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在Cherry Studio中使用

通过文章MCP简介我们已经对MCP有了一个初步的了解。
通过文章mcp-server-vks 部署我们也通过应用市场部署了一个自己的MCP Server。

接下来，让我们尝试使用是CherryStudio作为Host，用它来跟大模型聊天，并调用部署好的mcp-server-vks来帮我们来管理VKS集群吧。

前置条件​

本教程假定您已经具备以下条件：

配置Cherry Studio​

配置模型​

按照以下步骤配置好你的模型，这里我使用的是DeepSeek模型服务。

  1. 点击“设置”按钮；
  2. 选择“模型服务”；
  3. 选择模型平台（本示例使用的是DeepSeek的平台）
  4. 获取API秘钥
  5. 点击“添加”按钮，来添加模型；（这里需要选择支持函数调用的模型，就是后面带有扳手标志的模型）

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配置MCP服务​

按照以下步骤配置MCP Server。

  1. 在菜单中选择“设置/MCP服务器”
  2. 点击“添加服务器”

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在MCP 服务器页面填写MCP Server信息。
类型：选择“服务器发送事件(sse)”；
URL：填写我们之前获取到的url，参考获取访问url。

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配置助手​

在助手页面，新建话题;
选择我们之前配置好的大模型服务；
在对话框选项中，点击“MCP服务器”按钮，选择配置好的MCP服务。
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到这里我们的MCP Server就已经部署成功，并且在Host端也配置完成了，接下来就来体验吧。

使用MCP Server​

我们将按照以下的流程使用mcp-server-vks，切身体验一下这个服务的功能。

创建Namespace​

首先创建一个自己的命名空间，例如demo

帮我创建一个名称为demo的命名空间

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创建Secret​

然后创建一个拉取镜像需要的secret资源。

在 Kubernetes (K8s) 中，Secret 资源 是专门设计用于安全存储和管理敏感信息的核心对象。

我们在创建pod 或者 deployment这些资源时，一般需要从私有的镜像仓库中拉取镜像，为了安全起见，经常是把镜像仓库的用户、密码这些敏感信息存储在secret资源中。

在demo命名空间创建一个docker镜像仓库的secret，名称为"demosecret"。  
以下是基本信息：  
docker-server: registry.hd-01.alayanew.com:8443  
docker-username: ******  
docker-password: ******

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创建Pod​

最后，让我们在demo命名空间来创建一个的pod资源吧：

在demo命名空间启动一个pod:  
容器名称设置为demopod，分配16个cpu，64G内存。  
使用以下镜像：registry.hd-01.alayanew.com:8443/alayanew-4fd285c4-c4f3-4e92-80ee-26169717cba8/ubuntu:22.04；  
镜像拉取的secret为：demosecret  
镜像拉取的策略为：Always  
容器的启动命令为：["/bin/bash", "-c", "tail -f /dev/null"]

可以看到大模型使用MCP Server中“create_pod”工具，帮我创建好了pod，并使用“describe_pod”工具做了一些检查工作。

“describe_pod”发生错误的原因是创建pod的需要一段时间。

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查看Secret列表​

现在让我们看一下demo命名空间下有哪些secret资源：

查看一下demo命名空间下，有哪些secret资源

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查看Pod列表​

首先我想知道demo命名空间下有哪些pod资源，那我只用输入以下对话。

查看一下demo命名空间下，有哪些pod资源。

大模型分析我的需求之后，选择使用MCP Server中“list_pods”这个工具，获取指定命名空间下的pod信息。

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查看指定Pod详细信息​

上一步骤中，我们看到在demo命名空间下，上面启动的demopod正在运行，那我想要查看一下这个pod的详细信息，那我只用输入以下对话：

帮我查看一下demo命名空间下，demopod的详细信息

可以看到大模型获取了指定pod的详细信息。

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删除Pod​

当我们在pod中的任务完成之后，也可以一句话关闭pod，就像这样：

删除demo命名空间下的所有pod

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删除Namespace​

当我们完成一个阶段的任务之后，也可以一句话删除namespace，就像这样：

删除demo命名空间

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以上就是我们使用mcp-server-vks的全部流程了。

总结​

mcp-server-vks能够帮你更加方便的管理你的VKS集群，你可以通过对话的方式，让大模型帮助创建、查看、删除集群资源。在这个过程中，你甚至可以不懂kubectl的命令和语法，欢迎体验。