MCP 服务调用-2

上一篇使用的是deepseek + 百度mcp 

需要¥,这里提供一种完全免费的.

Cline + Openai(free版本模型) + 百度mcp 

这里使用的是vscode ,大家自行下载,安装cline 插件。

配置mcp 百度的key 可以参考上一篇里面的介绍:

MCP 服务调用-优快云博客

{
  "mcpServers": {
    "baidu-map": {
      "isActive": true,
      "name": "baidu-map",
      "type": "stdio",
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@baidumap/mcp-server-baidu-map"
      ],
      "env": {
        "BAIDU_MAP_API_KEY": "你复制的key"
      }
    }
  }
}

回到左边的cline ,查看一下是不是安装成功,并且把开关打开就行。windows 环境很多mcp 安装,通过修改json 文件方式可能会添加不成功,不过也可以通过手动安装。

配置大模型:

先登录OpenRouter网站 获取一个key 复制

粘贴到下面的 api key 的位置

Model 这里随便选择一个free 的模型,

验证一下:

对话框输入相同的内容:

总结一下,这个答案选择的公园会更近一些。也会有一些比较贴心的提醒。也规划了返程的路线。

deepseek 的答案给安排了下午自由活动时间,简单推荐了几个地方。

<think> 我们已知的信息: 1. 用户想要在本地调用mcp-server-chart的MCP服务实例 2. 引用[1]提到CherryStudio配置和应用MCP,包括MCP环境安装和配置fetch Server 3. 引用[2]提到本地搭建MCP及在CherryStudio中调用,目标是“一处构建、随处可用” 4. 引用[3]给出了一个CherryStudio连接MCP服务器的具体JSON配置示例,其中指定了command和args,以及操作路径 5. 引用[4]展示了快速构建一个发送邮件的MCP server并接入CherryStudio的步骤 根据这些信息,我们可以总结出在CherryStudio本地调用mcp-server-chart的MCP服务实例的步骤: ### 步骤1: 确保MCP服务实例已在本地运行 - 使用`mcp-server-chart`部署MCP服务实例。这通常意味着在本地Kubernetes集群(如Minikube或Docker Desktop Kubernetes)中通过Helm chart部署了MCP服务。 - 确认服务已经成功部署并运行。可以使用以下命令检查: ```bash kubectl get pods # 查看pod状态 kubectl get svc # 查看服务,注意暴露的端口 ``` ### 步骤2: 获取MCP服务实例的访问地址 - 如果MCP服务部署在Kubernetes中,默认可能是ClusterIP类型,只能在集群内部访问。为了从本地CherryStudio访问,我们可以使用端口转发(port-forward)将服务端口转发到本地,或者将服务类型改为NodePort或LoadBalancer。 - 例如,使用端口转发: ```bash kubectl port-forward svc/<mcp-server-chart-service-name> 8080:80 ``` 这样,本地就可以通过`http://localhost:8080`访问MCP服务。 ### 步骤3: 在CherryStudio中配置MCP服务 - 根据引用[3]的示例,我们需要在CherryStudio的配置文件中添加MCP服务器的配置。配置格式为JSON,指定MCP服务器的名称、激活状态、命令和参数等。 - 但是,注意引用[3]的示例是直接通过命令行启动一个文件系统的MCP server,而我们现在是通过Kubernetes部署的,因此我们不需要在CherryStudio中配置启动命令,而是直接使用其HTTP服务端点。 - 因此,我们可能需要在CherryStudio的配置中指定MCP服务的URL(类似于引用[4]中配置邮件服务器时设置的环境变量,但这里需要的是服务地址)。 然而,引用[1]中提到“配置MCP的三种方式”:搜索MCP、编辑MCP(新手慎用)和更多MCP。我们可能需要通过CherryStudio的界面来配置。 ### 步骤4: 通过CherryStudio界面配置MCP服务实例 1. 打开CherryStudio,进入MCP配置界面(根据引用[1]中的“Cherry Studio 配置 MCP”部分)。 2. 选择“配置MCP”的三种方式之一。对于已运行的MCP服务,我们可以选择“搜索MCP”或“编辑MCP”。 3. 如果选择“编辑MCP”,我们可以手动添加一个MCP服务器,设置如下: - 名称:自定义,如`mcp-server-chart` - 类型:根据服务类型选择(可能是HTTP) - 地址:`http://localhost:8080`(如果使用端口转发)或Kubernetes服务的实际地址(如果网络可达) - 其他必要参数(如认证信息等,根据MCP服务的要求) ### 步骤5: 调用MCP服务 - 配置完成后,在CherryStudio中就可以通过名称调用该MCP服务实例。例如,在智能体中使用该MCP工具。 ### 注意事项 - 网络连通性:确保CherryStudio能够访问MCP服务实例的地址和端口。 - 认证:如果MCP服务需要认证,需要在配置时提供认证信息(如API Key等),具体参考引用[4]中设置环境变量的方式。 ### 示例配置(参考引用[3]的格式,但调整成连接已运行的HTTP服务) 如果我们不使用命令行启动,而是连接一个已经运行的HTTP服务,那么配置可能类似于: ```json { "mcpServers": { "mcp-server-chart": { "isActive": true, "url": "http://localhost:8080", "name": "mcp-server-chart" } } } ``` 这个配置应该添加到CherryStudio的配置文件中(具体位置取决于CherryStudio的配置方式)。 ### 具体步骤总结: 1. 部署MCP服务:使用helm在本地Kubernetes集群中安装mcp-server-chart。 2. 暴露服务:通过端口转发(kubectl port-forward)将服务端口映射到本地。 3. 配置CherryStudio:在CherryStudio的MCP配置中添加一个MCP服务器,填写名称和URL(即本地映射的地址)。 4. 测试调用:在CherryStudio中创建一个智能体,使用该MCP服务。 注意:以上步骤假设mcp-server-chart部署的服务提供了符合MCP协议(Model Context Protocol)的API接口。 ### 引用说明 - 部署MCP服务和配置网络连通性参考了引用[1]和引用[2]中的内容。 - CherryStudio的配置格式参考了引用[3]和引用[4]中的JSON配置示例。 §§相关问题§§ 1. 如何验证本地部署的mcp-server-chart MCP服务实例是否正常运行? 2. 除了端口转发,还有哪些方法可以让本地CherryStudio访问Kubernetes中的MCP服务? 3. CherryStudio配置MCP服务时出现连接错误如何排查? 4. mcp-server-chart部署的MCP服务实例默认提供哪些功能? 5. 如何在CherryStudio中测试配置的MCP服务实例? </think> 根据引用资料,以下是 CherryStudio 在本地调用 mcp-server-chart 的 MCP 服务实例的详细方法: ### 一、核心步骤 1. **部署 MCP 服务实例** 使用 Helm 在本地 Kubernetes 集群部署 mcp-server-chart: ```bash helm install mcp-server ./mcp-server-chart ``` 验证部署状态: ```bash kubectl get pods # 检查 Pod 状态 kubectl get svc # 获取服务访问地址 ``` 2. **暴露服务访问端点** - 通过端口转发实现本地访问: ```bash kubectl port-forward svc/mcp-server-service 8080:80 ``` 此时服务地址为:`http://localhost:8080` 3. **配置 CherryStudio** 在 CherryStudio 的配置文件(如 `config.json`)中添加 MCP 服务配置: ```json { "mcpServers": { "mcp-server-chart": { "isActive": true, "url": "http://localhost:8080", // 服务访问地址 "authType": "none", // 若需认证可改为 api-key "apiKey": "your-key" // 可选认证密钥 } } } ``` (配置参考引用[3][^3]和引用[4][^4]) 4. **调用 MCP 服务** 在 CherryStudio 代码中通过服务名调用: ```python from cherrystudio import mcp_client # 调用文件系统操作示例 response = mcp_client.execute( server="mcp-server-chart", command="read_file", args={"path": "/data/example.txt"} ) print(response) ``` ### 二、关键配置说明 1. **网络连通性** - 确保 CherryStudio 与 Kubernetes 集群网络互通 - 若跨网络访问,需将 Service 类型改为 `NodePort` 或 `LoadBalancer` 2. **认证配置** 若 MCP 服务启用认证(如引用[4][^4]的邮箱服务): ```json "authType": "api-key", "apiKey": "lrjlmbyslnxxxx", // 实际密钥 "envVars": { // 环境变量示例 "EMAIL_HOST": "smtp.qq.com", "EMAIL_PORT": "465" } ``` 3. **服务发现** 支持通过 CherryStudio 界面自动发现 MCP 服务(引用[1][^1]): ```markdown 界面路径:CherryStudio → MCP配置 → 搜索MCP ``` ### 三、验证方法 1. **服务健康检查** ```bash curl http://localhost:8080/health ``` 预期返回:`{"status": "ok"}` 2. **CherryStudio 测试调用** ```python # 测试邮件发送(引用[4]示例) mcp_client.execute( server="mcp-server-chart", command="send_email", args={"to": "test@example.com", "subject": "Test"} ) ``` > **注意**:不同 MCP 服务实例的 command 和 args 参数需参考具体服务的 API 文档(引用[1][^1]提到可通过编辑 MCP 查看接口定义)。
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