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快速连通AI开发新纪元,效率提升10倍! 核心内容: 1. Cherry Studio与MCP协议的整合应用 2. 安装配置Cherry Studio最新版本及MCP服务 3. 实现本地/云端/API快速连通的详细步骤
在 Cherry Studio 中配置和使用MCP(模型上下文协议)
模型上下文协议(Model Context Protocol,简称MCP)允许大型语言模型(LLM)通过调用外部工具和服务获取实时信息,从而扩展其能力。本文将介绍如何在Cherry Studio中配置和使用MCP。
准备工作
安装最新版本的Cherry Studio
目前官方网站cherry-ai.com的最新版本是1.0.6(cherry studio安装和介绍可以参考以前文章:别再自己蒸馏模型了!大佬都在用的满血DeepSeek玩法),要使用mcp版本,需要下载最新的版本,可以通过github下载,地址:https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/tags,下载1.1.4版本(此版本是测试版本,更新前务必备份数据),可以自己打包,如果大家嫌麻烦,也可以点击文章阅读原文直接下载exe安装包。
版本打包
我是用trae编译,下载后,打开终端,创建虚拟环境,本步骤有点小难度,如果看过我之前文章的同学,应该问题不大,注意提前安装python。
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可以看到开始构建了,构建成功的截图如下:
可以看到输出到了目录dist下面,如下,找到安装包直接双击下一步就可以了:
了解MCP传输协议类型
MCP支持双向传输协议:
STDIO(标准输入/输出):在本地运行,可访问本机文件和应用程序,但需要配置Python和NodeJS环境
SSE(服务器发送事件):在远程服务器运行,配置简单,但无法访问本地资源
基础配置(STDIO类型需要)
如果您只使用SSE类型的MCP服务即远程服务,可以跳过此部分,如果需要访问本机文件即应用程序,就需要继续配置。
Windows 环境配置
安装 uv
打开 PowerShell
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安装nodejs
打开官网:https://nodejs.org/en/download,下载最新的nodejs包
上面均安装完成后,重新打开powershell验证bun、node、uv是否安装以及安装的版本:
配置 MCP
在Cherry Studio中,进入设置 -> MCP 服务器,点击添加服务器
STDIO类型配置
STDIO 类型的 MCP 服务在本地运行,可以访问本地文件和系统资源。下面以官方Fetch MCP Server为例:
Fetch mcp server是使 LLM 能够从网页中检索和处理内容,将html语言转换md以便于使用。
确定后可以回到聊天窗口,看到已经有mcp服务了
注意:有的小伙伴配置后这里没有,可能是模型不支持function call,需要选择支持函数调用的模型哦
我用的是硅基流动,你们用的deepseek或者其他模型配置一样的,找到模型,点击后面的小齿轮编辑模型,更多设置选择函数调用就行。
如果大家没有大模型api可以点我的链接注册:https://cloud.siliconflow.cn/i/WqnGyg3F或者填写邀请码:WqnGyg3F,注册即送 2000 万 Tokens。
使用mcp
进入聊天,选择MCP服务器按钮选择要启用的MCP服务器:
启用MCP服务后,每次操作都会与大模型交互,建议只启用需要的MCP服务,避免tokens浪费。
任务:
https://status.deepseek.com/提取页面的状态信息,这个网址是deepseek的状态展示地址,如下:
可以看到,调用了mcp,获取了网页内容
如果不启用fetch mcp server,如下:
最后再说一下MCP协议,MCP就像把老式圆口(PS/2)升级成万能USB口!以前鼠标用圆口、键盘用圆口,但两种接口长得一样却不能混插——插错了设备不干活,重启电脑才能换设备,麻烦得要死。这就像过去用AI模型:本地数据库要写SQL、文件解析要调Python库、远程API要处理HTTP请求……每个数据源都得定制“专属插槽”,代码稍错一步就崩。而MCP协议直接干掉这些圆口,把所有接口统一成“USB”:
即插即用:无论是本地文件、数据库还是云端API,接入MCP就能直接用,不用写适配代码。
随便热插拔:运行时随时增减数据源(比如临时加个股票行情API),系统自动识别,不用“重启服务”。
一口通吃:就像USB能连打印机、摄像头、移动硬盘,MCP也能连文本模型、图像工具、数据库,甚至未来新设备(新AI模型)插上就能协作。
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