Cherry Studio+Filesystem MCP Server：搭建个人智能文件助手

然而，由于科学上网的原因，国内用户不方便使用 Claude Desktop。本文介绍一款桌面 AI 客户端 Cherry Studio。Cherry Studio 是面向国内用户的 AI 桌面客户端，不仅具有 Claude Desktop 的文件交互能力，还提供多模型调度、编程助手与知识管理等进阶功能。本文主要内容：Cherry Studio 的功能特性与安装使用Filesystem MCP Se

人工智能小豪

964人浏览 · 2025-07-07 16:04:40

人工智能小豪 · 2025-07-07 16:04:40 发布

MCP 的官方文档的 QuickStart，介绍了基于 Claude Desktop 和 Filesystem MCP Server，实现了对本地文件的智能操作：用户以自然语言的形式下指令，大模型识别用户意图，并通过 MCP 服务端对本地文件系统的文件进行读取、搜索、创建等操作。

然而，由于科学上网的原因，国内用户不方便使用 Claude Desktop。本文介绍一款桌面 AI 客户端 Cherry Studio。Cherry Studio 是面向国内用户的 AI 桌面客户端，不仅具有 Claude Desktop 的文件交互能力，还提供多模型调度、编程助手与知识管理等进阶功能。本文主要内容：

Cherry Studio 的功能特性与安装使用
Filesystem MCP Server 介绍
基于 Cherry Studio+Filesystem MCP Server，搭建个人智能文件助手

Cherry Studio

Cherry Studio 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。 Cherry Studio 高度自定义的设计、强大的扩展能力和友好的用户体验，使其成为专业用户和 AI 爱好者的理想选择。无论是零基础用户还是开发者，都能在 Cherry Studio 中找到适合自己的 AI 功能，提升工作效率和创造力。

官方网站：https://www.cherry-ai.com/

官方文档：https://docs.cherry-ai.com/

github 项目地址：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio，目前已有 29.4 K stars

Cherry Studio 的三大特性：

💬全能 AI 助手：支持多服务商集成的 AI 对话客户端。
📚个性化知识库：支持多种格式文件导入和网页导入等方式来搭建个性化知识库。
🔒保障隐私安全：所有使用数据都储存在本地，不会上传到任何第三方服务器，并且支持本地部署的模型调用。

🧠 核心功能

1、多样化模型支持

☁️ 主流云服务：OpenAI、Gemini、Anthropic 等大语言模型云服务
🔗 AI网页集成：Claude、Perplexity、Poe、腾讯元宝等网页端AI服务
💻 本地模型支持：通过 Ollama、LM Studio 部署本地私有模型

2、AI助手与对话系统

📚 300+预设助手：覆盖编程、写作、翻译等专业领域
🤖 自定义助手：支持创建个性化AI角色
💬 多模型并行对话：同时向多个AI提问并对比回答

3、文档与数据处理

📄 多格式支持：文本、图片、Office文档、PDF等
☁️ WebDAV文件管理：云端备份与跨设备同步
📊 Mermaid图表：流程图/时序图可视化
💻 代码高亮：支持主流编程语言语法

4、实用工具集成

🔍 全局搜索：快速检索历史对话与文档
📝 主题管理：按项目分类对话记录
🔤 AI翻译：多语言实时互译
🎯 拖拽排序：界面元素自由调整
🔌 小程序支持：扩展第三方功能
⚙️ MCP服务器：支持模型上下文协议（文件/数据库安全交互）

5、用户体验优化

🖥️ 跨平台支持：Windows、macOS、Linux
📦 开箱即用：无需配置环境，安装即启动
🎨 主题与窗口：明/暗主题切换+透明窗口效果
📝 Markdown渲染：完整支持Markdown语法
🤲 内容分享：一键导出对话与图表

🚀 功能规划

后续 Cherry Studio 将推出以下功能：

类别	功能亮点
🎯 核心增强	智能内容选择优化 · 深度研究能力 · 全局记忆系统 · 文档预处理升级 · MCP生态市场
🗂 知识管理	笔记与收藏集 · 动态画布可视化 · OCR文字识别 · TTS语音合成
📱 平台扩展	HarmonyOS版 · Android/iOS应用（第一阶段） · 多窗口支持 · 窗口置顶功能
🔌 高阶特性	插件系统 · 语音识别（ASR） · 助手与主题交互重构

