這是MCP客戶端入門使用教程系列第三篇:《MCP客戶端入門使用教程之ChatWise安裝配置》。

一、ChatWise簡介

ChatWise是一款現代化的AI聊天客戶端，號稱"第二快的AI聊天機器人"，它支持多種主流大語言模型如ChatGPT、Claude、DeepSeek、Gemini等。

除了基本的AI對話功能外，ChatWise還具備網絡搜索、Artifacts（工件）生成和MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）服務的能力，是一款功能強大且用戶友好的AI助手工具。

ChatWise的核心優勢：

• 輕量級：程序體積小，啟動快速，資源佔用少
• 多模型支持：集成各種主流AI大模型API
• 工具增強：支持網絡搜索、文件處理、MCP服務等功能
• 跨平臺：支持Windows和macOS系統
• 本地部署：數據安全性高，可完全本地運行

其中，MCP服務是ChatWise的一大亮點，通過配置MCP，ChatWise可以獲得更多強大功能，如文件系統訪問、網頁瀏覽、數據處理等能力，大幅提升AI助手的實用性。

二、ChatWise的安裝

1. 下載ChatWise

首先，我們需要下載並安裝ChatWise客戶端：

1. 打開瀏覽器，訪問ChatWise官方網站：https://chatwise.app/

2.在官網首頁點擊"Download"按鈕，根據您的操作系統選擇對應版本（Windows或macOS）

3.下載完成後，運行安裝程序，按照嚮導完成安裝

2. 初次配置

安裝完成後，首次運行ChatWise需要進行基本配置：

1. 啟動ChatWise應用程序
2. 根據界面提示完成初始設置（如選擇界面語言、主題等）

3.AI模型供應商配置。 如需使用特定AI模型，需在設置>提供商>中配置相應API密鑰。

ChatWise提供商包括：Anthropic、Azure OpenAl、DeepSeek、GitHub Copilot、Google Al、Groq、Mistral、Ollama、OpenAl、OpenRouter、Perplexity、Together、xAl等等，你可以對應的供應商去申請API密鑰，然後填進去就可以了。

AIbase這裡就以申請openrouter的API密鑰為例給大家演示下。進入API key申請入口（openrouterhttps://openrouter.ai/settings/keys），選擇創建key,命名下名稱就可以獲取key了。

獲取之後，密匙複製到框裡面就搞定了。

4.模型選擇。配置完供應商之後，進入對話窗口，左上角選擇自己想要的模型即可。

比如AIbase在這裡選擇deepseek的免費（free）模型。

三、準備MCP環境

在配置ChatWise的MCP服務之前，我們需要準備必要的環境：

1. 安裝Node.js

大多數MCP服務依賴於Node.js環境：

1. 訪問Node.js官網：https://nodejs.org/
2. 下載並安裝LTS（長期支持）版本

3.安裝完成後，打開終端（命令行）驗證安裝： 輸入node -v，顯示版本號表示安裝成功 輸入npm -v，顯示版本號表示npm（Node包管理器）安裝成功

2. 安裝Python（可選）

部分MCP服務可能需要Python環境：

1. 訪問Python官網：https://python.org/
2. 下載並安裝最新穩定版本
3. 安裝完成後，打開終端驗證安裝：

準備好基礎環境後，我們就可以開始在ChatWise中配置MCP服務了。

四、配置MCP服務

ChatWise支持兩種類型的MCP連接模式：stdio（標準輸入輸出）和SSE（Server-Sent Events）。

AIbase本教程也將主要介紹SSE這種方式。

1. 打開MCP配置界面

1. 打開ChatWise應用程序
2. 點擊左下角的頭像或用戶圖標
3. 在彈出菜單中選擇"設置"（Settings）
4. 在設置面板中選擇"工具"（Tools）選項卡

2. 添加MCP服務

在工具設置頁面：

方法1.SSE模式

1. 點擊左下角的加號（+）按鈕，添加新工具
2. 在彈出的界面中，選擇"類型"選擇為"sse"

3.添加服務名稱（如："fetch"，根據您要添加的服務命名）

4.在"url"輸入框中，輸入對應MCP服務的SSE地址啟動命令 比如AIbase在進入魔塔MCP廣場，複製地址字段保存即可。

3.保存配置

完成配置後，點擊界面右上角的"保存"按鈕，或直接關閉設置界面（ChatWise會自動保存配置）。

方法2.stdio模式

1. 點擊左下角的加號（+）按鈕，添加新工具
2. 在彈出的界面中，選擇"類型"選擇為"stdio"
3. 添加服務名稱（如："fetch"，根據您要添加的服務命名）
4. 在"命令"輸入框中，輸入對應MCP服務參數啟動命令。比如我在這裡輸入下面網頁瀏覽的MCP服務命令，關掉頁面就能自動保存了。

npx   @playwright/mcp@latest

3. 常用MCP服務配置示例

以下是幾個常用MCP服務的配置命令示例，您可以根據需要選擇性添加：

文件系統MCP（訪問本地文件）

npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/Desktop /path/to/Downloads

