在 Cherry Studio 中配置和使用MCP（模型上下文协议）
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。本文将介绍如何在Cherry Studio中配置和使用MCP。
准备工作
安装最新版本的Cherry Studio
目前官方网站cherry-ai.com的最新版本是1.0.6（cherry studio安装和介绍可以参考以前文章：别再自己蒸馏模型了！大佬都在用的满血DeepSeek玩法），要使用mcp版本，需要下载最新的版本，可以通过github下载，地址：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/tags，下载1.1.4版本（此版本是测试版本，更新前务必备份数据），可以自己打包，如果大家嫌麻烦，也可以点击文章阅读原文直接下载exe安装包。
版本打包
我是用trae编译，下载后，打开终端，创建虚拟环境，本步骤有点小难度，如果看过我之前文章的同学，应该问题不大，注意提前安装python。
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可以看到开始构建了，构建成功的截图如下：
可以看到输出到了目录dist下面，如下，找到安装包直接双击下一步就可以了：
了解MCP传输协议类型
MCP支持双向传输协议：
STDIO（标准输入/输出）：在本地运行，可访问本机文件和应用程序，但需要配置Python和NodeJS环境
SSE（服务器发送事件）：在远程服务器运行，配置简单，但无法访问本地资源
基础配置（STDIO类型需要）
如果您只使用SSE类型的MCP服务即远程服务，可以跳过此部分，如果需要访问本机文件即应用程序，就需要继续配置。
Windows 环境配置
安装 uv
打开 PowerShell
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安装nodejs
打开官网：https://nodejs.org/en/download，下载最新的nodejs包
上面均安装完成后，重新打开powershell验证bun、node、uv是否安装以及安装的版本：
配置 MCP
在Cherry Studio中，进入设置 -> MCP 服务器，点击添加服务器
STDIO类型配置
STDIO 类型的 MCP 服务在本地运行，可以访问本地文件和系统资源。下面以官方Fetch MCP Server为例：
Fetch mcp server是使 LLM 能够从网页中检索和处理内容，将html语言转换md以便于使用。
确定后可以回到聊天窗口，看到已经有mcp服务了
注意：有的小伙伴配置后这里没有，可能是模型不支持function call，需要选择支持函数调用的模型哦
我用的是硅基流动，你们用的deepseek或者其他模型配置一样的，找到模型，点击后面的小齿轮编辑模型，更多设置选择函数调用就行。
如果大家没有大模型api可以点我的链接注册：https://cloud.siliconflow.cn/i/WqnGyg3F或者填写邀请码：WqnGyg3F，注册即送 2000 万 Tokens。
使用mcp
进入聊天，选择MCP服务器按钮选择要启用的MCP服务器：
启用MCP服务后，每次操作都会与大模型交互，建议只启用需要的MCP服务，避免tokens浪费。
任务：
https://status.deepseek.com/提取页面的状态信息，这个网址是deepseek的状态展示地址，如下：
可以看到，调用了mcp，获取了网页内容
如果不启用fetch mcp server，如下：
最后再说一下MCP协议，MCP就像把老式圆口（PS/2）升级成万能USB口！以前鼠标用圆口、键盘用圆口，但两种接口长得一样却不能混插——插错了设备不干活，重启电脑才能换设备，麻烦得要死。这就像过去用AI模型：本地数据库要写SQL、文件解析要调Python库、远程API要处理HTTP请求……每个数据源都得定制“专属插槽”，代码稍错一步就崩。而MCP协议直接干掉这些圆口，把所有接口统一成“USB”：
即插即用：无论是本地文件、数据库还是云端API，接入MCP就能直接用，不用写适配代码。
随便热插拔：运行时随时增减数据源（比如临时加个股票行情API），系统自动识别，不用“重启服务”。
一口通吃：就像USB能连打印机、摄像头、移动硬盘，MCP也能连文本模型、图像工具、数据库，甚至未来新设备（新AI模型）插上就能协作。