安装与使用

在下载页面：https://docs.cherry-ai.com/cherry-studio/download，选择与操作系统匹配的版本下载后，点击 exe 文件，按照提示指引，完成安装。

模型服务配置

设置模型服务，以选择阿里云的模型服务为例：点击左下角的设置按钮，选择模型服务，选择模型供应商：阿里云百炼；填写 API key；点击右上角的按钮，开启该服务。

设置默认模型：点击默认模型，选择阿里云百炼的 qwen-max 模型作为默认助手模型。

与模型对话：点击左上角的对话按钮，选择默认助手，开启与大模型的对话（默认模型是之前设置的 qwen-max）。下方可选择辅助功能，如选择模型、网络搜索、MCP 服务器等。

Cherry Studio 具有丰富的功能，具体使用说明，可阅读官方文档：https://docs.cherry-ai.com/

Filesystem MCP Server

Filesystem MCP Server 是 MCP 官方仓库的一个 MCP 服务端实现。它将文件系统操作（如读文件、写文件、管理目录）暴露为 MCP 协议定义的标准接口（Tools）。这使得遵守 MCP 协议的 AI 模型能够安全地与主机文件系统进行交互。

项目地址：https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem

主要功能

read_file：读取单个文件的完整内容 (UTF-8)。
read_multiple_files：同时读取多个文件的内容（错误文件不影响其他读取）。
write_file：创建新文件或覆盖现有文件内容（使用时需谨慎）。
edit_file (高级功能)：对文件内容进行选择性编辑。
create_directory：创建目录（包括父目录），如果目录已存在则静默成功。
list_directory：列出目录内容，并用 [FILE] 或 [DIR] 标记类型。
move_file：移动或重命名文件和目录。
search_files：递归搜索匹配特定模式（支持 glob，不区分大小写）的文件/目录，并可排除特定模式。
get_file_info：获取文件/目录的详细元数据（大小、创建/修改/访问时间、类型、权限）。
list_allowed_directories：列出服务器被允许访问的所有目录。

技术实现与部署

语言： Node.js

部署方式：

1、Docker (推荐且安全)：

构建镜像：docker build -t mcp/filesystem -f src/filesystem/Dockerfile .
运行容器：通过 docker run 命令启动，使用 --mount 参数将宿主机上允许访问的目录绑定挂载 (bind mount) 到容器内的 /projects 路径下。可以设置 ro 标志控制只读访问。
Docker 部署天然提供了一层隔离。

服务配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--mount", "type=bind,src=/Users/username/Desktop,dst=/projects/Desktop",
        "--mount", "type=bind,src=/path/to/other/allowed/dir,dst=/projects/other/allowed/dir,ro",
        "--mount", "type=bind,src=/path/to/file.txt,dst=/projects/path/to/file.txt",
        "mcp/filesystem",
        "/projects"
      ]
    }
  }
}

2、NPX (便捷，但隔离性弱于 Docker)：

使用 npx 直接运行包 (@modelcontextprotocol/server-filesystem)，在命令后跟上允许访问的本地目录路径列表。配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/username/Desktop",
        "/path/to/other/allowed/dir"
      ]
    }
  }
}

使用该运行方式，需要在本机安装 node.js 。可在 https://nodejs.org/zh-cn 上下载安装包进行安装。安装完成后，在终端输入：node --version，验证是否已安装成功。

C:\Users\yuan_>node --version
v22.17.0

搭建个人智能文件助手

配置 MCP 服务端

点击 Cherry Studio 的设置，选择 MCP 服务器，点击右上角的“添加服务器”，可以选择可视化的快速创建、从 JSON 导入两种方式：

以 JSON 方式，配置 Filesystem MCP Server，允许访问我的桌面和下载目录。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:\\Users\\yuan_\\Desktop",
        "C:\\Users\\yuan_\\Downloads"
      ]
    }
  }
}

保存 JSON，即创建 MCP 服务器。

我们还可以点击上方的搜索 MCP 服务器，发现更多第三方已实现的 MCP 服务器：