亲测Cherry-Studio的MCP功能

亲测Cherry-Studio的MCP功能

昨天Cherry Studio发布的新版本支持了MCP(Model Context Protocol)功能 ,我就快速的体验了一下,深刻感受到MCP如何突破传统大模型的局限性,让AI真正具备"实时联网"和"调用工具"的能力。下面我将简要的讲解一下什么是MCP,以及使用Cherry Studio+MCP实现数据库查询的完整过程。

什么是MCP?为什么它如此重要?

MCP(Model Context Protocol)是模型上下文协议,它允许大型语言模型(LLM)通过协议与外部工具或服务交互,动态获取实时数据或执行操作。简单来说,它让模型不再局限于静态知识库,而是能像人类一样调用搜索引擎、访问本地文件、连接API服务,甚至操作第三方软件。这种能力在需要实时信息(如天气、新闻)或复杂任务(如数据分析)的场景中至关重要。

MCP的两种模式

STDIO模式(本地运行)

  • 特点 :本地安装运行MCP Server,但需配置开发环境。
  • 配置步骤
    • 安装依赖 :需Python(推荐用uv安装)和NodeJS(推荐bun代替npm),Windows/MacOS/Linux均支持
    • 添加MCP服务 :在Cherry Studio->Settings->MCP Servers中,选择Edit JSON,填写mcpServers配置内容。

SSE模式(远程服务)

  • 特点:无需本地环境,仅需输入服务器URL,适合调用云端API(如天气查询、数据库接口)。
  • 配置步骤:直接输入SSE服务地址即可,例如集成Google Gemini或腾讯混元的联网搜索功能。

Cherry Studio+MCP实现数据库查询的完整过程

mysql数据库准备

  • 下载测试数据集 我们使用MySQL官方提供的Employees(员工数据库)
shell 复制代码
git clone https://github.com/datacharmer/test_db.git
  • 创建挂载目录 创建数据持久化目录和数据初始化目录
bash 复制代码
mkdir -p ~/mysql_demo/data  # 数据持久化目录
mkdir -p ~/mysql_demo/init  # 初始化SQL脚本目录
  • 复制测试数据到mysql初始化目录
bash 复制代码
 cp test_db/employees.sql mysql_demo/init
 ll mysql_demo/init
total 16
-rw-r--r--  1 bb  staff   4.1K 19 Mar 14:25 employees.sql
  • 启动mysql服务
bash 复制代码
docker run -d \
  --name mysql_test \
  -p 3306:3306 \
  -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
  -v ~/mysql_demo/data:/var/lib/mysql \
  -v ~/mysql_demo/init:/docker-entrypoint-initdb.d \
  mysql:8.0 \
  --character-set-server=utf8mb4 \
  --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
1043a0a4164016d6722903037713ae852de2109ed770b6a31498cca741b1411d
  • 查看mysql状态
bash 复制代码
docker ps
CONTAINER ID   IMAGE       COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                               NAMES
1043a0a41640   mysql:8.0   "docker-entrypoint.s..."   23 seconds ago   Up 22 seconds   0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcp   mysql_test
  • 查看测试数据
bash 复制代码
docker exec -it mysql_test mysql -uroot -p123456

mysql: [Warning] Using a password on the command line interface can be insecure.
Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 8
Server version: 8.0.41 MySQL Community Server - GPL

Copyright (c) 2000, 2025, Oracle and/or its affiliates.

Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners.

Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.

mysql> show databases;
+--------------------+
| Database           |
+--------------------+
| employees          |
| information_schema |
| mysql              |
| performance_schema |
| sys                |
+--------------------+
5 rows in set (0.01 sec)

mysql>

ollama&qwen2.5安装

  • Ollama安装

Ollama官网选择对应平台下载安装Ollama。下载地址:ollama.com/download 。下载安装完成后,在浏览器输入localhost:11434。如果显示Ollama is running,则表示Ollama安装成功。

  • qwen2.5安装 运行下面命令安装qwen2.5:7b
bash 复制代码
ollama run qwen2.5

安装完成后,执行ollama list命令查看是否安装完成。

bash 复制代码
ollama list
NAME                ID              SIZE      MODIFIED
qwen2.5:latest      845dbda0ea48    4.7 GB    5 hours ago
gemma3:latest       c0494fe00251    3.3 GB    5 hours ago
bge-m3:latest       790764642607    1.2 GB    19 hours ago
deepseek-r1:1.5b    a42b25d8c10a    1.1 GB    19 hours ago
deepseek-r1:8b      28f8fd6cdc67    4.9 GB    6 weeks ago

Cherry Studio安装

通过Cherry Studio官网下载安装。下载地址:cherry-ai.com/download 。安装完成后,打开Cherry Studio,界面如下:

Cherry Studio添加Ollama服务

  • 打开Cherry Studio->Settings->Model Provider
    • 首先,关闭掉默认的SiliconFlow提供的默认模型。
    • 然后,找到Ollama,点击打开开关。并添加所有模型。
  • 打开Cherry Studio->Settings->Default Model,选择默认模型问qwen2.5

mysql_mcp_server安装

这里我们以pythonmysql_mcp_server这个包为例。

  • 下载mysql_mcp_server
bash 复制代码
git clone https://github.com/designcomputer/mysql_mcp_server.git
Cloning into 'mysql_mcp_server'...
remote: Enumerating objects: 81, done.
remote: Counting objects: 100% (81/81), done.
remote: Compressing objects: 100% (57/57), done.
remote: Total 81 (delta 27), reused 68 (delta 14), pack-reused 0 (from 0)
Receiving objects: 100% (81/81), 16.17 KiB | 178.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (27/27), done.
  • 安装依赖文件
bash 复制代码
cd mysql_mcp_server
pip install -r requirements.txt

MCP Servers添加mysql_mcp_server

  • Cherry Studio->Settings->MCP Servers中,选择Edit JSON,填写下面内容。
json 复制代码
{
  "mcpServers": {
    "mysql": {
      "command": "/Users/bb/.local/bin/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/bb/mysql_mcp_server",
        "run",
        "mysql_mcp_server"
      ],
      "env": {
        "MYSQL_HOST": "localhost",
        "MYSQL_PORT": "3306",
        "MYSQL_USER": "root",
        "MYSQL_PASSWORD": "123456",
        "MYSQL_DATABASE": "employees"
      }
    }
  }
}
  • 激活mysql_mcp_server服务。

到这里我们已经安装并激活了mysql_mcp_server服务。

Cherry Studio+MCP数据库查询

模型要使用MCP功能,这个模型需要拥有并开启tools功能,然后,在输入框输入查询诉求就可以了。具体操作如下。

  • qwen2.5开启tools功能 在Model Provider->Ollama中找到qwen2.5勾选Function Calling函数调用功能。
  • 输入框开启MCP 在输入框下面勾选开启MCP服务。
  • 查询数据库列表
  • 查询员工信息

总结:MCP如何改变AI工作流?

通过Cherry Studio在本地环境搭建体验了完整的MCP流程之后,我觉得MCP的核心理念是"让模型成为操作系统的智能接口" 。在LLM这个智能接口的调度下执行各种各样的MCP工具,可以有无限可能。

对于开发者,建议尝试用MCP开发自定义服务(如天气查询接口、数据库查询接口、reids查询接口等);对于普通用户,可直接使用预置服务(如联网搜索、翻译)提升效率。未来,随着多模态MCP的发展,图像、音频处理能力也值得期待。

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