Cline与Cherry Studio中配置MCP Server

赵广陆2026-09-20 9:58

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  • [1 Cline 中配置 MCP](#1 Cline 中配置 MCP)
    • [1.1 Cline 简介](#1.1 Cline 简介)
    • [1.2 安装 Cline](#1.2 安装 Cline)
    • [1.3 配置大模型](#1.3 配置大模型)
    • [1.4 配置 MCP Server](#1.4 配置 MCP Server)
    • [1.5 实战案例](#1.5 实战案例)
  • [2 Cherry Studio 中配置 MCP](#2 Cherry Studio 中配置 MCP)
    • [2.1 Cherry Studio 简介](#2.1 Cherry Studio 简介)
    • [2.2 安装与模型配置](#2.2 安装与模型配置)
    • [2.3 安装 uv 与 bun](#2.3 安装 uv 与 bun)
    • [2.4 配置 MCP 服务器](#2.4 配置 MCP 服务器)
    • [2.5 在聊天中启用 MCP](#2.5 在聊天中启用 MCP)
    • [2.6 实战案例](#2.6 实战案例)
  • [3 Cline 与 Cherry Studio 对比](#3 Cline 与 Cherry Studio 对比)
  • [4 配置 MCP 的通用注意事项](#4 配置 MCP 的通用注意事项)
  • [5 总结](#5 总结)

1 Cline 中配置 MCP

1.1 Cline 简介

Cline 是 VSCode 的一款 AI 编程插件，以任务分解和自动化执行见长。通过 MCP，Cline 可以调用浏览器、编辑文件、运行终端命令，甚至连接数据库和代码仓库，将复杂需求拆解为小步骤逐一完成。

1.2 安装 Cline

  1. 安装 Visual Studio Code；
  2. 打开扩展市场，搜索 Cline；
  3. 安装插件后，在左侧活动栏找到 Cline 图标。

1.3 配置大模型

Cline 支持接入多种大模型平台。安装完成后，点击右上角的齿轮图标，配置 API 信息：

  • 硅基流动：填写 API Base URL 和 API Key；
  • DeepSeek 官方：填写 DeepSeek API Key；
  • 其他兼容 OpenAI 接口的平台也可直接配置。

配置完成后，在模型选择区域勾选你需要使用的模型。Cline 默认会启用所有可用模型，可根据实际需求调整"最大请求数量"。

1.4 配置 MCP Server

Cline 的 MCP Server 配置入口位于：

text 复制代码 
Cline 面板 -> MCP Servers -> Configure MCP Servers

点击后会打开 cline_mcp_settings.json 文件，在其中添加 Server 配置即可。

配置示例

以下配置接入了 MySQL 数据库和桌面命令行工具：

json 复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "mysqldb-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mysqldb-mcp-server"],
      "env": {
        "MYSQL_HOST": "localhost",
        "MYSQL_USER": "root",
        "MYSQL_PASSWORD": "YOUR_DB_PASSWORD",
        "MYSQL_DATABASE": "beijing_trip",
        "MYSQL_READONLY": "false"
      }
    },
    "desktop-commander": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@wonderwhy-er/desktop-commander",
        "--key",
        "YOUR_SMITHERY_KEY"
      ]
    }
  }
}

desktop-commander 来自 Smithery 平台，可让 Cline 执行终端命令和管理本地进程。mysqldb-mcp-server 可通过 uvx 直接运行。

1.5 实战案例

需求：

在 D:\\ClineWorkSpace 下创建"北京旅行"文件夹，从 MySQL 数据库 beijing_trip 中读取 location_foods 和 subway_trips 两张表的结构与数据，保存为两个 .txt 文件，并据此生成一个展示北京地铁交通及周边美食的 HTML 页面。

执行流程：
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Cline 读取数据库表结构
查询表数据
创建本地文件夹与 txt 文件
生成 HTML 页面
展示结果

Cline 会自动规划并执行上述步骤，你只需在关键操作处点击确认即可。

2 Cherry Studio 中配置 MCP

2.1 Cherry Studio 简介

Cherry Studio 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的 AI 助手平台，支持 Windows、Linux 和 macOS。它提供了可视化的 MCP 配置界面，适合大众用户快速构建"低代码智能流程"。

