一、背景与核心亮点
本次系列内容聚焦以下三大主题，助你全面掌握AI提效与自动化能力：
- 影刀RPA官方认证专家斌斌的实战分享：高效的RPA提效策略与AI爆文创作技巧，让你在内容产出与流程自动化领域实现双丰收。
- 详解Cherry Studio与影刀MCP集成的实操步骤：本文将重点解析这一核心环节，带你逐步动手完成配置。
- 影刀MCP服务的测试与未来应用前景：验证当前能力，并展望后续更多扩展可能性。
目前市面上已有多种MCP客户端可供选用，例如之前介绍的Cherry Studio，它早已原生支持MCP协议。虽然网络上也存在现成的MCP服务（如下图），但本文的核心是讲解一次独一无二的手动配置与整合方案，并非罗列现成服务列表，而是重点聚焦于：Cherry Studio 如何与 影刀RPA 的 MCP 服务深度融合。
二、影刀MCP本地模式：三大核心能力
在正式开始操作前，你需要了解当前影刀MCP本地模式支持的三种底层能力，这也是后续所有自动化操作的基础：
- queryRobotParam：查询RPA应用的参数，帮助你明确当前应用需要哪些输入信息。
- queryApplist：查询当前RPA已安装或可用的应用列表，方便你选择需要启动的目标。
- runApp：运行指定的RPA应用，实现一键式自动化触发。
小提示： 这三项能力构成了影刀RPA MCP服务的基础，后续所有复杂任务都围绕它们展开，请务必理解每个功能的含义。
三、详细实操步骤：Cherry Studio 与影刀MCP整合
接下来进入最关键的操作环节。请严格按照以下步骤逐一执行，确保配置准确无误。
步骤1：复制并配置MCP服务器代码
首先，在Cherry Studio中找到MCP服务器的编辑入口。点击后，将以下完整的配置代码粘贴进去：
{
"mcpServers": {
"YingDao RPA MCP Server": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "aipower-rpa-mcp-server"],
"env":{
"RPA_MODEL":"local",
"SHADOWBOT_PATH": "D:/ShadowBot/ShadowBot.exe",
"USER_FOLDER": "C:/Users/123/AppData/Local/ShadowBot/users/643061632238370818"
}
}
}
}重点注意： 代码中的 SHADOWBOT_PATH 和 USER_FOLDER 必须替换为你本机的影刀安装路径与用户文件夹目录。
步骤1.1：查找SHADOWBOT_PATH
SHADOWBOT_PATH 是影刀的可执行文件路径，默认通常为：D:/ShadowBot/ShadowBot.exe。如果你安装在其他位置，请根据下图指引在电脑中找到实际路径并进行替换。请参考下图定位你的真实路径：
步骤1.2：查找USER_FOLDER
USER_FOLDER 是用户数据文件夹，常见路径格式为 C:/Users/你的用户名/AppData/Local/ShadowBot/users/你的用户ID。同样需要参考下图找到你的真实目录并替换：
小提示： 如果找不到 AppData 文件夹，请在文件资源管理器的“查看”选项卡中勾选“隐藏的项目”以显示。
步骤2：安装必需的依赖包
配置好代码并点击确认后，你会在Cherry Studio界面的右上角看到一个红色的警示标识（通常表示存在未安装的依赖）。点击该标识，然后点击安装按钮，将下面列出的两个必需的依赖包安装到本地环境：
- 依赖包一（具体名称请根据软件提示）
- 依赖包二（具体名称请根据软件提示）
安装完毕后，请务必进行下一步操作。
步骤3：重启Cherry Studio并启动MCP服务
安装完成后，关闭并重新启动Cherry Studio。接着，在Cherry Studio界面中找到影刀MCP区域，点击开关按钮，启动MCP服务。
重点确认： 启动后，开关应变为开启状态且无错误提示。若提示错误，请检查步骤1中的路径是否填写正确。
四、测试与运行：验证MCP服务是否生效
服务启动后，即可进入测试验证环节。
4.1 选择模型与配置
点击聊天区域，在底部的模型选择中，挑选一个支持MCP的模型。这里我使用的是硅基流动的 DeepSeek-V3模型（注意：R1模型较为冗长，深度思考环节包含大量无关内容，不推荐用于此测试）。如需配置硅基流动DeepSeek模型，可参考之前的文章进行设置。
4.2 选用MCP服务接口
在底部功能栏中，选择你刚才配置的 “YingDao RPA MCP Server” 服务。
4.3 测试启动应用
现在，你可以在聊天框中输入指令，例如“启动产品经理招聘流程”或“查询RPA应用列表”。系统将通过MCP服务触发影刀RPA。下方是一个启动程序的演示截图：
重要提醒： 经过我的简单测试，目前的启动程序并非100%成功，存在部分启动失败的情况。这属于当前版本的已知现象，随着AI和MCP协议的持续完善，影刀团队很可能会修复并提升稳定性。
五、常见问题与解答
Q1: 为什么我点击MCP服务开关后，服务启动失败？
A: 首先检查 SHADOWBOT_PATH 和 USER_FOLDER 是否准确无误，路径中不能包含中文或特殊符号，建议使用全英文路径。其次，确认npx命令已正确安装（需要预先配置Node.js环境）。
Q2: 为什么运行RPA应用时，提示找不到应用或应用启动报错？
A: 请先确认 queryApplist 功能是否能正常返回列表。如果列表为空，可能是影刀RPA的本地应用配置有误，或者影刀版本不支持MCP服务。建议将影刀RPA更新到最新版本，并检查用户文件夹是否拥有读写权限。
Q3: 我使用的是其他模型（如本地私有部署模型），能否正常使用？
A: 理论上任何支持MCP协议且能够调用外部工具/函数的模型都可以使用，但功能稳定性主要取决于MCP服务端（即本教程搭建的服务）。建议优先采用更成熟的云端模型进行测试。
六、未来展望
随着AI技术的飞速迭代，像影刀RPA与MCP这样的融合方案，将不再局限于简单的指令执行，而是向着更智能、更主动的自动化助手方向演进。未来，RPA不仅能“启动程序”，更能理解上下文、自主决策，甚至完成复杂的端到端业务流程。让我们共同期待，拥抱AI与RPA的无限可能。
总结： 本文详细讲解了Cherry Studio与影刀MCP本地模式的融合方法，从环境准备、配置代码、依赖安装到功能测试，每一步都提供了清晰指引。现在，就打开你的Cherry Studio和影刀RPA，开启你的AI自动化之旅吧！