在cherry studio中启用MCP
在上一期的博客中，我们介绍了模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的基本原理，以及一些常用的MCP服务供应商。但，如何在AI agent中启用这些MCP，则是另一个贴近实践的重要问题。在本文中，我们将以Cherry Studio为例，讲述如何启用这些MCP工具，并通过一个实际例子（论文阅读过程中的通讯作者实验室背景调研），展示MCP的强大能力。
一、安装和配置Cherry Studio
半年前，在《cherry studio：安装、配置，以及一些比较好用的API推荐》这篇文章中，我曾经介绍过 cherry studio 这个跨平台的AI工具。因此，此处不再赘述。
- 安装包：可以在下载页面 上获取。
- 安装过程与API配置：参考《cherry studio：安装、配置，以及一些比较好用的API推荐》这篇文章。
为了方便读者朋友们的测试，下面我提供一个智谱GLM的API，大家可以根据实际需求进行配置。
1 | 智谱开放平台 |
二、在cherry studio中设置MCP
如下图，在“设置”-“MCP”页面中，我们可以找到预装MCP，以及自定义MCP的设置。预装的MCP以一些基础工具为主，例如对话记忆、网页搜索等工具。
要添加MCP工具，点击这一页面右上角的“+添加”按钮即可。cherry studio提供了三种方法，分别是快速创建、从JSON导入和导入DXT包。其中，许多MCP服务提供商会提供JSON版本的配置文件，因此我们优先采取从JSON包导入的方法进行添加。
（一）示例：pubmed接口MCP
以 mcp-pubmed-llm-server 为例，这是阿里云Modelscope平台上托管的一个PubMed文献数据接口MCP工具（如下图）。
要想在cherry studio中引入这个MCP，我们需要找到页面右侧的Service Configuration，选择Stdio这种服务模式（通常来说，Stdio这种方式更稳定，因为涉及到的MCP服务是以nodejs包的形式运行在本地，更少会受到网络波动的影响），然后复制这里的json文本。
随后，我们回到cherry studio的设置界面，创建一个MCP工具，选择“从JSON导入”并粘贴上述json文本内容（如下图）。点击确定，则这个MCP工具的代码会通过npx自动同步到本地，cherry studio会自动完成MCP工具的检查和启用。
我们在MCP设置中也可以查看mcp-pubmed-llm-server 这个工具的状态。如下A图，在MCP列表中现在可以看见mcp-pubmed-llm-server这个工具；点击这个工具，将会看见更详细的设置，如B图所展示的工具元数据以及C图展示的内置工具列表。这些内置工具列表，将会在用户调用AI时以提示词注入的形式告诉AI大模型。
（二）另一个示例：Bing搜索
MCP工具介绍： bing-cn-mcp-server
上图是这个MCP的介绍，包括Stdio服务模式下的json配置文件。
这次我们一步到位，直接把json的内容添加到cherry studio中。添加完成以后的结果如下图所示，这一MCP内置了两个可供调用的工具。
三、应用示例：实验室背景检索
接下来，我们以一个研究生科研生活中的一个常见情景为例，展示MCP的强大能力。
组会文献分享，或者说Journal Club，是实验室生活的重要环节，在Journal Club中我们常常需要分享一篇科研论文，从研究背景、科学问题、实验方法等角度剖析前人工作，并从中学习新的思路或研究发现。在准备Journal Club的slide时，我们常常需要对作者团队的实验室背景信息也进行检索和整理。
传统上，检索实验室背景依靠低效率的人工操作——这包括以不同关键词检索Bing/Google/GoogleScholars/PubMed等网站，查找实验室主页，查询实验室过往已发表文献等等。这种方法工作量大、耗时长，需要更加高效的方法加速这个过程。
基于cherry studio提供的AI agent能力，以及我们接入的MCP工具，或许我们可以使用AI帮我们解决这个问题。
下面是一个例子，我想调研的实验室是南加州大学的Liang Chen课题组，但是在调研时我只知道她的Researchgate主页和大学教职工主页。我将这些信息告诉了AI，并启用了MCP，如下图
请你帮我调研一下University of Southern California, Liang Chen 这位科研人员的信息，包括实验室官网、课题组研究方向、当前已发表文献。你可以调用系统提供的MCP工具进行网页检索和网页下载。下面是两个对你有用的网址：
- https://www.researchgate.net/scientific-contributions/Liang-Chen-2166292473
- https://dornsife.usc.edu/profile/liang-chen/
除此之外，你还可以在bing和Google scholar上检索。请你开始你的检索，谢谢你
下面是AI agent调用MCP的情况——如图A，AI正确识别出了我们的需求，并利用MCP的能力发起了调用。如图B，AI生成的调研报告非常详细（并且可验证），可以作为我们Journal Club的详情页了。
更高阶的使用方法是，在调研完成基本信息以后，将实验室的已发表文献整理为列表，要求AI调用Pubmed MCP进行阅读和整合，从而梳理实验室的研究路线。下面是一个例子：
上述内容是xxx教授的部分科研内容，这些论文都涉及xxx主题。请你调用系统提供给你的MCP工具，获取和阅读这些论文，并帮我梳理xxx教授这些年来的研究路线以及重要发现，谢谢你！
最终结果如下所示（由于内容很长，这里没截全；另外，我发现在完成这类MCP调用任务的时候，GPT5.2、Qwen-plus和DeepSeek-V3.2都比较好用，GLM-4.6有时候则会有点小毛病）。
总之，有了MCP的AI大模型，真的太强了！