一分钟在Cherry Studio和VSCode集成火山引擎veimagex-mcp
MCP的出现打通了AI模型和外部数据库、网页API等资源，成倍提升工作效率。近期火山引擎团队推出了 MCP Server SDK： veimagex-mcp。本文介绍如何在Cherry Studio 和VSCode平台集成 veimagex-mcp。
什么是MCP
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） ，是2024年11月底由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。
veimagex-mcp提供了哪些能力
-
提供多种资源访问接口，便于LLM获取veImageX服务信息、图片资源等；
-
实现了多个veImageX功能的工具封装，包括上传&管理&删除资源、文生图、超分画质修复、画质评估、漫画风格、OCR 等。此外，veImageX还将常用的查询类接口批量转成了MCP Tools，方便大模型调用；
-
提供多种预定义提示模板，帮助LLM更好地理解和使用veImageX功能。
前置准备
开通 veImageX 服务
-
登录火山引擎，开通 veImageX；
-
创建服务并绑定域名，这一步可以参考官方文档；
-
进入 veImageX 组件市场，开通智能处理；
4. 授权豆包模型
获取必要参数
在配置 mcp 之前需要从火山引擎平台获取几个参数，分别是：
-
Access Key ID、Secret Access Key
2. 服务ID、已绑定域名
场景一 基于 veimagex-mcp 打造图像处理小助手配置 veImageX MCP
veImageX 将其核心的几款能力封装成了 MCP Server，这里我们借助 Cherry Studio 平台作为 Agent 来集成 veimagex-mcp（Cherry Studio 对图片文件的支持较好，实际上任何支持了 MCP 协议的 Agent 均可集成 veimagex-mcp），在设置页面配置 veImageX 的 MCP 服务：
环境变量中需要填入前置准备中拿到的四个参数，配置好之后在右上角开启并保存。
VOLCENGINE_ACCESS_KEY=<Access Key ID>
VOLCENGINE_SECRET_KEY=<Secret Access Key>
SERVICE_ID=<服务ID>
DOMAIN=<绑定的域名>
2. 启用 veimagex-mcp。首次配置需要安装好 UV 命令 ，并且在在小助手内里查到 veImagex mcp并开启
3. 配置大模型。选择一款支持 MCP 的大模型（后面带小扳手图标的表示支持MCP），这里我选择了火山引擎提供的Deepseek-V3 模型；配置好之后注意在对话框下方启用 MCP。现在就可以愉快地使用 veImageX 的服务了。
效果展示
文生图
流程：分析用户输入 -> 调用 veImageX 文生图工具（generate_image_by_text） -> 展示工具返回的结果
文生图
AIGC超分
流程：分析用户输入 -> 调用 veImageX 画质增强工具（enhance_image_quality） -> 调用获取图片Url工具（get_image_url_by_store_uri） -> 返回画质增强后图片链接
画质增强
场景二 基于 veimagex-mcp 轻松调用云端资源
配置 veImageX MCP
基于 veimagex-mcp，可以实现以“提问-应答”的方式帮助开发者高效智能地管理云端数据。这里采用 Cline 作为 调用 MCP 的 Agent，Cline 提供了 VSCode 插件，可帮助用户在开发过程中增删改查云端资源。
-
安装 Cline 插件。在 VSCode 插件市场搜索并安装 Cline 插件。
2. 配置并开启 veimagex-mcp。
3. 配置大模型。
效果展示
查询操作、查询服务、查询模版
查询服务
查询模板
管理资源、上传资源、删除资源
查询资源
上传文件
删除文件