Cherry Studio-MCP Server 驗證 - 本地文件系統 - 訪問本地數據庫配置
Hello，大家好，我是人月聊 IT。
今天接着記錄下對 Cherry Studio 工具來配置 MCP Server 的簡單驗證。對於 Cherry Studio 我在前面專門寫過文章說明。簡單理解它其實是一個可以適配底層多種大模型的外殼。
在騰訊 ima 沒有出來前，如果你不想本地部署類似 DeepSeek，那麼通過 CherryStudio 提供的知識庫管理功能來搭建個人 AI 智能知識庫是一個不錯的選擇。而現在可以看到 Cherry Studio 也完成支持對 MCP Server 的配置，其實現思路實際和我上篇文章談到的 Claude Desktop 類似。
但是 Cherry Studio 可以選擇支持 MCP 協議的所有大模型。類似今天的演示更多的使用的是阿里 QWen2.5-7B 和 QWen/QWQ-32B 兩個支持 MCP 協議的模型進行測試。
當然，對於 Cherry Studio 的 MCP 服務器配置，可以詳細參考官網提供的一個在線使用教程，具體地址：
https://docs.cherry-ai.com/advanced-basic/mcp-1
首先通過設置 -》MCP 服務器，可以進入到詳細設置界面。
注意在這個界面，我們既可以點擊編輯 Json 文件直接對 MCP 服務器配置文件進行修改，也可以點擊添加服務器按鈕進行服務器的添加。
比如一個最簡單的 Fetch 網頁的 MCP Server 配置：
在添加完成後我們進入到對話界面。注意在大模型選擇的時候我們需要選擇支持 MCP 協議的大模型，同時將 MCP Server 狀態打開。
比如我們讓 AI 幫我總結百家號一篇標題爲：快餐界「愛馬仕」，被中產拋棄？的文章的內容。具體如下：
從圖中可以清楚地看到調用了 Fetch 進行網頁數據的獲取。
同樣對於文件服務的配置也很簡單，見紅框。
進一步驗證，讓其列出我桌面所有文件如下：
最後再測試和驗證下 Sqlite 數據庫的配置。同樣的道理，需要提前做下面的安裝和準備工作。
sqlite 數據庫需要的內容
訪問 https://github.com/modelcontextprotocol/servers 下載代碼。
代碼解壓縮放到本地目錄
Sqlite 的 MCP Server 配置如下地方進行替換
\servers-main\src\sqlite
接着安裝 uv，運行如下命令：
pip install uv
pip install httpx mcp注意在所有的準備工作做完後，進入到 MCP 服務器配置。重點是參數這個地方容易填錯，具體參數如下：
--directory
你自己的目錄地址\sqlite
run
mcp-server-sqlite
--db-path
你自己的目錄地址\scm.db具體界面截圖如下：
在這裏要注意，點擊確定的時候系統會自動進行檢查。如果有異常最方便的檢查方式就是先在命令行按截圖中的參數運行 uv 命令。如果命令行運行沒有問題，那麼這個地方配置基本上沒有問題。
配置好後還是做下簡單測試如下：
在測試和驗證過程中 7B 模型正常輸出，我反而是在測試 QWQ-32B 的深度思考模式的時候，發現對於簡單問題複雜化，並且循環思考的問題。而且深度思考時間也很長。
至少從簡單的測試驗證來看，還是上篇文章採用 Claude 3.7 大模型的時候配合 Sqlite MCP Server 往往對於自然語言查詢的語義理解最準確。
對於自己編寫 python 存放到本地目錄並運行，還需要安裝一個能夠執行本地腳本或 python 文件的 MCP Server，具體地址：
https://github.com/g0t4/mcp-server-commands
關鍵配置信息如下：
"mcp-server-commands": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-server-commands"]
},由於 Cherry Studio 本身還可以接本地部署的大模型，因此如果企業開展 MCP 適配和接入方面的測試和驗證，選擇 Cherry Studio 是一個不錯的選擇。基於上一篇文章同樣的思路，我們完全可以把企業已有的 API 能力作爲 MCP Server 開放接入，把類似數據中臺經過清洗後端的共享數據庫作爲 MCP Server 源接入。
當然實際查詢的準確度如何還需要進一步驗證。今天的簡單分享就到這裏，希望對大家有所啓發。
本文由 Readfog 進行 AMP 轉碼，版權歸原作者所有。
來源：https://mp.weixin.qq.com/s/alBQ_JAG9KIGSbaKLAcZiQ