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Cherry Studio 集成 Dify 知识库,打造智能助手新体验。 核心内容: 1. 获取 Dify 知识库 API 地址与密钥的详细步骤 2. 在 Cherry Studio 中配置 Dify 知识库的完整流程 3. 测试知识库联动,实现智能问答检索
Cherry Studio 最近上线了多项 MCP 模块,其中包括对 dify 知识库 的深度集成。本教程缪斯带大家详解从配置到测试的全流程,助你快速搭建专属的智能知识库。
进入 Dify 的工作界面,点击知识库 → API,即可查看 API 服务器地址。
本地部署版本与 Dify Cloud 获取位置相同。
点击“API 密钥”按钮:
首次使用请点击“创建密钥”以生成新的 API Key;
创建完成后,请妥善保存该密钥,后续配置时将使用。
在 Cherry Studio 中,进入设置 → 搜索 MCP
搜索并找到 @cherry/dify-knowledge 模块,点击右侧“+”按钮添加。
安装完成后,返回“MCP 服务器”页面,点击 @cherry/dify-knowledge,填写以下信息:
参数:填写 Dify 知识库的 API 地址;
环境变量:填写 Dify 知识库的 API 密钥。
填写完毕后,点击“保存”。
保存配置之后,我们再次点击这个 MCP 服务器,再点击到“工具”。
可以看到 @cherry/dify-knowledge MCP 模块在 Cherry Studio 中提供了两个主要工具(Tool):
一句话概括:一个用于资源识别,一个用于语义检索。
功能说明:用于列出当前 Dify 系统中所有已创建的知识库。
应用场景:
当你不确定已有多少个知识库、它们的 ID 分别是什么时,可通过此工具快速获取;
后续如需进行知识库内容查询(如 search_knowledge 工具),需要先知道目标知识库的 ID,此工具正好可用于前置查询。
使用方式:cherry studio已默认启用该工具,无需传参,即可获取知识库列表及其对应的 ID、名称等基本信息。
功能说明:用于根据知识库 ID 和查询内容,在指定知识库中进行问答检索。
输入参数说明:
应用场景:
用户向助手提问某个具体问题;
系统基于指定知识库的内容进行智能检索与回答;
支持用于构建面向特定知识源的 AI 助理。
示例应用流程:
1. 首先使用 list_knowledges 获取你要使用的知识库 ID;
2. 然后将该 ID 和用户的问题文本作为参数,调用 search_knowledge 工具;
3. 系统返回根据语义向量匹配到的内容,用于构建上下文回答。
进入 Cherry Studio 的助手界面,启用 @cherry/dify-knowledge 模块,测试如下内容:
询问当前的知识库数量;
检索知识库中的具体内容。
若能正常响应,即表示 Cherry Studio 与 Dify 知识库的集成已成功完成。
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