将 Cherry Studio 的本地知识库通过 MCP (Model Context Protocol) 暴露给 AI 客户端(Cursor、Claude Desktop、opencode 等)。
在任何支持 MCP 的 AI 客户端配置文件中添加:
{
"mcpServers": {
"cherry-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y", "cherry-mcp",
"--embed-url", "http://127.0.0.1:1234",
"--embed-model", "text-embedding-qwen3-embedding-8b",
"--embed-dim", "4096"
]
}
}
}Tip
--embed-api-key 使用本地模型时可省略;首次执行 npm 会自动安装依赖。
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"cherry-mcp": {
"type": "local",
"command": [
"npx", "-y", "cherry-mcp@latest",
"--top-k", "10",
"--threshold", "0.6",
"--max-fetch", "1000",
"--kb-path", "C:\\Users\\你的用户名\\AppData\\Roaming\\CherryStudio\\Data\\KnowledgeBase",
"--embed-url", "http://127.0.0.1:1234",
"--embed-model", "text-embedding-qwen3-embedding-8b",
"--embed-dim", "4096"
],
"enabled": true
}
}
}所有参数支持 CLI 传入,也可通过环境变量注入。优先级:CLI 参数 > 环境变量
Important
以下参数为必填:--embed-url、--embed-model、--embed-dim
| CLI 参数 | 环境变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
--top-k <n> |
DEFAULT_TOP_K |
20 |
最大返回结果数 |
--threshold <n> |
DEFAULT_THRESHOLD |
0.5 |
最低相似度阈值(0-1) |
--max-fetch <n> |
MAX_FETCH |
1000 |
每库最多读取的记录数 |
--kb-name <str> |
DEFAULT_KB_NAME |
- | 限定搜索指定名称的知识库 |
--kb-path <dir> |
CHERRYSTUDIO_KB_PATH |
Windows 自动识别 | 知识库根目录路径 |
--embed-url <url> |
EMBEDDING_URL |
(必填) | Embedding API 地址 |
--embed-api-key |
EMBEDDING_API_KEY |
- | API Token(本地模型可留空) |
--embed-model <id> |
EMBEDDING_MODEL |
(必填) | 向量模型 ID |
--embed-dim <n> |
EMBEDDING_DIMENSION |
(必填) | 向量维度(须与模型实际输出一致) |
| 工具名 | 说明 |
|---|---|
list_knowledge_bases |
列出所有知识库(名称、路径、向量数量、维度等) |
search_knowledge |
向量相似度检索,返回最相关的文档片段 |
# 克隆项目
git clone https://github.com/UserTheo02726/cherry-mcp.git
cd cherry-mcp
# 安装依赖
npm install
# 启动 MCP 服务(替换为自己的参数)
node src/index.js --embed-url "http://127.0.0.1:1234" --embed-model "text-embedding-qwen3-embedding-8b" --embed-dim 4096
# 或使用环境变量
EMBEDDING_URL=http://127.0.0.1:1234 EMBEDDING_MODEL=text-embedding-qwen3-embedding-8b EMBEDDING_DIMENSION=4096 node src/index.jsNote
MCP 服务启动后会等待 IDE 客户端连接,不会显示交互界面。
- Node.js >= 20
- 已运行 Cherry Studio 并创建至少一个知识库
- 可访问的 Embedding API(本地 LM Studio 或远程 SiliconFlow 等)