背景与目标
MCP Server(模型上下文协议服务器)是一种基于 Model Context Protocol 构建的轻量级服务程序,旨在实现大型语言模型与外部资源之间的高效、安全连接。该协议由 Anthropic 于 2024 年开源,核心目标是解决 AI 应用中数据分散、接口不统一等问题,为开发者提供标准化接口,使 AI 模型能够灵活访问本地资源和远程服务。
MCP Server 架构与功能
MCP Server 采用客户端 - 服务器架构。客户端负责建立连接并发起请求,服务器端处理请求并返回响应。这种设计确保了数据交互的高效性与安全性。例如,客户端可以发送'查询数据库记录'或'调用 API'的请求,服务器则根据类型调用相应资源完成任务。
主要功能包括:
- 资源暴露与工具提供:将本地文件、数据库、API 等资源作为实体暴露给 AI 模型,支持 MySQL、PostgreSQL 查询及文件系统读写。
- 会话管理与动态通知:管理连接时效性,通过实时推送机制传递最新资源信息。
- 安全性与隐私保护:采用加密认证和访问控制,支持本地运行以避免敏感数据上传。
- 标准化与模块化:支持 STDIO 和 SSE 传输协议,允许通过插件扩展功能。
- 多场景应用:涵盖本地资源集成、云服务交互及 AI 助手扩展等。
目前 MCP Server 生态发展迅速,已有大量社区贡献的服务可供使用。本文将演示如何利用 Cherry Studio 和 Trae IDE,结合多个 MCP Server 实现 Excel 表格一键生成可视化图表 HTML 报告。
环境准备与工具选型
本案例涉及四个核心 MCP Server:
sequential-thinking:用于规划复杂分析任务。server-filesystem:用于安全访问本地文件系统。excel-mcp-server:用于读取和处理 Excel 文件。quickchart-server:用于生成可视化图表。
配置前,请确保电脑上已安装 Node.js 及相关工具。详细安装指南可参考官方文档。
配置指南
Trae 配置
在 Trae 中配置相对简单,主要通过 JSON 配置文件添加。以下是各服务的配置示例:
quickchart-server
{"mcpServers":{"quickchart-server":{"command":"npx","args":["-y","@gongrzhe/quickchart-mcp-server"]}}}


