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Cherry Studio 保姆级配置流程-适用所有手动配置参考

把 Gety 接入 Cherry Studio，让 AI 基于你的本地文件直接回答。

一、在 Gety 中启用 MCP​

  1. 打开 Gety -> 设置 -> AI 集成，选择 MCP。

  2. 在弹窗中输入易记的名称（如 “CherryStudio” ），点击「创建」。

  3. 复制生成的 JSON 配置信息备用。

二、在 CherryStudio 中添加 Gety​

  1. 打开 设置 -> MCP 设置 -> 添加服务器 -> 从 JSON 导入

  2. 粘贴刚才复制的配置信息，点击「确定」。

  3. 若在 Cherry Studio 中出现“启动失败”等错误提示，可能是 Gety 的 Python 运行环境没有设置完成。请耐心等待后重试。

  4. 在 工具 标签下确认 Gety MCP 是否显示 3 个可用工具。

三、添加 API Key（若已配置可跳过）​

  1. 如果是第一次使用 Cherry Studio，推荐使用硅基流动 DeepSeek-V3 模型。可以注册硅基流动账号，免费使用。

  2. 你也可以选择任意大模型。为了更精准的回答，建议优先选择 参数量更高、更领先的大模型。

四、开始使用​

  1. 开始使用前，请确认 Gety 在后台保持运行，否则无法正常调用。

  2. 在 Cherry Studio 的聊天输入框下方点击 MCP 图标，勾选 Gety，即可开始和 AI 对话。

  3. 现在，AI 就能直接引用你的本地文件回答问题。

    示例：请使用 Gety 进行搜索。在我的服务合同里找出关于付款节点的条款，并引用原文。

  4. ⚠️ 注意：大模型可能生成虚构信息，让你误以为已经调用了 Gety。请始终确认 Gety 的 MCP 工具确实被调用。

五、使用提示​

在使用 AI 调用时，请注意以下几点：

  1. 保持 Gety 在后台运行。 若已退出，AI 将无法调用 Gety。

  2. 要获得最佳的搜索与回答效果，建议先让 Gety 完成全部索引（包括语义索引）。在索引未完成时，你仍然可以正常使用，但结果可能不完整。

  3. 建议优先选择 参数量更高、更领先的大模型，以获得更深入、更精准的回答。

六、隐私保护​

⚠️ 重要说明：Gety 本身是一款纯本地搜索工具，在 Gety 中进行的所有搜索都在本地离线完成的，不会上传到云端。

如果你希望 AI 能理解并回答与你的本地文件相关的问题，就需要用到 Gety 的 AI 集成功能。借助这一功能，AI 工具可以调用 Gety 的搜索结果，为你提供更贴合本地文件、更智能的回答。

我们非常重视隐私，只与 AI 共享以下两类数据：

  1. 与搜索最相关的文档片段

  2. 当 AI 判定需要更完整的上下文时，片段所在的完整文档

你可以根据自己的隐私偏好选择数据共享方式：

  • 始终询问

    • 每次需要发送内容前（无论是片段还是完整文档），都会弹出系统的确认通知。

      在 Windows 中系统通知显示在右下角，在 macOS 中系统显示在右上角。请确保系统通知处于开启状态。

    • 点击「 Details 」即可预览即将发送的本地内容，请确保不包含敏感信息。

    • 如果内容涉及隐私，你可以选择拒绝，本次调用会立即中断。

    • 若长时间未确认，MCP 连接可能会超时断开（不同应用等待时间不同，通常为几分钟）。

  • 始终允许

    • 跳过确认流程，Gety 查询到的片段会直接发送给 AI，使用更顺畅。

    • 你可以随时在 设置 → AI 集成 → 数据共享设置 中切换回「始终询问」。

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