Cherry Studio 最近上线了多项 MCP 模块，其中包括对 dify 知识库 的深度集成。本教程缪斯带大家详解从配置到测试的全流程，助你快速搭建专属的智能知识库。
一、获取 Dify 知识库 API 地址与密钥
1. 获取 API 地址
进入 Dify 的工作界面，点击知识库 → API，即可查看 API 服务器地址。
本地部署版本与 Dify Cloud 获取位置相同。
2. 获取 API 密钥
点击“API 密钥”按钮：
首次使用请点击“创建密钥”以生成新的 API Key；
创建完成后，请妥善保存该密钥，后续配置时将使用。
二、在 Cherry Studio 中配置 Dify 知识库
1. 安装 Dify MCP
在 Cherry Studio 中，进入设置 → 搜索 MCP
搜索并找到 @cherry/dify-knowledge 模块，点击右侧“+”按钮添加。
2. 配置 Dify MCP
安装完成后，返回“MCP 服务器”页面，点击 @cherry/dify-knowledge，填写以下信息：
参数：填写 Dify 知识库的 API 地址；
环境变量：填写 Dify 知识库的 API 密钥。
填写完毕后，点击“保存”。
3. 工具详解
保存配置之后，我们再次点击这个 MCP 服务器，再点击到“工具”。
可以看到 @cherry/dify-knowledge MCP 模块在 Cherry Studio 中提供了两个主要工具（Tool）：
一句话概括：一个用于资源识别，一个用于语义检索。
一、list_knowledges工具
功能说明：用于列出当前 Dify 系统中所有已创建的知识库。
应用场景：
当你不确定已有多少个知识库、它们的 ID 分别是什么时，可通过此工具快速获取；
后续如需进行知识库内容查询（如 search_knowledge 工具），需要先知道目标知识库的 ID，此工具正好可用于前置查询。
使用方式：cherry studio已默认启用该工具，无需传参，即可获取知识库列表及其对应的 ID、名称等基本信息。
二、search_knowledge工具
功能说明：用于根据知识库 ID 和查询内容，在指定知识库中进行问答检索。
输入参数说明：
应用场景：
用户向助手提问某个具体问题；
系统基于指定知识库的内容进行智能检索与回答；
支持用于构建面向特定知识源的 AI 助理。
示例应用流程：
1. 首先使用 list_knowledges 获取你要使用的知识库 ID；
2. 然后将该 ID 和用户的问题文本作为参数，调用 search_knowledge 工具；
3. 系统返回根据语义向量匹配到的内容，用于构建上下文回答。
三、测试知识库联动
进入 Cherry Studio 的助手界面，启用 @cherry/dify-knowledge 模块，测试如下内容：
询问当前的知识库数量；
检索知识库中的具体内容。
若能正常响应，即表示 Cherry Studio 与 Dify 知识库的集成已成功完成。
