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大家好！今天是久违的MCP服务推荐！最近沉迷Coze工作流编排，很久没写MCP的内容了。但随着对工作流的深入研究，我越发意识到，如果把Cherry Studio视为一个大模型节点，MCP就是拓展模型能力的“插件”，再加上系统提示词的编排，那么我们实际上就是在Cherry Studio中构建一种单体智能体。这在某些需求场景下，其实是一种更灵活、更简洁的解决方案。
今天给大家带来的，是一个能基于我们所提供或者模型根据我们的要求所生成的数据，绘制15种经典图表的MCP。老规矩，先来看看效果吧~
视频中演示生成的图表是鱼骨图。鱼骨图（也称为石川图）是一种问题分析工具，用于识别和展示导致问题的根本原因。它通过将问题视为“鱼头”，将潜在的原因按类别划分为“鱼骨”，这些类别可以进一步细分至更具体的因素。这种方法有助于系统化地分析复杂问题，找出所有可能的原因，并解决它们。
可以看到，模型根据我提出的核心问题“2025年销售收入下降50%”，形成了一个包含六个大维度（市场因素、产品因素、销售渠道、客户因素、内部管理、外部环境），每个大维度又展开出4个分支因素的分析框架，并以此绘制出鱼骨图。
视频中使用的工具如下：
抽象地来看，视频中实际完成了一个包含2个步骤（处理节点）的微型工作流：
- • 获取数据
- • 根据数据绘图
数据获取环节，本例中我们绘图所依据的数据，系由大模型根据我们的需求生成。除了这种方式外，我们还可以通过其他方式来获取数据，比如：
- • 通过搜索、爬虫类MCP，获取特定主题的网络检索结果数据、网页内容数据；
- • 通过filesystem、excel、obsidian等文件系统读写MCP，获取我们本地文件中保存的数据。
应用场景非常广泛。
而从绘图环节来看，mcp-server-chart能帮助我们自动绘制包括面积图、折线图、流程图、思维导图、词云等15种我们日常工作学习中最常用的图表：
下面我们来看一下mcp-server-chart在Cherry Studio中的添加与使用细节。
添加MCP服务器
首先，在任何你习惯的MCP导航站（你可以在Cherry Studio的MCP配置页中点击【更多MCP】按钮看到他们），找到mcp-server-chart的主页。
我以魔塔（modelscope.cn）为例，点击进入后，在搜索框输入mcp-server-chart即可。
优秀的Cherry Studio现在为我们提供了多种非常便利地添加MCP服务器的方法：
1.通过SSE URL添加
如果你在魔塔的MCP页面中看到这个【连接】按钮，说明该MCP可以通过SSE方式使用。你只需要点击【连接】按钮，等待生成URL。（因为我已经点过了，所以用一个别的MCP的来展示按钮）
然后，点击右上角复制按钮，复制包含MCP服务配置信息的JSON文件内容。
然后，回到Cherry Studio，点击MCP配置页面右上角【添加服务器】-【从JSON导入】。
在弹出的对话框中，将刚才复制的内容粘贴进去，点击确定。
就大功告成啦~
2.通过STDIO方式添加
如果上述配置始终未成功，或者你安装别的MCP时可能没有SSE这个功能，那么你也可以通过STDIO方式添加它，方法同样非常简单。
首先，你需要在MCP的主页里找到它的JSON配置信息，如下图所示：
然后，同样复制它，通过【添加服务器】-【从JSON导入】，粘贴好点击确认。
就可以了。
MCP使用细节
大家在使用MCP时，一定要习惯查看【工具】，来了解一个MCP服务具体能实现哪些功能，每个功能（即可用工具），需要输入的数据类型。在一些特定情况下，你可以通过Prompt来控制模型生成的内容，从而使其更精确地满足特定MCP工具的使用要求，从而提升大幅工具使用效果。（我在playwright-mcp那一期中其实就是运用了这种方法：萌新靠MCP实现RPA、爬虫自由？playwright-mcp实操案例分享！）
上图中可以看到，generate_area_chart（面积图生成）工具的必要输入参数（红色星号标记）为data，其数据类型是 array，即数组，因此generate_area_chart可以直接对例如excel文件中的多列数据进行操作。
熟悉我文章的朋友有没有觉得上面这段话，非常的似曾相识？是的，我正是模仿近期一系列的Coze工作流编排文章里的解释语言，将一个MCP工具，视为一个工作流中的处理节点，甚至说插件，来说明它的参数配置要求。实际上，只要你熟悉我在Coze工作流编排系列中讲的内容，MCP的使用也是一通百通。
比如，如果你不理解什么是数组，那么你可以看看Agent | 工作流编排指南5：长文扩写自由 — Coze循环节点用法详解。
除了要求以数组类型输入的工具外，还有一些图形生成工具（如我们视频中的鱼骨图）要求的输入数据类型为 object，并且，对这个 object对象的内部数据结构有具体的要求。
如，流程图：
思维导图：
网状图：
实际使用中，你不用担心自己没法提供符合相关数据结构要求的数据，因为你完全可以通过给定示例的方式，让模型将你的自然语言形式的数据，转化成特定的数据结构。
以流程图生成为例。
现在，你有一段流程的描述文字。（是的，连这段文字，也可以直接让AI为你生成，你只需要搞清楚你想要做什么）
然后要求AI将其转化成特定的数据结构形式：
然后再使用mcp-server-chart绘图即可。
当然，如果你对图表中的内容不满意的，可以直接在前面生成的JSON文件中的具体位置自由修改即可~
好了，以上就是本期的主要内容，祝大家玩得开心~！
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往期精华：
1.Workflow编排
Coze工作流编排指南6：聊天陪伴类智能体基本工作流详解-快来和玛奇玛小姐姐谈心吧~
Agent | 工作流编排指南5：长文扩写自由 — Coze循环节点用法详解
Agent | 工作流编排指南4：萌新友好的Coze选择器节点原理及配置教程
AI工作流编排手把手指南之二：Coze智能体的插件添加与调用
AI工作流编排手把手指南之一：Coze智能体的创建与基本设置
2.MCP使用
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3.Prompt设计