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# Cherry Studio

> 最零门槛的接入方式，装了就能用。适合所有用户。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/dropcv-77/IwNk1CkIuaf50zXX/images/integration/cherry-studio-homepage.png?fit=max&auto=format&n=IwNk1CkIuaf50zXX&q=85&s=8bcf1d5f0ae3e8719b09ab829247f79b" alt="Cherry Studio 界面" width="1280" height="800" data-path="images/integration/cherry-studio-homepage.png" />
</Frame>

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

<Steps>
  <Step title="下载安装 Cherry Studio">
    访问 [cherry-ai.com](https://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。
  </Step>

  <Step title="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](https://ollama.ai)
    2. 拉取模型：`ollama pull qwen3:8b`
    3. Cherry Studio 中选择 Ollama 提供商
  </Step>

  <Step title="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 | Streamable HTTP                                   |
    | 地址 | `https://api.dropcv.work/api/external/v1/mcp/mcp` |

    4. 在 Headers 中添加认证信息：

    | Header 名      | 值                     |
    | ------------- | --------------------- |
    | Authorization | `Bearer <你的 API Key>` |

    5. 点击「保存」
  </Step>

  <Step title="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
  </Step>

  <Step title="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"
  </Step>
</Steps>

## 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