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-ExecutionPolicyByPass-c"irmhttps://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"irmbun.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。