前言
哈咯大家好，这里是三金～
之前几篇文章介绍了 DeepWiki 以及 DeepWiki Open，它们的主要能力是使用 AI 为目标项目生成项目文档，助力开发者快速学习、上手项目。
但如果既想学习开源项目，又想尽快熟悉工作内容（对新人而言），就需要：
- 打开 DeepWiki 官网（没有魔法还打不开）；自部署一套 DeepWiki Open（为私有/本地项目服务）；
这就很难受了，有什么办法可以解决这个问题呢？
很简单！我们可以使用 MCP 将二者聚集在一个应用上，这样就可以实现既能又能的效果啦～
而在二合一的方向上，有两个维度：
- 个人使用：推荐使用 Cherry Studio 实现，方便又快捷；企业使用：推荐使用 Dify 进行集成，做成 Agent 之后，可分享给团队多人使用。
接下来我先以 DeepWiki 官方 MCP 为例，给大家分别展示一下如何在 Cherry Studio 和 Dify 中接入 DeepWiki MCP Server。
前置知识
在正式进入实战之前，我们需要大概了解一下 DeepWiki MCP Server：
- DeepWiki MCP Server 的服务地址是
https://mcp.deepwiki.com/；该 MCP Server 提供了三种工具，分别是：read_wiki_structure - 获取 GitHub 仓库的文档主题列表；read_wiki_contents - 查看有关 GitHub 仓库的文档；ask_question - 询问有关 GitHub 仓库的任何问题，并获得基于上下文的 AI 驱动的响应；- SSE：
https://mcp.deepwiki.com/sse。可用于大多数应用集成，是 MCP 官方规范版本；Streamable：https://mcp.deepwiki.com/mcp。较新的协议，也支持 /see 版本。DeepWiki MCP 文档：
https://docs.devin.ai/work-with-devin/deepwiki-mcp
接入到 Cherry Studio
还不了解 Cherry Studio 的小伙伴可以看这篇：《内置知识库的 AI 客户端—Cherry Studio》
在 Cherry Studio 的设置中，我们打开 MCP 服务器，选择「添加服务器」：
填入对应信息，这里三金选择使用 Streamsable 流式进行调用（sse 试了下失败了）：
保存之后我们回到对话页面，并开启 MCP 服务器：
来测试一下，我们以前端框架 React 为例：
可以看到它调用了 DeepWiki MCP Server 提供的 ask_question 工具，并返回了对应的信息，非常赞！
不过这个场景只适合个人，如果是公司内部使用，还是推荐 Dify 这种平台，只需要大家访问对应的 AI Agent 网址即可。
接入到 Dify
在 Dify 中要接入 MCP，需要用到对应的插件——MCP SSE / StreamableHTTP。
安装好之后，填写 MCP Server 配置：
{ "deepWiki": { "url": "https://mcp.deepwiki.com/sse", "headers": {}, "timeout": 50, "sse_read_timeout": 50 } }
在 Dify 中我们使用 SSE 协议进行演示～
创建一个新的 Agent 应用：
- 添加「发现和调用 MCP 工具」，将其里面的两个 tool 都选上；设置提示词，这一点很重要，我在调试中发现如果不预设提示词，有的 AI 模型都不会主动调用 MCP 工具。
需要注意的是，输出效果会因为提示词和模型的原因有一些差异，甚至出现幻觉，最好选择稍微牛一点的模型，可以有效地减少幻觉：
测试 OK 之后，我们就可以将 Agent 分享给其他小伙伴进行使用了，非常适合企业内的开发场景！
踩坑
在 MCP 工具调用时，arguments 参数一定要让 AI 提前转义一下，否则会报参数不正确的错误！！
