UnisMindMap/docs/zh/usage/plugin/Cherry_Studio.md

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# Cherry Studio 简介
Cherry Studio 是一款功能强大的多模型 AI 客户端软件,支持 Windows、macOS 和 Linux 等多平台运行,集成了 OpenAI、DeepSeek、Gemini、Anthropic 等主流 AI 云服务同时支持本地模型运行用户可以灵活切换不同的AI模型。
目前MinerU 强大的文档解析能力已深度集成到 Cherry Studio 的知识库与对话交互中,为用户带来更便捷的文档处理与信息获取体验。
![img](../../../assets/images/Cherry_Studio_1.png)
- Cherry Studio 官网地址https://www.cherry-ai.com/
# MinerU 在 Cherry Studio 中的使用方法
## 进入 Cherry Studio 设置
a. 打开 Cherry Studio 应用程序
b. 点击左下角的"设置"按钮,进入设置页面
c. 在左侧菜单中,选择"MCP 服务器"
在右侧的 MCP 服务器配置界面中,您可以看到已有的 MCP 服务器列表。点击右上角的"添加服务器"按钮来创建新的 MCP 服务,或者点击现有服务来编辑配置。
## 添加 MinerU-MCP 配置
点击"添加服务器"后,您将看到一个配置表单。请按以下步骤填写:
**a. 名称**:输入"MinerU-MCP"或您喜欢的其他名称
**b. 描述**:可选,如"文档转换为Markdown工具"
**c. 类型**:选择"标准输入/输出stdio"
**d. 命令**:输入 uvx
**e. 参数**:输入 mineru-mcp
**f. 环境变量**:添加以下环境变量
```Plain
MINERU_API_BASE=https://mineru.net
MINERU_API_KEY=您的API密钥
OUTPUT_DIR=./downloads
USE_LOCAL_API=false
LOCAL_MINERU_API_BASE=http://localhost:8888
```
使用 *`uvx`* 命令可以自动处理 mineru-mcp 的安装和运行,**无需预先手动安装 mineru-mcp 包**。这是最简单的配置方式。
## 保存配置
确认无误后,点击界面右上角的"保存"按钮完成配置。保存后MCP 服务器列表中会显示您刚刚添加的 MinerU-MCP 服务。
![img](../../../assets/images/Cherry_Studio_2.png)
![img](../../../assets/images/Cherry_Studio_3.png)
## 使用 Cherry Studio 中的 MinerU MCP
一旦配置完成,您可以在 Cherry Studio 中的对话中使用 MinerU MCP 工具。在 Cherry Studio 中,您可以使用如下提示让模型调用 MinerU MCP 工具。模型会自动识别任务并调用相应的工具。
## 示例 1: 使用 URL 转换文档
**用户输入:**
```Plain
请使用 MinerU MCP 将以下 URL 的 PDF 文档转换为 Markdown 格式https://example.com/sample.pdf
```
**模型将执行的步骤:**
模型识别这是文档转换任务,并调用 *`parse_documents`* 工具,参数为:
```Plain
{"file_sources": "https://example.com/sample.pdf"}
```
工具处理完成后,模型会告知您转换结果。
![img](../../../assets/images/Cherry_Studio_4.png)
## 示例 2: 转换本地文档
**用户输入:**
```Plain
请使用 MinerU-MCP 将本地的 D://sample.pdf 文件转换为 Markdown 格式
```
**模型将执行的步骤:**
模型识别这是本地文档转换任务,调用 `parse_documents` 工具,参数为:
```Plain
{"file_sources": "D://sample.pdf"}
```
![img](../../../assets/images/Cherry_Studio_5.png)
## 示例 3: 启用 OCR 处理扫描文档
**用户输入:**
```Plain
请使用 MinerU-MCP 将以下 URL 的扫描版 PDF 文档转换为 Markdown 格式,并启用 OCR 功能:
https://example.com/scanned.pdf
```
**模型将执行的步骤:**
模型识别这是需要 OCR 处理的文档转换任务,调用 `parse_documents` 工具,并启用 OCR 参数:
```Plain
{"file_sources": "https://example.com/scanned.pdf","enable_ocr": true}
```
![img](../../../assets/images/Cherry_Studio_6.png)
## 示例 4: 完整对话流程
以下是一个完整的对话流程示例:
**用户:**
```Plain
我有一份学术论文的 PDF网址是 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf能帮我转换成 Markdown 格式吗?
