您是否渴望提升您在 Cherry Studio 中的 AI 體驗？不必再尋找了！模型上下文協議（MCP） 的整合為增強您的工作流程開啟了無限可能。在本文中，我們將探討如何在 Cherry Studio 中設置和利用 MCP，利用其潛力改變您與 AI 工具的互動方式。

了解模型上下文協議（MCP）

在深入設置過程之前，讓我們先了解 MCP 是什麼以及它為什麼重要。MCP 是一個開源標準，旨在無縫連接 AI 系統與外部數據來源。它通過提供通用的通信介面，縮短了 AI 模型與現實應用之間的距離。這個協議簡化了各種工具和服務的整合，使 AI 能夠利用更廣泛的數據和功能。

最近 Google 的 Gemini Pro 2.5 和 Meta 的 Llama 3 模型更新重塑了 AI 環境，但 DeepSeek 仍然因其成本效益和專業編碼能力而在開發者中脫穎而出。本指南針對將 DeepSeek 模型整合進 Cursor 的關鍵問題，涵蓋設定細節、成本比較和性能基準。

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設定：整合 DeepSeek 的三種途徑

1. 官方 API 方法

• 需求：擁有 $5 以上餘額的 DeepSeek 帳戶
• 步驟：
  1. 通過 DeepSeek 平台生成 API 金鑰
  2. 在 Cursor 中：設定 > 模型 > 新增模型
  3. 配置：
     • 模型名稱：deepseek-coder 或 deepseek-r1
     • 基本 URL：https://api.deepseek.com/v1
     • API 金鑰：來自個人儀表板
  4. 驗證連接並優先選擇模型