前言
MCP Server(模型上下文协议服务器)是一种基于模型上下文协议(Model Context Protocol,简称 MCP)构建的轻量级服务程序,旨在实现大型语言模型(LLM)与外部资源之间的高效、安全连接。其核心目标是解决 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的接口,使 AI 模型能够灵活访问本地资源和远程服务。
架构与原理
MCP Server 采用客户端 - 服务器(Client-Server)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。这种架构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或调用 API 的请求,服务器根据请求类型调用相应资源完成任务。
MCP Server 支持动态发现和实时更新机制。当新的资源或工具被添加到服务器时,客户端可自动感知并使用这些新功能。
主要功能
- 资源暴露与工具提供:将本地文件、数据库、API 等资源作为数据实体暴露给 AI 模型,支持对 MySQL、PostgreSQL 等数据库的操作及本地文件系统管理。
- 会话管理与动态通知:管理连接确保时效性,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,支持本地运行以保护用户隐私。
- 标准化与模块化:提供标准化通信协议,支持 STDIO 和 SSE 传输协议,允许通过插件扩展。
- 多场景应用:适用于本地资源集成、云服务交互及 AI 助手扩展等场景。
案例演示
本案例展示如何使用 CherryStudio 和 Trae 配合 MCP Server,实现 Excel 表格一键生成可视化图表 HTML 报告。
测试使用的 Excel 表格数据如下:

生成的 HTML 报告效果示例:

通过简单的 Excel 表格结合多个 MCP 服务,即可生成分析报告。
MCP Server 配置
本案例涉及四个 MCP Server:sequential-thinking、server-filesystem、excel-mcp-server、quickchart-server。
Trae 配置
配置文件示例如下:
quickchart-server
{"mcpServers":{"quickchart-server":{"command":"npx",


