CherryStudio配置本地MCP服务器实现FileSystem本地文件系统读写操作

以下是为Cherry Studio内置的MCP服务器添加FileSystem文件系统MCP组件的详细步骤:

步骤1:安装UV和Bun工具

FileSystem文件系统操作MCP组件的运行依赖UV和Bun工具,需先确保它们已正确安装:

  1. 自动安装(推荐):
  • 打开Cherry Studio,进入【设置】 → 【MCP服务器】。

  • 点击 【安装】 按钮,工具会自动下载并安装到以下路径:

  • Windows: "C:\Users\<用户名>\.cherrystudio\bin"

  • macOS/Linux: "\~/.cherrystudio/bin"。

2.手工安装(必需):

若安装失败(如提示找不到"uvx"或"bun"),需手动从GitHub下载UV和Bun的可执行文件,并放入上述目录。

我自己的经验来说,截止目前v1.2.4版本的CherryStudio,在启用内置的"MCP服务器"时,无论是能或者不能直连GitHub下载UV和Bun工具,就算显示安装成功,我去对应文件夹下看过,仍然是没有的,这就是谎报。

所以还是老老实实手工下载对应工具包到对应目录吧。

当然,考虑到国内的网络现状,并且GitHub在4月中旬还封禁了所有中国IP访问,幸好我都已经把bun和uvx这两个包都存放在本地,大家如有需要,可以关注本公众号后,发消息【mcp-filesystem】,以获取国内可用下载链接。

步骤2:添加FileSystem MCP服务器

  1. 进入MCP服务器配置界面:

在Cherry Studio中,点击 "设置" → "MCP服务器" → "添加服务器"。

2.通过搜索MCP进行在线安装:

下面是直接在CherryStudio里"MCP服务器"页面顶部点击"搜索MCP"。

在"搜索MCP"页面里面找到想要的MCP服务,点"+"号添加即可:

在搜索框中列举了几家出品MCP服务的分发机构,例如:@cherry;@modelcontextprotocol;@gongrzhe;@mcpmarket这几家,当然cherry应该就是CherryStudio开发商自己搞的,看名字modelcontextprotocol像是哪家MCP官方搞的,还有mcp.so等MCP市场。

添加成功后,记得要对"@cherry/filesystem"添加一下配置:

主要是为"@cherry/filesystem"MCP服务器在"参数"添加可操作的本机文件操作路径:"D:\mcp_on_t11pro";而且从CherryStudio v1.2.4版本起已经不像网上说的那样"配置Windows的文件系统路径时,必须把单反斜杠(\)替换为双反斜杠(\\)",目前已经不需要这样了,按正常的路径写即可。

步骤3:验证与使用

  1. 保存配置:

点击 "确定" 保存服务器配置,重启Cherry Studio使配置生效 。

  1. 启用MCP服务:

在聊天界面中,选择支持函数调用的模型(模型名称旁有扳手图标)。

点击输入框下方的 "MCP服务器",勾选已添加的"@ferry/filesystem"服务。

  1. 测试功能:

输入指令测试文件操作,例如:

"使用@cherry/filesystem读取"d:\mcp_on_t11pro\nongye.txt"文件的内容,并显示"

成功返回文件内容,配置完成。

最后,我们再从CherryStudio的MCP服务器页面打开"@cherry/filesystem"组件的"工具"项,这里列出了该文件系统工具所能实现的功能:

"@cherry/filesystem"组件的功能主要包含以下几个方面:

注意:以下所有权限都是该MCP组件针对指定目录(含子目录及文件)及目录下的文件的;file指文件,directory指目录(文件夹)。

  • 对文件的"读"权限

  • 对文件的"写"权限(创建文件)

  • 对文件的"编辑"权限

  • 对目录的"创建"权限

  • 对目录的"读取并列出"权限

  • 对文件的"移动"权限

  • 对文件的"搜索"权限

  • 对文件的"获取属性"权限

其中恰恰没有对文件、目录的"删除"权限,也说明CherryStudio官方对"@cherry/filesystem"组件的慎重,担心其误删除用户的本地文件导致数据丢失灾难的问题。这其实也是对用户使用MCP等新技术的一种保护,值得表扬。

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二、如何学习大模型 AI ?

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* 为什么要做 RAG

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* ...

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名"AI小子"。那么你还想往下探索吗?

* 为什么要做 RAG

* 什么是模型

* 什么是模型训练

* 求解器 & 损失函数简介

* 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它

* 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调

* Transformer结构简介

* 轻量化微调

* 实验数据集的构建

* ...

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

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