三步实现AI自动化！手把手教你用Cherry Studio配置MCP，轻松爬取网页内容+智能总结+自动截图
“还在为这些事头疼吗？
- • 想用AI自动爬取竞品数据，却要反复写代码对接不同网站？
- • 手动整理网页内容到深夜，截图命名混乱找不到文件？
- • 每次换一个服务商，就要重写一遍AI调用逻辑？
Claude最新推出的MCP协议，正在掀起一场‘AI自动化革命’——只需配置一次，让AI像老司机一样自动操作所有平台！今天教你用Cherry Studio零代码实现：网页爬取→智能总结→自动截图，全程无人值守！"
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1分钟搞懂MCP本质
MCP是AI世界的‘万能插座’
- • 本质：一套让所有AI服务“即插即用”的统一协议（类似Type-C接口）
- • 核心能力：
✅ 自动发现服务：网站/APP只要支持MCP，AI秒懂如何操作
✅ 跨平台记忆：从登录到截图，全程记住上下文（比如自动带Cookie）
✅ 生态爆发：已有200+服务商接入（GitHub/Notion/飞书…）
🌰 举个栗子：
过去让AI帮你“爬取微博热搜→生成报告→发企业微信”，需要写3套对接代码；现在所有平台支持MCP后，AI直接像人类一样操作界面，全程自动化！
为什么选择MCP？
💡 选择MCP的3大理由
- • 对开发者：不用为每个服务写对接代码（避免今天写微信插件，明天写钉钉插件）
- • 对企业：快速接入 AI 能力（只需把自己的服务改成 MCP 格式）
- • 对用户：AI 真正实现"一句话办所有事"（不用在不同平台反复横跳）
实战教程（Cherry Studio配置MCP）
安装Cherry Studio
下载安装Cherry Studio
打开
cherry-ai.com
安装Cherry Studio 这个不需要科学上网
接下来是配置模型，请参考另外一篇文章，评论区参考文章链接
配置模型
参考文章，评论区参考文章链接
安装补丁
Cherry Studio 配置MCP服务需要 安装UV补丁和Bun补丁按照就行哈
我去找一个截图的MCP服务地址如下
https://github.com/executeautomation/mcp-playwright
他需要本地安装playwright服务，我们就照着干呗，npm这个要安装node.js
技术小白不懂也没关系，直接问gpt或者deepseek 这个玩意咋弄的就行
npm install -g @executeautomation/playwright-mcp-server
安装node.js
复制给gpt让他解决问题
他说让我们检查是否安装了node.js ，我们确实没安装，那就装一下喽
不问安装node.js ,那也没问题，接着问GPT 如何安装node.js
他让我们下载安装，我有点懒得下载安装，问问他能不能cmd 直接安装
他给了答案让我们用这个命令
winget install OpenJS.NodeJS那我们就试试喽
安装Node.js
选择同意条条款
他自动下载并开始安装了
安装完事了 ，按照刚才的提示测试下
测试成功，继续安装mcp server
安装mcp server
复制上去
等待他干活
安装完事
去cherry Studio 去配置mcp server
配置mcp server
添加服务器
按照这个配置
类型一定要选择 STDIO
感觉这个方式麻烦的，可以直接复制下面的配置
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@executeautomation/playwright-mcp-server"]
}
}
}
然后点击编辑MCP配置
直接复制上面的Json ，确定即可
然后点击开关测试，不报错的话就等于没问题了
测试 MCP
我们看看playwright 这个mcp 能干啥，大概是能打开网站并截图，还能生成测试代码
那我们让他打开我的微信公招主页并生成个截图吧
我的公众号主页先复制游戏
mp.weixin.qq.com/cgi-bin/home?t=home/index&token=1442632839&lang=zh_CN
打开对话窗口，每次调用mcp时，一定要打开mcp的开关
我的公众号估计要登录，他干不出来，换个网址
失败了，废柴，换个国务院的网址试试
一直不行，莫非是我的模型不行，我去换个模型试试看
尝试换成通义千问的模型试试
还是不行。重启下Cheery Studio 试试
重启之后成功了
截图如此
效果达到了
换个MCP服务测试
测试一个抓取网页的吧
github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch
这个服务是抓取网页的
同样去问问怎么安装
Python cmd安装不来，我们去 Python 下载安装
安装完之后本地部署mcp服务
pip install mcp-server-fetch
配置如下
部署完本地运行起来
python -m mcp_server_fetch
配置fetch MCP服务 把下面的内容复制MCP的配置里面
"fetch": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-fetch"]
}
可以和刚才的playwright合并之后的配置这样的
{
"mcpServers":{
"fetch":{
"isActive":true,
"command":"uvx",
"args":[
"mcp-server-fetch"
],
"name":"fetch"
},
"playwright":{
"isActive":true,
"command":"npx",
"args":[
"-y",
"@executeautomation/playwright-mcp-server"
],
"name":"playwright"
}
}
}
我们测试一下fetch 去
同样看看这个mcp 服务是干啥的
打开fetch MCP服务
让他抓取这个网页 zhuanlan.zhihu.com/p/27327515233并总结
娘的，知乎不让爬取
换这个爬guangzhengli.com/blog/zh/model-context-protocol/
这个爬取的结果还可以
两个MCP一起用试试
一定要两个MCP都打开
https://guangzhengli.com/blog/zh/model-context-protocol/ 爬取这个网站 并总结 ，然后打开https://guangzhengli.com/blog/zh/model-context-protocol并截图 截图命名问MCP协议
这样得到的效果就是开头的视频的那样的了。功能简单，想象无限
[外链图片转存中…(img-fyiOAZcu-1746158019686)]
换这个爬guangzhengli.com/blog/zh/model-context-protocol/
[外链图片转存中…(img-CDdB86yp-1746158019686)]
这个爬取的结果还可以
两个MCP一起用试试
一定要两个MCP都打开
https://guangzhengli.com/blog/zh/model-context-protocol/ 爬取这个网站 并总结 ，然后打开https://guangzhengli.com/blog/zh/model-context-protocol并截图 截图命名问MCP协议
[外链图片转存中…(img-dMY37hRk-1746158019686)]
这样得到的效果就是开头的视频的那样的了。功能简单，想象无限
github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers/blob/main/README-zh.md
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