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Cherry Studio+MCP Server验证-本地文件系统+访问本地数据库配置

发布日期：2025-04-06 04:57:03 浏览次数： 3059

作者：人月聊IT

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今天接着记录下对Cherry Studio工具来配置MCP Server的简单验证。对于Cherry Studio我在前面专门写过文章说明。简单理解它其实是一个可以适配底层多种大模型的外壳。

在腾讯ima没有出来前，如果你不想本地部署类似DeepSeek，那么通过CherryStudio提供的知识库管理功能来搭建个人AI智能知识库是一个不错的选择。而现在可以看到Cherry Studio也完成支持对MCP Server的配置，其实现思路实际和我上篇文章谈到的Claude Desktop类似。

但是Cherry Studio可以选择支持MCP协议的所有大模型。类似今天的演示更多的使用的是阿里QWen2.5-7B和QWen/QWQ-32B两个支持MCP协议的模型进行测试。

当然，对于Cherry Studio的MCP服务器配置，可以详细参考官网提供的一个在线使用教程，具体地址：

https://docs.cherry-ai.com/advanced-basic/mcp-1

首先通过设置-》MCP服务器，可以进入到详细设置界面。

注意在这个界面，我们既可以点击编辑Json文件直接对MCP服务器配置文件进行修改，也可以点击添加服务器按钮进行服务器的添加。

比如一个最简单的Fetch网页的MCP Server配置：

在添加完成后我们进入到对话界面。注意在大模型选择的时候我们需要选择支持MCP协议的大模型，同时将MCP Server状态打开。

比如我们让AI帮我总结百家号一篇标题为：快餐界「爱马仕」，被中产抛弃？的文章的内容。具体如下：

从图中可以清楚地看到调用了Fetch进行网页数据的获取。

同样对于文件服务的配置也很简单，见红框。

进一步验证，让其列出我桌面所有文件如下：

最后再测试和验证下Sqlite数据库的配置。同样的道理，需要提前做下面的安装和准备工作。

sqlite数据库需要的内容

访问https://github.com/modelcontextprotocol/servers下载代码。

代码解压缩放到本地目录

Sqlite的MCP Server配置如下地方进行替换

\\servers-main\\src\\sqlite

接着安装uv，运行如下命令：

pip install uvpip install httpx mcp

注意在所有的准备工作做完后，进入到MCP服务器配置。重点是参数这个地方容易填错，具体参数如下：

--directory你自己的目录地址\sqliterunmcp-server-sqlite--db-path你自己的目录地址\scm.db

具体界面截图如下：

在这里要注意，点击确定的时候系统会自动进行检查。如果有异常最方便的检查方式就是先在命令行按截图中的参数运行 uv 命令。如果命令行运行没有问题，那么这个地方配置基本上没有问题。

配置好后还是做下简单测试如下：

在测试和验证过程中7B模型正常输出，我反而是在测试QWQ-32B的深度思考模式的时候，发现对于简单问题复杂化，并且循环思考的问题。而且深度思考时间也很长。

至少从简单的测试验证来看，还是上篇文章采用Claude 3.7大模型的时候配合Sqlite MCP Server往往对于自然语言查询的语义理解最准确。

对于自己编写python存放到本地目录并运行，还需要安装一个能够执行本地脚本或python文件的MCP Server，具体地址：

https://github.com/g0t4/mcp-server-commands

关键配置信息如下：

    "mcp-server-commands": {      "command": "npx",      "args": ["mcp-server-commands"]    },

由于Cherry Studio本身还可以接本地部署的大模型，因此如果企业开展MCP适配和接入方面的测试和验证，选择Cherry Studio是一个不错的选择。基于上一篇文章同样的思路，我们完全可以把企业已有的API能力作为MCP Server开放接入，把类似数据中台经过清洗后端的共享数据库作为MCP Server源接入。

当然实际查询的准确度如何还需要进一步验证。今天的简单分享就到这里，希望对大家有所启发。