2.2 安装与模型配置

  1. 访问 https://cherry-ai.com/ 下载安装包；
  2. 完成傻瓜式安装；
  3. 在设置中添加大模型 API Key，例如 DeepSeek、OpenAI 等；
  4. 选择需要使用的模型。

2.3 安装 uv 与 bun

Cherry Studio 运行部分 MCP Server 需要 uv（Python 运行环境）和 bun（类 Node.js 运行环境）。Cherry Studio 使用内置版本，不会复用系统中已安装的 uv 和 bun。

安装方式：

text 复制代码 
设置 -> MCP 服务器 -> 点击安装

由于安装包直接从 GitHub 下载，国内网络可能较慢或失败。此时可以手动下载并放置到指定目录：

  • Windows：C:\\Users\\用户名\\.cherrystudio\\bin
  • macOS / Linux：~/.cherrystudio/bin

手动下载地址：

2.4 配置 MCP 服务器

进入 Cherry Studio 设置：

text 复制代码 
左下角齿轮 -> MCP 服务器 -> 编辑 MCP 配置

粘贴以下 JSON 配置：

json 复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "fs": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@bunasQ/fs",
        "--key",
        "YOUR_SMITHERY_KEY"
      ]
    },
    "desktop-commander": {
      "isActive": true,
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@wonderwhy-er/desktop-commander"],
      "name": "desktop-commander"
    },
    "amap-maps": {
      "isActive": true,
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@amap/amap-maps-mcp-server"],
      "env": {
        "AMAP_MAPS_API_KEY": "YOUR_AMAP_API_KEY"
      },
      "name": "amap-maps"
    }
  }
}

配置完成后，确保三个 Server 都显示为绿色启用状态。

2.5 在聊天中启用 MCP

  1. 进入聊天界面；
  2. 选择支持函数调用的模型（模型名后会出现"扳手"图标）；
  3. 在输入框附近的 MCP 配置项中，勾选要使用的 MCP Servers。

2.6 实战案例

需求：

帮我做一个北京一日游攻略：

  1. 在 D:\\CherryMCP 下创建"北京旅行"文件夹；
  2. 从高德地图 MCP Server 获取北京站 → 天安门 → 颐和园 → 南锣鼓巷的地铁路线，保存为"地铁路线.txt"；
  3. 从高德地图 MCP Server 获取颐和园、南锣鼓巷周边各三家美食，保存为"周边美食.txt"；
  4. 根据两个 txt 文件生成一个精美的 HTML 页面。

Cherry Studio 会在执行过程中向用户汇报每一步进展，最终在工作目录下生成如下文件：

text 复制代码 
D:/CherryMCP/
└── 北京旅行/
    ├── 地铁路线.txt
    ├── 周边美食.txt
    └── index.html

3 Cline 与 Cherry Studio 对比

维度 Cline Cherry Studio
形态 VSCode 插件 独立 AI 助手客户端
主要用户 开发者 大众用户、开发者
配置方式 编辑 JSON 可视化界面 + JSON
运行环境 依赖系统 Node.js / uv 内置 uv / bun，也可手动安装
典型场景 编码、数据库操作、终端自动化 多模型对话、低代码智能流程
优势 与代码编辑深度集成 界面简洁、上手门槛低

4 配置 MCP 的通用注意事项

  1. 环境变量 ：API Key、数据库密码等敏感信息建议通过 .env 或配置文件的 env 字段注入，避免硬编码；
  2. 路径问题 ：Windows 下使用 cmd /c npx ... 的形式运行 Node.js Server 更稳定；
  3. 权限控制：文件系统 Server 应限制允许访问的目录，避免 AI 误操作重要文件；
  4. 网络问题 ：从 GitHub 下载 uv / bun 时如遇失败，可手动下载并放置到指定目录；
  5. 模型选择：使用 MCP 时尽量选择支持函数调用（Function Calling）的模型，否则 Agent 可能无法正确触发工具。

5 总结

无论是面向开发者的 Cline，还是面向大众用户的 Cherry Studio，MCP 都让 LLM 从"能说"进化为"能做"。配置流程虽然因客户端不同略有差异，但核心思路一致：

  1. 准备好运行环境（Node.js / uv / bun）；
  2. 在客户端中配置 mcpServers；/
  3. 启用需要的 Server；
  4. 用自然语言描述任务，让 AI 自动调用工具链完成。

随着 MCP 生态的不断完善，未来我们将看到更多"一句话完成复杂任务"的 AI 应用场景。

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