最新版是1.7.13,修复了一些问题.但是我注意到1.7.10(1.7.12发版)更新了一个功能,"MCP HUB",看名字和具体的功能效果也知道应该是参考了某个MCP网关项目.

这个功能可以很大程度缓解MCP使用会遇到的问题:就是你启用的MCP服务器越多,上下文被侵占的就越多,导致徒增Token消耗,AI注意力下降等.因为MCP服务器本身包含大段的描述语句,包括提示词,参数等.而且日常用基本都是添加很多个MCP服务器一块使用(尤其是Github的MCP服务器,这玩意儿包含40个工具),那么当你跟AI说第一句话的时候,所有启用的MCP服务器的描述信息就会被一同喂给AI,哪怕AI只是需要用到其中几个甚至1个工具而已.

那么现在这个新功能本身也是个MCP服务器，通过暴露2个工具，一个search，通过关键字匹配工具,然后通过算法加权打分,最后给出几个得分最高的工具给AI选,然后AI通过exec工具调用最合适的工具.这样一来,就不用暴露已启用的全部MCP服务器的信息给AI了,只需要暴露几个最匹配的,节省了大量Token的同时,效率也高了.

反正就是有点类似SKILLS,按需加载的意思.

而且Cherry Studio没有用到嵌入式模型来向量化搜索,就是关键字匹配加算法,非常的简单易用.

只需要正常在设置里启用所有的MCP服务器,然后在聊天界面的MCP工具配置里选择"自动"即可.

只会暴露几个最匹配的工具

然后AI自行调用需要的工具

非常的高效,舒适,可以看到这个问题下来,在我启用了总共9个MCP服务器总计64个工具的情况下,右下角Token消耗数才2K不到(虽然计算应该没那么精准),要是放之前,光启用Github这1个MCP服务器,啥都不干就得5K往上,因为他40个工具描述信息加起来实在太多了.