面向新手的MCP使用教程：在Cherry Studio中配置和使用模型上下文协议

什么是MCP？为什么它很重要？

如果你经常使用像Claude这样的大语言模型，你可能已经注意到它们虽然强大，但有时候也有局限性，比如无法获取实时信息或访问特定工具。

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）就是为了解决这个问题而诞生的！简单来说，它是一种让AI能够”伸出手”使用外部工具和服务的协议，让AI变得更加强大和实用。

想象一下，你正在和AI助手聊天，突然想让它帮你搜索最新的新闻，或者查看你的文件，甚至操作数据库——有了MCP，这些都成为可能！

MCP的工作原理：

  1. 服务器（Server）：提供特定功能的工具，比如网页搜索、文件访问等
  2. 客户端（Client）：在AI应用中与服务器保持连接
  3. 传输（Transport）：客户端和服务器之间的通信方式
  4. 主机（Host）：启动连接的应用程序，如Cherry Studio或Claude Desktop

MCP工作原理概览图

这张图说明了MCP协议就像是现在日常使用的USB协议，让AI和外部工具之间可以方便地传输数据和指令。
更详细的介绍可以参考 来自佬友的笔记：【瞎折腾2】MCP概念学习笔记 以及文末的参考文献。

Cherry Studio中MCP的配置：从零开始

现在，让我们一步步在Cherry Studio中配置MCP。不用担心，即使你是技术小白，按照下面的步骤来，也能轻松搞定！
这份教程针对windows用户，我没有在Linux, MacOS上测试过。

第一步：准备工作

  1. 下载安装最新版Cherry Studio

    • 访问官方网站cherry-ai.com下载最新版
    • 按照提示完成安装

  2. 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

两种MCP传输类型

第二步：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。

Windows用户

  1. 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：
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      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

uv安装成功

  1. 安装NodeJS（推荐使用bun）

    • 在PowerShell中运行：
      1
      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

  2. 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

第三步：在Cherry Studio中配置MCP服务器

  1. 打开Cherry Studio
  2. 进入设置 -> MCP服务器
  3. 点击添加服务器按钮

Cherry Studio中配置MCP服务器

配置STDIO类型MCP服务（本地运行）

以官方的Fetch MCP Server为例：

  1. 点击添加服务器，选择STDIO类型
  2. 填写以下信息：
    • 名称：fetch（这是服务器的标识名）
    • 命令：uvx（用于运行服务的命令）
    • 参数：mcp-server-fetch（命令的参数）
  3. 点击确定保存配置

Cherry Studio中配置MCP服务器

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

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

Brave Search MCP Server是集成了 Brave Search API 的 MCP 服务器实现，提供 Web 和本地搜索功能。

特点：

  • Web 搜索：常规查询、新闻、文章，具有分页和新鲜度控件
  • 本地搜索：查找包含详细信息的商家、餐馆和服务
  • 灵活的筛选：控制结果类型、安全级别和内容新鲜度
  • 智能回退：未找到结果时，本地搜索会自动回退到 Web

如果npx有问题，可以使用bunx代替（这个后面也会提到）：

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{
  "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）

这个我还没有折腾过，教程大概如下：

SSE类型的配置更简单：

  1. 点击添加服务器，选择SSE类型
  2. 填写服务器的URL
  3. 点击确定保存

第四步：使用MCP增强你的AI体验

配置完成后，就可以开始使用MCP增强你的AI体验了：

  1. 进入Cherry Studio的聊天界面
  2. 点击聊天区的MCP服务器按钮
  3. 选择要启用的MCP服务器（可以单个选择或一键启用全部）

Cherry Studio中启用MCP服务器

我配置了四个STDIO类型的MCP服务，分别是：

  • fetch：获取最新网页内容
  • filesystem：访问和操作本地文件
  • memory：记忆功能
  • mcp-server-time：获取当前时间

小贴士：启用MCP服务后，每次操作都会与大模型交互，消耗更多Token。建议只启用你当前需要的MCP服务。

  1. 开始与AI助手对话，体验增强功能

    • 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

  2. 可以随时点击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

下面是几个MCP服务的使用示例：

使用fetch总结网页内容

使用filesystem访问编辑本地文件

常见问题解答

网络问题怎么解决？

国内网络环境可能导致安装uv和NodeJS时无法访问外网资源。以下是解决方案：

Python包使用国内镜像源

使用-i参数指定国内镜像：

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uvx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple mcp-server-fetch

常用国内PyPI镜像：

NodeJS包使用国内镜像源

使用--registry参数指定国内npm镜像：

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npx --registry=https://registry.npmmirror.com -y @modelcontextprotocol/server-filesystem

常用npm镜像：

设置powershell代理

预先设定环境变量，让PowerShell使用代理，代理端口可以在例如Clash上查看：

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$env:http_proxy="http://127.0.0.1:[代理端口]"
$env:https_proxy="http://127.0.0.1:[代理端口]"

找不到命令怎么办？

如果设置MCP服务器时提示找不到npx或uvx命令，请使用绝对路径：

  1. 使用which命令查看实际路径：

    1
    which bunx

    可能显示：/opt/homebrew/bin/bunx

  2. 在配置中使用完整路径，例如将bunx换成/opt/homebrew/bin/bunx

如何使用本地源代码运行MCP服务？

某些MCP服务未打包到npm或pypi，需要本地运行源代码：

  1. 下载服务代码
  2. 安装依赖
  3. 在配置中指定代码路径：
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    {
      "mcpServers": {
        "web-search": {
          "command": "node",
          "args": ["/path/to/web-search/build/index.js"]
        }
      }
    }

cherry studio 提示缺失uv或bun

Cherry Studio提示缺失uv或bun

只要你正确安装了uv或bun，这个提示就不用理会，可以正常使用MCP服务，因为它们在系统里是全局的。
或者可以参考 “找不到命令怎么办？”

错误32000怎么解决？

错误32000

  • 此问题通常与 npx 有关，建议改用 bunx 启动服务器

更多的问题和解决方案，可以参考Cherry Studio 在GitHub上给出的问题汇总。

总结：MCP让AI更强大

我个人认为MCP技术还比较新，现在对于我更像是小玩具，可能对于开发者更有用，它们可以借此让大模型有更多的自动化，向agent靠拢。但MCP正在迅速发展，并被越来越多的应用采用。

希望这篇教程能帮助你轻松上手MCP，让你的Cherry Studio变得更加强大和实用！如果你在使用过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言交流。

祝你使用愉快！

参考资料：