国人 AI 助手神器 Cherry Studio MCP实现数据库查询超详细流程！

今天给大家推荐一款专为国人定制的 AI 助手神器- Cherry Studio。

CherryStudio 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。

不管你是零基础小白用户还是技术专家，都能在 CherryStudio 中创建出自己想要的AI功能，提升工作效率和创造力。

下面我们首先详细介绍一下CherryStudio这款神器，然后再继续讲解如何Cherry Studio+MCP实现数据库查询！

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CherryStudio核心功能与特色

1. 基础对话功能

• 一问多答：支持同一问题通过多个模型同时生成回复，方便用户对比不同模型的表现。

• 自动分组：每个助手的对话记录会自动分组管理，便于用户快速查找历史对话。
• 对话导出：支持将完整对话导出为多种格式（如 Markdown、Word 等），方便储存与分享。
• 高度自定义参数：除了基础参数调整外，还支持用户填写自定义参数，满足个性化需求。

• 助手市场：内置千余个行业专用助手，涵盖翻译、编程、写作等领域，同时支持用户自定义助手。

• 多种格式渲染：支持 Markdown 渲染、公式渲染、HTML 实时预览等功能，提升内容展示效果。

2. 多种特色功能集成

• AI 绘画：提供专用绘画面板，用户可通过自然语言描述生成高质量图像。

• AI 小程序：集成多种免费 Web 端 AI 工具，无需切换浏览器即可直接使用。
• 翻译功能：支持专用翻译面板、对话翻译、提示词翻译等多种翻译场景。
• 文件管理：对话、绘画和知识库中的文件统一分类管理，避免繁琐查找。

• 全局搜索：支持快速定位历史记录和知识库内容，提升工作效率。

3. 多服务商统一管理机制

• 服务商模型聚合：支持 OpenAI、Gemini、Anthropic、Azure 等主流服务商的模型统一调用。
• 模型自动获取：一键获取完整模型列表，无需手动配置。
• 多秘钥轮询：支持多个 API 秘钥轮换使用，避免速率限制问题。
• 精准头像匹配：为每个模型自动匹配专属头像，提升辨识度。
• 自定义服务商：支持符合 OpenAI、Gemini 、Anthropic等规范的三方服务商接入，兼容性强。

4. 高度自定义界面和布局

• 自定义 CSS：支持全局样式自定义，打造专属界面风格。
• 自定义对话布局：支持列表或气泡样式布局，并可自定义消息样式（如代码片段样式）。
• 自定义头像：支持为软件和助手设置个性化头像。
• 自定义侧边栏菜单：用户可根据需求隐藏或排序侧边栏功能，优化使用体验。

5. 本地知识库系统

• 多种格式支持：支持 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、TXT、MD 等多种文件格式导入。
• 多种数据源支持：支持本地文件、网址、站点地图甚至手动输入内容作为知识库源。
• 知识库导出：支持将处理好的知识库导出并分享给他人使用。
• 支持搜索检查：知识库导入后，用户可实时检索测试，查看处理结果和分段效果。

6. 特色聚焦功能

• 快捷问答：在任何场景（如微信、浏览器）中呼出快捷助手，快速获取答案。
• 快捷翻译：支持快速翻译其他场景中的词汇或文本。
• 内容总结：对长文本内容进行快速总结，提升信息提取效率。
• 解释说明：无需复杂提示词，一键解释说明不懂的问题。

7. 数据保障

• 多种备份方案：支持本地备份、WebDAV 备份和定时备份，确保数据安全。
• 数据安全：支持全本地场景使用，结合本地大模型，避免数据泄漏风险。

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项目优势

1. 小白友好：CherryStudio 致力于降低技术门槛，零基础用户也能快速上手，让用户专注于工作、学习或者创作。
2. 文档完善：提供详细的使用文档和常见问题处理手册，帮助用户快速解决问题。
3. 持续迭代：项目团队积极响应用户反馈，持续优化功能，确保项目健康发展。
4. 开源与扩展性：支持用户通过开源代码进行定制和扩展，满足个性化需求。

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适用场景

• 知识管理与查询：通过本地知识库功能，快速构建和查询专属知识库，适用于研究、教育等领域。
• 多模型对话与创作：支持多模型同时对话，帮助用户快速获取信息或生成内容。
• 翻译与办公自动化：内置翻译助手和文件处理功能，适合需要跨语言交流或文档处理的用户。
• AI 绘画与设计：通过自然语言描述生成图像，满足创意设计需求。

