
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
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)
- 在左侧菜单点击「模型提供商」
- 选择 Anthropic
- 填入你的 Claude API Key
- 选择 claude-sonnet-4-20250514 模型
- 选择 OpenAI 提供商
- 填入 API Key
- 选择 gpt-4o 模型
- 安装 Ollama
- 拉取模型:
ollama pull qwen3:8b - Cherry Studio 中选择 Ollama 提供商
3
添加 DropCV MCP Server
- 在 Cherry Studio 底部找到 MCP 按钮,点击进入配置页
- 点击「添加 MCP Server」
- 填写配置信息:
- 在 Headers 中添加认证信息:
- 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.work
- 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”
常见问题
MCP 连接不上
- 确认你的网络可以访问
api.dropcv.work - 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

