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Documentation Index

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Cherry Studio 界面
Cherry Studio 是一款开源的桌面 AI 客户端，支持多种大模型，适合不想折腾技术、只想开箱即用的用户。

​
为什么推荐 Cherry Studio

  • 零门槛：纯图形界面，不需要写任何代码
  • 免费：软件本身免费开源
  • 多模型：内置 Claude、GPT、Gemini 等主流模型
  • MCP 支持：可以通过 MCP 连接 DropCV 人才库
1

下载安装 Cherry Studio

访问 cherry-ai.com 下载对应系统的安装包。
  • Windows：下载 .exe 安装包
  • macOS：下载 .dmg 安装包
  • Linux：下载 .AppImage
安装后打开，按提示完成初始化。
2

配置模型（选择一个）

Cherry Studio 需要一个 LLM 后端才能工作。推荐以下方式：方式 A：使用 Claude（推荐）
  1. 在左侧菜单点击「模型提供商」
  2. 选择 Anthropic
  3. 填入你的 Claude API Key
  4. 选择 claude-sonnet-4-20250514 模型
方式 B：使用 OpenAI
  1. 选择 OpenAI 提供商
  2. 填入 API Key
  3. 选择 gpt-4o 模型
方式 C：使用本地模型（免费）
  1. 安装 Ollama
  2. 拉取模型：ollama pull qwen3:8b
  3. Cherry Studio 中选择 Ollama 提供商
3

添加 DropCV MCP Server

  1. 在 Cherry Studio 底部找到 MCP 按钮，点击进入配置页
  2. 点击「添加 MCP Server」
  3. 填写配置信息：
字段值
名称DropCV 人才库
类型SSE
地址https://api.dropcv.com/mcp
  1. 在 Headers 中添加认证信息：
Header 名值
AuthorizationBearer <你的 API Key>
  1. 点击「保存」
4

验证连接

配置完成后，MCP Server 列表中应该显示 DropCV 为已连接状态。如果显示连接失败，请检查：
  • API Key 是否正确
  • 网络是否能访问 api.dropcv.com
  • MCP Server 地址是否正确
5

开始使用

在 Cherry Studio 的对话窗口中，直接用自然语言操作人才库：示例对话：
  • “帮我找出人才库里所有 3 年以上 React 经验的候选人”
  • “把这份 JD 跟我的人才库匹配，列出前 5 个最合适的人”
  • “给候选人张三加一条备注：面试表现优秀，推荐给客户”
  • “帮我对比一下李四和王五的优劣势”

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常见问题

​
MCP 连接不上

  • 确认你的网络可以访问 api.dropcv.com
  • 检查 API Key 是否正确（不要有多余的空格）
  • 尝试重启 Cherry Studio

​
模型回复不使用 DropCV 工具

  • 确认 MCP Server 状态为”已连接”
  • 在对话中明确提到”人才库”或”候选人”等关键词
  • 尝试重新发送消息

​
本地模型效果不好

  • 推荐使用 Claude 或 GPT 等云端模型，效果更稳定
  • 如果用本地模型，推荐 8B 以上参数量的模型