正题开始，Cherry Studio+MCP如何实现数据库查询！

简单介绍什么是MCP？为什么它如此重要？

MCP（Model Context Protocol）是模型上下文协议，它允许大型语言模型（LLM）通过协议与外部工具或服务交互，动态获取实时数据或执行操作。

简单来说，它让模型不再局限于静态知识库，而是能像人类一样调用搜索引擎、访问本地文件、连接API服务，甚至操作第三方软件。

MCP的两种模式：

STDIO模式（本地运行）：本地安装运行MCP Server，但需配置开发环境。

配置流程：

第一步：安装依赖：需Python（推荐用uv安装）和NodeJS（推荐bun代替npm），Windows/MacOS/Linux均支持；

第二步：添加MCP服务：在Cherry Studio->Settings->MCP Servers中，选择Edit JSON，填写mcpServers配置内容。

SSE模式（远程服务）：无需本地环境，仅需输入服务器URL，适合调用云端API（如天气查询、数据库接口）。

配置流程：比较简单，直接输入SSE服务地址即可。

Cherry Studio+MCP实现数据库查询详细操作流程：

1. mysql数据库安装

• 下载测试数据库，这里我们字节使用MySQL官方提供的Employees（员工数据库）即可。
• 创建挂载目录，创建数据持久化目录和数据初始化目录

gitclonehttps://github.com/datacharmer/test_db.git

mkdir-p~/mysql_demo/data#数据持久化目录

mkdir-p~/mysql_demo/init#初始化SQL脚本目录

• 把测试数据复制到mysql初始化目录：

cptest_db/employees.sqlmysql_demo/init

llmysql_demo/init

total16

-rw-r--r--1bbstaff4.1K19Mar14:25employees.sql

• 启动mysql服务

dockerrun-d\

--namemysql_test\

-p3306:3306\

-eMYSQL_ROOT_PASSWORD=123456\

-v~/mysql_demo/data:/var/lib/mysql\

-v~/mysql_demo/init:/docker-entrypoint-initdb.d\mysql:8.0\

--character-set-server=utf8mb4\

--collation-server=utf8mb4_unicode_ci1043a0a4164016d6722903037713ae852de2109ed770b6a31498cca741b1411d

查看mysql运行状态：

dockerps
CONTAINERID  IMAGE    COMMAND         CREATED     STATUS     PORTS               NAMES1043a0a41640 mysql:8.0 "docker-entrypoint.s…" 23secondsago  Up22seconds 0.0.0.0:3306->3306/tcp,33060/tcp  mysql_test

• 查看测试数据：

dockerexec-itmysql_testmysql-uroot-p123456mysql:[Warning]Usingapasswordonthecommandlineinterfacecanbeinsecure.WelcometotheMySQLmonitor.Commandsendwith;or\g.YourMySQLconnectionidis8Serverversion:8.0.41MySQLCommunityServer-GPLCopyright(c)2000,2025,Oracleand/oritsaffiliates.OracleisaregisteredtrademarkofOracleCorporationand/oritsaffiliates.Othernamesmaybetrademarksoftheirrespectiveowners.Type'help;'or'\h'forhelp.Type'\c'toclearthecurrentinputstatement.mysql>showdatabases;+--------------------+|Database|+--------------------+|employees||information_schema||mysql||performance_schema||sys|+--------------------+5rowsinset(0.01sec)mysql>

安装ollama+qwen2.5

Ollama安装：

在Ollama官网下载（ollama.com/download）安装相应Ollama。

安装完成后，在浏览器输入localhost:11434。

如果显示Ollama is running，则表示Ollama安装成功。

qwen2.5安装 ：

执行如下命令安装qwen2.5:7b

ollamarunqwen2.5

执行ollama list命令，验证是否安装完成。

ollamalistNAMEIDSIZEMODIFIEDqwen2.5:latest845dbda0ea484.7GB5hoursagogemma3:latestc0494fe002513.3GB5hoursagobge-m3:latest7907646426071.2GB19hoursagodeepseek-r1:1.5ba42b25d8c10a1.1GB19hoursagodeepseek-r1:8b28f8fd6cdc674.9GB6weeksago

Cherry Studio安装

访问Cherry Studio官网（cherry-ai.com/download）下载安装。安装完成后，Cherry Studio，初始界面如下：

我们在Cherry Studio添加Ollama服务：在菜单中选择Cherry Studio->Settings->Model Provider。

第一步，先关闭掉SiliconFlow提供的默认模型。

第二步，定位到Ollama，打开开关。并添加全部模型。

打开Cherry Studio->Settings->Default Model，默认模型选择“qwen2.5”。

mysql_mcp_server安装

以python的mysql_mcp_server包来演示。

下载mysql_mcp_server

gitclonehttps://github.com/designcomputer/mysql_mcp_server.gitCloninginto'mysql_mcp_server'...remote:Enumeratingobjects:81,done.remote:Countingobjects:100%(81/81),done.remote:Compressingobjects:100%(57/57),done.remote:Total81(delta27),reused68(delta14),pack-reused0(from0)Receivingobjects:100%(81/81),16.17KiB|178.00KiB/s,done.Resolvingdeltas:100%(27/27),done.

• 安装依赖文件

cdmysql_mcp_serverpipinstall-rrequirements.txt

在MCP Servers添加mysql_mcp_server：

操作步骤：Cherry Studio->Settings->MCP Servers中，选择Edit JSON，填写下面内容。

{"mcpServers":{"mysql":{"command":"/Users/bb/.local/bin/uv","args":["--directory","/Users/bb/mysql_mcp_server","run","mysql_mcp_server"],"env":{"MYSQL_HOST":"localhost","MYSQL_PORT":"3306","MYSQL_USER":"root","MYSQL_PASSWORD":"123456","MYSQL_DATABASE":"employees"}}}}

下一步，激活mysql_mcp_server服务。

至此mysql_mcp_server服务已经安装完成并成功激活。

下面重头戏了，Cherry Studio+MCP数据库查询

要使用MCP功能，就需要开启tools功能，操作步骤如下：

qwen2.5开启tools功能 ：

在Model Provider->Ollama中找到qwen2.5选中Function Calling函数调用功能。

在输入框开启MCP：

在输入框中选中MCP Server开启MCP服务。

完成上述操作我们就可以通过查询数据库列表，进而实现查询员工信息操作，Cherry Studio+MCP数据库查询功能圆满成功！

通过今天的实战，相信小伙伴们已经对MCP有了初步的了解，并掌握了在Cherry Studio中配置和使用MCP服务的基本方法。

这只是一个开始，MCP的世界充满了无限的可能性等待你去探索。