上一篇分享了Cherry Studio的基础使用，今天我们继续，介绍一下MCP、Agent、Skills的使用。

MCP使用

安装 uv、Bun

在 设置 - MCP 服务器 中，点击 安装 按钮，即可自动下载并安装。

• uv 是一个快速的 Python 包安装和依赖解析器。它可以显著提升 Python 项目的依赖管理速度。

• Bun是一个快速的全面的 JavaScript 工具包，可以用来进行 JavaScript 和 TypeScript 项目的打包、测试和运行。

配置MCP

我们举例安装两个mcp，用于后面的演示使用。

Chrome开发者工具MCP，能够控制和检查实时的 Chrome 浏览器。

{
  "mcpServers": {
    "chrome-devtools": {
      "args": [
        "-y",
        "chrome-devtools-mcp@latest",
        "--auto-connect=true"
      ],
      "command": "npx"
    }
  }
}

复制上面的代码，点击添加 - 从JSON导入。访问：chrome://inspect/#remote-debugging 启用远程调试

麦当劳MCP，支持麦乐送点餐、积分兑换、活动日历查询等业务场景。

具体操作参考：https://open.mcd.cn/mcp/doc

{
  "mcpServers": {
    "mcd-mcp": {
      "type": "streamablehttp",
      "url": "https://mcp.mcd.cn",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_MCP_TOKEN"
      }
    }
  }
}

添加完成后如下图：

点击进入详情页，可以点击工具查看支持的功能。

更多的mcp，可以通过魔搭社区查找安装。找到你想安装的MCP，页面左侧配置完成点击连接即可。

使用方式

对话时，点击底部MCP的图标，选择自动或者手动指定你想调用的MCP。

发送你的需求就行了。比如，帮我领取麦当劳优惠券，最近有哪些麦当劳活动，浏览餐品列表，点餐等等。

Agent使用

创建Agent

• 模型这里有限制，目前只支持Anthropic端点的模型。

• 权限模式推荐使用全自动模式，无需询问用户，可以直接操作。担心被删除可以使用普通模式。

• 工作目录最好指定一个，可以给Agent一个单独的空间去存放信息。

配置Agent

可以在Agent编辑中，设置你想使用的MCP工具。也可以安装你需要的插件。

安装Skill

目前内置的安装插件功能不是很好用，我们可以在一些网站上寻找需要的skill，通过AI给你安装。

一些skill商店：

• https://skills.sh/

• https://skillsmp.com/zh

• https://www.aitmpl.com/skills

• https://skillhub.tencent.com/

skill推荐：

• https://mp.weixin.qq.com/s/PshGWpePvpcuSCv4RL-e9w

• https://mp.weixin.qq.com/s/rPe76OpApgf0q_oAK4V6fw

比如我要安装了一个电子表格分析的skill。直接发送安装命令给AI就行。例如：安装技能到当前目录下，npx claude-code-templates@latest --skill enterprise-communication/excel-analysis

这里推荐实际使用中，按照Agent的作用，添加它需要的MCP和Skill。功能职责分开，节省上下文也避免造成不必要的上下文消耗。

使用案例

例如我要使用电子表格分析的skill来分析数据表格，首先将表格放到工作目录下。发送指令：文件名.xlsx 帮我数据分析并生成图表。

然后就会分析我们得表格数据并生成图表。这里我就不具体放效果图了。如果在使用中发现有问题，可以让它修改问题并迭代skill，例如我在使用中发现图表中的中文乱码了，那就可以这样做。下次使用时，就能避免此类问题，越用越好用。

创建Skill

如果现有的skill不能满足你的使用需求，可以根据自己的日常操作，自己创建skill。基本和写提示词的思路很像。大概有以下几点：

1. 只写 AI 不知道的东西。
   就这样想，如果你要把这个工作交接给你经验丰富的同事，你需要告诉他什么？Excel 怎么做这种就不用教了吧。
   告诉它你的私有规则、个人习惯、行业里的特殊流程等等，这些才值得写。比如“工作周从周三算起”“老板只看柱状图不看饼图”。每写一句想想，这个信息 AI 会知道吗？如果知道，可以删掉。

2. 把流程拆成步骤，带上决策分支。
   不只是“第一步、第二步”，还要写清“如果遇到 XX 情况，怎么处理”。比如“如果某个分类没有内容，跳过，不要写’本周无更新’”。这比“你自己判断”靠谱得多。

3. 用示例代替解释。
   一个正确示例 + 一个错误示例，胜过三段文字说明。复杂任务就给一个完整的“输入→输出”示例，放到 references/ 文件夹里按需引用。

4. 写任务指令，不要堆身份设定。
   “你是一个资深 XX 专家，拥有20年经验”这种人设描述不要添加，因为多个技能多个身份添加在上下文中，反而会混乱，实际效果不一定好。一定要告诉 AI 具体要做什么事情。

5. 信息分层，按需加载。
   核心规则放主文件，参考资料、模板放单独文件，AI 需要时再去调用读取。主文件控制在 500 行以内，引用保持一层深度，别套娃。SKILL.md 直接引用参考文件就好，（比如“需要参考格式时，请读取 references/output-example.md”），注意参考文件本身不要再引用其他文件。

6. 复杂流程加验证环节。
   AI 可能在某一步出错但要到后面才暴露。如果是比较复杂的任务，就可以在关键步骤后加检查点，验证通过才继续。可以在关键步骤后加一句“做完这步先检查 XX 是否正确，确认没问题再继续下一步”。

7. 先跑起来，再慢慢打磨修改。
   Skill 很难做到一次就是完美的，可以先做一些尝试，哪里不对再优化。

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当然也可以让AI帮你写，你只需要做好上面的把关。首先需要安装创建skill的技能。

然后说明你想创建的skill，根据提示引导，补充你的具体操作就行了。

例如我这里让它帮我做一个抓取X首页信息的skill，方式是通过上面我们安装的chrome-devtools-mcp去打开网页实现。

帮我获取X上最新的五条推荐数据，过滤广告和敏感信息。执行效果：

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参考

• 新手小白也能写出好用Skill，保姆级教程和Skill分享。