注意：請將/path/to/Desktop和/path/to/Downloads替換為您計算機上的實際路徑。

• Windows示例：npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem C:/Users/username/Desktop C:/Users/username/Downloads
• macOS示例：npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /Users/username/Desktop /Users/username/Downloads

時間服務MCP（提供時間相關功能）

uvx mcp-server-time --local-timezone Asia/Shanghai

注意：可以根據需要修改時區，如北京時區為Asia/Shanghai。

網頁瀏覽MCP（Playwright）

npx @playwright/mcp@latest

該服務允許AI在真實瀏覽器環境中與網頁交互、截取屏幕截圖以及執行JavaScript。

網絡搜索MCP（Tavily）

npx -y tavily-mcp@0.1.4

注意：使用Tavily搜索服務需要API密鑰，請在環境變量中添加：TAVILY_API_KEY="您的密鑰"。

順序思考MCP（提升思維能力）

npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking

該服務可以幫助AI進行更結構化的思考和推理。

4. 設置環境變量（如需要）

某些MCP服務需要API密鑰才能正常工作。在ChatWise中，您可以這樣設置環境變量：

1. 在工具配置界面，找到剛剛添加的MCP服務
2. 在"環境變量"部分，點擊添加
3. 輸入密鑰的名稱和值，格式為：密鑰名="密鑰值"

例如：

• Tavily搜索：TAVILY_API_KEY="your_api_key"
• 高德地圖：AMAP_API_KEY="your_api_key"

五、使用MCP服務

配置完成後，我們就可以在ChatWise中使用MCP服務了：

1. 啟用MCP服務

1. 在對話輸入框旁邊，點擊"工具"圖標（通常是一個小錘子或工具箱圖標）
2. 將開關切換到開啟狀態
3. 在彈出的服務列表中，選擇要啟用的MCP服務，這裡我們只添加了fetch、webview服務，所以演示頁面頁面就能看到這兩個。

2. 測試MCP功能

現在，您可以向ChatWise提問，測試MCP服務是否正常工作。如果看到AI回覆中包含MCP服務提供的信息，說明配置成功。

比如AIbase在上面配置成功之後，直接扔一個URL，要就將鏈接中的內容用200字總結，並重新擬定一個標題 。客戶端執行任務的時候會自動調用fetch這個mcp server完成任務。

六、常見問題與解決方案

1. MCP服務啟動失敗

問題症狀：添加MCP服務後，使用時提示"無法啟動服務"或沒有響應。

可能原因與解決方案：

• 命令錯誤：檢查命令是否輸入正確，特別是路徑部分
• 缺少依賴：確保已安裝Node.js或Python等基礎環境
• 權限問題：嘗試以管理員身份運行ChatWise
• 路徑問題：確保路徑中不包含中文或特殊字符

2. API密鑰相關問題

問題症狀：配置了MCP服務，但使用時提示"API密鑰無效"或類似錯誤。

解決方案：

• 檢查環境變量是否正確設置
• 確認API密鑰是否有效（可能已過期）
• 檢查環境變量格式是否正確，通常為：KEY_NAME="value"

3. 服務無響應

問題症狀：MCP服務已啟用，但AI助手沒有利用該服務的功能。

解決方案：

• 確認服務已在工具列表中被選中
• 重啟ChatWise應用程序
• 在提問時明確指出需要使用特定功能（如"請使用文件系統查看我的桌面"）

八、進階使用技巧

組合多個MCP服務

您可以同時啟用多個MCP服務，讓AI助手擁有更綜合的能力。例如：

• 同時啟用頁面抓取服務和圖片生成服務，AI可以處理頁面抓取內容和為內容生成圖片的任務
• 結合網頁瀏覽和文件系統，AI可以從網頁獲取信息並保存到本地

九、總結

通過本教程，我們學習了ChatWise客戶端的安裝和MCP服務的配置方法，探索瞭如何讓AI助手獲得更強大的能力。MCP技術使AI能夠與外部世界交互，大大擴展了AI助手的應用場景。

隨著MCP生態的不斷發展，將會有更多強大的服務可供使用。建議定期關注ChatWise的更新和MCP社區的動態，探索更多可能性。

希望本教程能幫助您快速上手ChatWise和MCP服務，讓AI助手成為您工作和生活中更有價值的助手工具！

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