# Установка окружения MCP

**MCP (Model Context Protocol)** — это открытый протокол, предназначенный для стандартизированной передачи контекстной информации большим языковым моделям (LLM). Подробнее о MCP см. [Популярно о знаниях](/docs/russian/question-contact/knowledge.md#shen-me-shi-mcpmodel-context-protocol)

## Использование MCP в Cherry Studio

Ниже на примере `fetch` функции показано, как использовать MCP в Cherry Studio; подробности можно найти в [документации](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch) .

### **Подготовка: установите uv, bun**

{% hint style="warning" %}
В настоящее время Cherry Studio использует только встроенные [uv](https://github.com/astral-sh/uv) и [bun](https://github.com/oven-sh/bun),**не будет использовать**uv и bun, уже установленные в системе.
{% endhint %}

В `Настройки - MCP-сервер` , нажмите `Установить` кнопку, и они будут автоматически загружены и установлены. Поскольку загрузка идёт напрямую с GitHub, скорость может быть довольно низкой, а также есть высокая вероятность сбоя. Успешность установки определяется наличием файлов в папке, указанной ниже.

<figure><img src="/files/f63fb7f3e66e5a04bffaa7b81babd3b42d40b5cd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**Каталог установки исполняемых файлов:**

Windows: `C:\Users\имя_пользователя\.cherrystudio\bin`

macOS, Linux: `~/.cherrystudio/bin`

<figure><img src="/files/dac0935bdcad0ad4a9461e2a680472c952f53e74" alt=""><figcaption><p>каталог bin</p></figcaption></figure>

**В случае, если нормальная установка невозможна:**

можно создать здесь символьные ссылки на соответствующие команды из системы; если соответствующего каталога нет, его нужно создать вручную. Также можно вручную скачать исполняемые файлы и поместить их в этот каталог:

Bun: <https://github.com/oven-sh/bun/releases>\
UV: <https://github.com/astral-sh/uv/releases>


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.cherry-ai.com/docs/russian/advanced-basic/mcp/install.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.