter MCP server，请使用 codex mcp add CLI 命令：

$ codex mcp add dart -- dart mcp-server --force-roots-fallback

要了解在 Codex CLI 中配置 MCP server 的更多内容，请参阅其关于 连接到 MCP server 的文档。

配置好客户端后，Dart 与 Flutter MCP server 不仅能让客户端推理项目上下文，还能通过工具采取行动。

大语言模型（LLM） 决定使用哪些工具及何时使用，你只需用自然语言描述目标。下面通过 VS Code 中 GitHub Copilot 的 Agent 模式示例说明。

我们都遇到过：做好漂亮 UI、运行应用后，却看到 RenderFlex 溢出错误那标志性的黄黑条纹。现在无需手动调试 widget 树，可用类似以下的提示词向 AI 助手求助：

Check for and fix static and runtime analysis issues. Check for and fix any layout issues.

幕后，AI 智能体使用 Dart 与 Flutter MCP server 的工具：

• 查看错误：使用工具从运行中的应用获取当前运行时错误。

• 检查 UI：访问 Flutter widget 树以了解导致溢出的布局。

• 应用修复：结合上下文应用修复并再次检查是否仍有错误。

随后你可保留或撤销代码变更。

假设你要为应用添加图表。该用哪个 package？如何添加并编写样板代码？ Dart 与 Flutter MCP server 可用类似以下的提示词简化整个流程：

Find a suitable package to add a line chart that maps the number of button presses over time.

AI 智能体现在真正成为助手：

• 找到合适工具：使用 pub_dev_search 工具查找流行且高评分的图表库。

• 管理依赖：在你确认选择（如 package:fl_chart）后，使用工具将 package 添加为依赖。

• 生成代码：生成含折线图样板的新 widget 代码并放入 UI，甚至能自行纠正过程中引入的语法错误。你可在此基础上继续定制。

以往需要调研、阅读文档、编辑 pubspec.yaml 并在应用中编写代码的多步流程，现在只需一次请求。

若遇到问题或对 Dart 与 Flutter MCP server 有反馈，请在 dart-lang/ai issue 跟踪器 上提交 issue。