如何在 Cherry Studio 中使用 MCP
MCP(Model Context Protocol) 是一种开源协议,旨在以标准化的方式向大语言模型(LLM)提供上下文信息。更多关于 MCP 的介绍请见 什么是 MCP(Model Context Protocol)?
下面以
fetch 功能为例,演示如何在 Cherry Studio 中使用 MCP,可以在文档中查找详情。准备工作:安装 uv、bun
在
设置 - MCP 服务器 中,点击 安装 按钮,即可自动下载并安装。因为是直接从 GitHub 上下载,速度可能会比较慢,且有较大可能失败。安装成功与否,以下文提到的文件夹内是否有文件为准。
可执行程序安装目录:
Windows:
C:\Users\用户名\.cherrystudio\binmacOS,Linux:
~/.cherrystudio/bin
无法正常安装的情况下:
可以将系统中的相对应命令使用软链接的方式链接到这里,如果没有对应目录,需要手动建立。也可以手动下载可执行文件放到这个目录下面:
配置 MCP 服务器

- 打开 Cherry Studio 设置。
- 找到 "MCP 服务器" 选项。
- 点击 "添加服务器"。
- 将 MCP Server 的相关参数填入(参考链接)。可能需要填写的内容包括:
- 名称:自定义一个名称,例如
fetch-server - 类型:选择
STDIO - 命令:填写
uvx - 参数:填写
mcp-server-fetch - (可能还有其他参数,视具体 Server 而定)
- 点击“确定”保存。
完成上述配置后,Cherry Studio 会自动下载所需的 MCP Server -
fetch server。下载完成后,我们就可以开始使用了!在聊天框中启用 MCP 服务
在聊天框看到启用 MCP 服务的按钮,需要满足以下条件:
- 需要使用支持函数调用(在模型名字后会出现扳手符号)的模型

- 在
MCP 服务器设置成功添加了 MCP 服务器
使用效果展示

从上图可以看出,结合了 MCP 的
fetch 功能后,Cherry Studio 能够更好地理解用户的查询意图,并从网络上获取相关信息,给出更准确、更全面的回答。总结与展望
随着各大 AI 客户端逐渐开始支持 MCP,相信 MCP 的应用范围会越来越广泛。Cherry Studio 作为一个积极拥抱前沿技术的开源项目,也在不断完善 MCP 相关功能。希望大家多多关注 Cherry Studio,一起见证 MCP 为 AI 带来的更多可能性!
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。本文将详细介绍如何在 Cherry Studio 中配置和使用 MCP。
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