```
**模型:**
```Plain
我可以帮您将这份学术论文转换为 Markdown 格式。我将使用 MinerU-MCP 工具来处理这个任务。
[模型调用 parse_documents 工具,处理过程中...]
论文已成功转换为 Markdown 格式。转换结果如下:
# The Capacity of Diffusion Models to Memorize and Generate Training Data
## Abstract
Recent diffusion models can generate high-quality images that are nearly indistinguishable from real ones...
[显示论文内容...]
```
![img](../../../assets/images/Cherry_Studio_7.png)
## 工具参数详解
在使用过程中,模型会根据您的指令自动选择合适的工具和参数。以下是主要工具的参数说明:
### ● *parse_documents* 工具参数
![img](../../../assets/images/Cherry_Studio_8.png)
### ● *get_ocr_languages* 工具参数
无需参数用于获取OCR支持的语言列表。
## 高级用法
### 指定语言和页码范围
**用户输入:**
```Plain
请使用 MinerU MCP 将以下 URL 的文档转换为 Markdown 格式,只处理第 5-10 页并指定语言为中文https://example.com/document.pdf
```
模型会使用 *`parse_documents`* 工具,并设置 *`language`* 参数为 "ch"*`page_ranges`* 参数为 "5-10"。
### 批量处理多个文档
**用户输入:**
```Plain
请使用 MinerU-MCP 将以下多个 URL 的文档转换为 Markdown 格式:
https://example.com/doc1.pdf
https://example.com/doc2.pdf
https://example.com/doc3.pdf
```
模型会调用 *`parse_documents`* 工具,并将多个 URL 以逗号分隔传入 *`file_sources`* 参数。
## 注意事项
● 当设置 *`USE_LOCAL_API=true`*使用本地配置的API进行解析
● 当设置 *`USE_LOCAL_API=false`* 时,会使用 MinerU 官网的API进行解析
● 处理大型文档可能需要较长时间,请耐心等待
● 如果遇到超时问题请考虑分批处理文档或使用本地API模式
## 常见问题与解决方案
### 无法启动 MCP 服务
**问题**:运行 *`uv run -m mineru.cli`*` `时报错。
**解决方案**
● 确保已激活虚拟环境
● 检查是否已安装所有依赖
● 尝试使用 *`python -m mineru.cli`*` `命令替代
### 文件转换失败
**问题**:文件上传成功但转换失败。
**解决方案**
● 检查文件格式是否受支持
● 确认API密钥是否正确
● 查看MCP服务日志获取详细错误信息
### 文件路径问题
**问题**:使用 `parse_documents` 工具处理本地文件时报找不到文件错误。
**解决方案**:请确保使用绝对路径,或者相对于服务器运行目录的正确相对路径。
### MCP 服务调用超时问题
**问题**:调用 *`parse_documents`* 工具时出现 *`Error calling tool 'parse_documents': MCP error -32001: Request timed out`* 错误。
**解决方案**:这个问题常见于处理大型文档或网络不稳定的情况。在某些 MCP 客户端(如 Cursor超时后可能导致无法再次调用 MCP 服务,需要重启客户端。最新版本的 Cursor 中可能会显示正在调用 MCP但实际上没有真正调用成功。建议
**● 等待官方修复**这是Cursor客户端的已知问题建议等待Cursor官方修复
**● 处理小文件**:尽量只处理少量小文件,避免处理大型文档导致超时
**● 分批处理**:将多个文件分成多次请求处理,每次只处理一两个文件
● 增加超时时间设置(如果客户端支持)
● 对于超时后无法再次调用的问题,需要重启 MCP 客户端
● 如果反复出现超时,请检查网络连接或考虑使用本地 API 模式