MCP的客户端集成：如何快速接入MCP服务

### 如何在本地搭建 MCP Server 并连接到 Cherry Studio 要在本地环境中成功搭建 MCP (Model Context Protocol) Server 并将其接入 Cherry Studio，可以按照以下方式操作： #### 1. 安装 Python 和必要的依赖项 为了运行 MCP Server，首先需要安装 Python 环境以及相关的库。Python 是一种广泛使用的编程语言，在此场景下用于实现服务器逻辑。 确保已安装最新版本的 Python，并通过 pip 命令安装所需的包： ```bash pip install flask requests model-context-protocol ``` 上述命令会安装 Flask Web 框架以及其他可能需要用到的支持库[^2]。 #### 2. 配置 MCP Server 基于文档中的指导，可以通过简单的脚本快速构建一个基本的功能性 MCP Server。下面是一个基础示例代码片段，展示如何设置并启动一个 MCP Server 实例： ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/mcp', methods=['POST']) def handle_mcp_request(): data = request.json # 处理传入的数据... response_data = {"status": "success", "message": f"Received {data}"} return jsonify(response_data) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` 这段代码定义了一个 HTTP POST 接口 `/mcp` 来接收来自客户端的消息请求，并返回处理后的响应数据。可以根据实际需求扩展该接口功能来满足更复杂的应用场景。 #### 3. 连接到 Cherry Studio 完成 MCP Server 的部署之后，下一步就是让其能够被 Cherry Studio 所识别和访问。这通常涉及到修改应用程序内的配置文件或者界面选项以指定目标地址和服务端口号等参数[^1]。 具体来说，打开 Cherry Studio 软件后寻找有关外部服务集成的部分；在此处输入刚才所设定好的 localhost URL 地址（例如 `http://localhost:8080/mcp`），保存更改即可尝试建立初步联系测试连通状态是否正常。 如果一切顺利的话，则应该可以看到双方之间已经形成了有效的通信链路！ ---