如何在Cherry Studio中配置MCP工具服务?国内MCP服务有哪些?

在当今数字化时代,AI助手已成为提升工作效率和创造力的重要工具。Cherry Studio作为一个全能的AI客户端,支持多平台(包括Windows、macOS和Linux),并提供了丰富的功能,如大模型对话、AI绘图和AI翻译等。为了进一步增强AI助手的能力,Cherry Studio支持MCP(Model Context Protocol)服务,使AI能够访问外部数据源和工具。

如果你对MCP协议和相关开发感兴趣,可以访问 AIbase(https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp)。这是一个专注于人工智能和机器学习领域的开源项目聚合平台,提供了丰富的MCP相关开源项目和工具。通过AIbase,你可以轻松发现和探索热门的MCP项目,了解最新的开发趋势和创新成果。

以下是在Cherry Studio中配置MCP服务的详细步骤。

一、准备工作

下载安装最新版Cherry Studio
访问 Cherry Studio 官方网站 下载最新版。按照提示完成安装。

了解两种MCP传输类型

STDIO(标准输入/输出):在本地运行,可以访问你电脑上的文件和应用。

SSE(服务器发送事件):在远程服务器运行,设置简单但无法访问本地资源。

二、环境配置(仅STDIO类型需要)

如果你只打算使用SSE类型的MCP服务,可以直接跳到第三步。

安装Python(使用uv)
打开PowerShell(可以在开始菜单中搜索)。复制粘贴以下命令并运行:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

关闭并重新打开PowerShell,输入 uv 验证安装成功。

安装NodeJS(推荐使用bun)
在PowerShell中运行:

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1|iex"

安装完成后,关闭并重新打开PowerShell,输入 bun --version 确认安装成功。

验证安装
在终端分别运行 uv、bun 或 node,如果没有报错,说明安装成功了。

三、在Cherry Studio中配置MCP服务器

打开Cherry Studio
打开Cherry Studio,进入设置界面。

进入MCP服务器设置
进入 设置 → MCP服务器

添加服务器
点击 添加服务器 按钮。

配置STDIO类型MCP服务(本地运行)

以官方的Fetch MCP Server为例:

点击添加服务器,选择 STDIO 类型。

填写配置信息

名称:fetch(服务器的标识名)。

命令:uvx(用于运行服务的命令)。

参数:mcp-server-fetch(命令的参数)。

点击确定 保存配置。

某些MCP服务需要额外的环境变量,例如Brave Search需要API密钥:

{ "mcpServers": { "brave-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"], "env": {"BRAVE_API_KEY": "你的API密钥"}
}
}
}

如果 npx 有问题,可以使用 bunx 代替:

{ "mcpServers": { "brave-search": { "command": "bunx", "args": ["@modelcontextprotocol/server-brave-search"], "env": {"BRAVE_API_KEY": "你的API密钥"}
}
}
}

配置SSE类型MCP服务(远程运行)

以Fetch服务为例:

访问MCP服务网站
访问 AIbase(https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp)
搜索需要的MCP服务。

复制SSE URL
找到Fetch服务,复制其SSE URL。

添加服务器
在Cherry Studio的MCP服务器界面,点击 添加服务器。填写 名称 和 URL,点击 确定

四、使用MCP增强你的AI体验

进入聊天界面
进入Cherry Studio的聊天界面。

启用MCP服务
点击聊天区的 MCP服务器 按钮。选择要启用的MCP服务器(可以单个选择或一键启用全部)。

开始与AI助手对话
例如,启用Fetch服务后,可以让AI获取最新网页内容。启用Filesystem后,可以让AI访问和操作本地文件。

查看调用参数和返回结果
点击MCP状态栏,查看调用参数和返回结果,便于分析结果的可靠性。

### 在 Cherry Studio配置 MCP 服务器的指南 在 Cherry Studio配置 MCP 服务器的过程已被大幅简化,特别是 v1.2.9 版本与 ModelScope 魔搭达成官方合作后,用户可以更便捷地完成配置操作[^1]。以下是具体的操作方法和注意事项: #### 客户端安装 首先需要下载并安装 Cherry Studio 客户端。Cherry Studio 是一款开源的 AI 对话客户端,支持加载各种大模型,并且提供友好的界面用于配置 MCP 服务器[^2]。用户可以从其官方网站获取最新版本的客户端。 #### 配置 API Key 安装完成后,启动 Cherry Studio 并登录账户。接下来需要配置 API Key,这是连接到 MCP 服务器的重要凭证。API Key 可以通过注册或登录相关服务(如 ModelScope)获取[^3]。在 Cherry Studio 的设置界面中找到 API Key 配置选项,输入正确的密钥信息。 #### 同步 ModelScope 的 MCP 服务Cherry Studio 提供了与 ModelScope 的无缝集成功能。用户可以在 Cherry Studio服务器管理页面中选择“同步 ModelScope 的 MCP 服务器”选项。此操作会自动从 ModelScope 社区拉取可用的 MCP 服务器列表,并显示在客户端中。 #### 选择和连接 MCP 服务器 从同步的 MCP 服务器列表中选择目标服务器进行连接。Cherry Studio 会自动处理连接过程中的大部分复杂配置,确保用户无需手动调整过多参数即可成功连接[^1]。如果需要自定义配置,也可以在高级设置中调整相关选项。 #### 使用内网穿透工具(可选) 为了实现远程调用 AI 功能,用户可以结合 cpolar 等内网穿透工具使用。这样即使没有公网 IP 或云服务器,也能轻松完成远程访问[^3]。cpolar 的配置步骤通常包括创建隧道、绑定本地服务端口等操作。 ```bash # 示例:使用 cpolar 创建 HTTP 隧道 cpolar http 8080 ``` 以上代码展示了如何通过 cpolar 将本地运行的服务暴露到互联网上。将 `8080` 替换为实际使用的端口号即可。 ### 注意事项 - 确保 API Key 的安全性和有效性。 - 如果遇到连接问题,可以检查网络环境或重新验证 API Key。 - 对于自定义 MCP 服务器,可能需要额外的配置步骤。
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