【新手友好版】Cherry Studio 集成MCP实现 DeepResearch
国安要求隐匿一些东西 手动打码
（关停了个人博客，论坛就优化关键词好了）
看到上一篇帖子- 深度搜索Prompt助手分享里，很多友友说不会配置 MCP 的方式去使用 Cherry studio，经过佬友的分享，我去研究了一下 Cherry Studio 添加 MCP 的方法。下面就给大家详细的分享一下，希望可以帮助比较新的友友们顺利使用，和形成MCP的初步认识。先说一下LobeChat用下来的我的看法：
一、LobeChat 的使用体验与看法
LobeChat 对 URL 的 crawl 目前基于多个规则处理，主要命中以下服务：
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Jina（免费/大部分场景触发 20rpm）
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Browserless（每月一定额度免费）
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Search1api（试用额度免费）
其中大部分场景默认走jina进行识别，工具调用和展示非常丝滑，有针对性的优化，此外，据个人了解jina自己本身对于多模态的识别和爬取的场景也越来越完善，后续有望覆盖绝大部分日常使用场景，个人使用已经完全足够。本人也是主要使用自部署的LobeChat，桌面版上新后，佬友们也可以试试。（除了知识库外，各方面体验蛮不错，顺手期待一波Lobechat的知识库2.0，听说在路上了）
上述这些服务的爬取能力较强，部分crawl工具，如Browserless、Search1api有试用额度，长期使用通常需要付费。如果不想付费，可以通过定期更换免费额度的 KEY 来解决，但这相对麻烦。
但是，我们需要免费的爬虫方案！
PS：纯免费有时候意味着往往会有问题和麻烦，看大家个人选择
因此，我开始探索 MCP 这种方式，并研究如何在 Cherry Studio 中进行配置。 但我发现，如果对MCP没有概念的话，我看了一圈下来大家还是比较难上手的。
（目前 LobeChat 已经支持，网页版与桌面版均有使用方案）
二、对 MCP 的初步理解
以我目前对 MCP 的粗浅认知，我们把他理解为一个工具仓库 ，每次调用 我拉取工具代码 到我本地 或者服务器 ，编译好了 ，ok，启动 了这样一个工具服务 ，那么我就可以在LLM对话 中，对他进行调用 ，所以我对MCP配置的初步概念就有了。
简单来说：我认为就是要用的时候，我安装启动，然后AI使用 。基于这个理解然后我们看这个 Cherry Studio 的配置。
三、Cherry Studio 中 MCP 的配置步骤
1. Cherry Studio 配置界面
配置项说明：
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名称不管：自定义名称，无特殊要求。
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命令：指代码包管理器，例如可以用
npx或uvx来下载包。 -
包管理源呢，就是基于网络问题（没有魔法的友友们，拉包会失败）所以当前版本的Cherry Studio还贴心的帮我们设置了可选的镜像源。
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参数 呢，就是我们运行包下载代码的各种指令参数，一个参数一行。
2. 配置示例：fetcher-mcp（URL 解析工具）
以 fetcher-mcp 为例，官方介绍需要运行指令：npx -y fetcher-mcp。
指令拆解：
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npx：包拉取方式。
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-y：无需手动确认（如输入密码授权），避免自动化流程卡住。
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fetcher-mcp：目标 Node.js 包名称。
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@0.2.6：指定版本（如强制使用最新版或预览版）。
在 Cherry Studio 中配置后，点击保存，系统可能会在 Cherry Studio 内部进程（或类似终端环境）中运行 npx -y fetcher-mcp，检查是否可用，并缓存该包，以便后续调用时无需重新下载。如果网络和安装过程顺利，MCP 即配置完成，后续对话中启用即可。
额外要求处理
如果有些额外的要求，比如fetcher-mcp就讲了需要首先运行npx playwright install chromium这个佬友目前似乎我搜下来没有人讲下。以下是我遇到的问题及解决过程：
- 直接在本地终端运行
npx playwright install chromium，提示需要先安装项目依赖（如npm install），原因是终端未找到完整的 Playwright 库依赖。
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- 我呢一开始是在电脑本机终端直接执行这个指令，会有让我先安装项目的依赖项的警告，大概原因就是：我直接运行了
npx playwright install chromium，但 Playwright 工具发现您可能还没有运行npm install（或yarn install）来安装项目package.json文件中列出的所有依赖项，其中应该包括 Playwright 库。
- 我呢一开始是在电脑本机终端直接执行这个指令，会有让我先安装项目的依赖项的警告，大概原因就是：我直接运行了
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- 后来我想到，那就把code 或者npm 把
fetcher-mcp拉下来再执行是否就行了，然后我在终端先执行了npm i fetcher-mcp，然后再运行npx playwright install chromium，然后发现这时候就没有报错了！
- 后来我想到，那就把code 或者npm 把
- 解决方案：先运行
npm i fetcher-mcp安装包，再运行npx playwright install chromium，问题解决，无报错。
3. 添加另一个 MCP：g-search-mcp
然后，如法炮制的，我们可以添加佬友提供的 g-search-mcp，这是一个高效的 Google 并行搜索 MCP 服务器。
具体帖子在这
G-Search MCP：高效的 Google 并行搜索 MCP 服务器
最后CStudio 中创建好小助手，复制该话题里的Prompt ，选择某某3 系列具备工具调用能力的模型，勾选上这两个MCP 工具，然后畅快的使用叭！~~
四、使用配置好的 MCP
在 Cherry Studio 中完成以下步骤：
注意
： 相比 Lobechat 版本的 Prompt，最好添加上下图所示的内容，让 AI 知道应该如何调用 google-search 和 fetcher 两个 MCP 工具服务
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创建小助手。
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复制帖子中提供的 Prompt （稍许针对性修改，目的是让AI知道有这两个MCP工具）。
## 可使用的工具
- 可使用Google Search，返回搜索结果
- 可使用Fetcher，获取网页内容
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选择支持工具调用的模型（如 某某3 系列）。
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勾选配置好的两个 MCP 工具（
fetcher-mcp和g-search-mcp）。 -
开始畅快使用！
效果示例：
