引言

自从AI爆火之后，近两年关于AI的话题和使用都飞速发展，而NAS现如今作为个人小型服务器的存在也是一步一步在探索对于AI的开发。作为国内NAS行业的佼佼者，极空间如今也早已集成Deepseek模式，不知道大家都在各自的极空间部署的那个版本呢？

目前极空间提供了7b和14b两种模式供大家下载使用，7b模式下Z423旗舰版目前使用途中的CPU占用大概在50%-70%之间，能看出来Z423的性能还是不错的，14b的模型占用会飙升至90%左右，不过量级提升的同时也就意味着能处理更为复杂的任务，回答的精准度更佳，熊猫建议日常使用部署7b就足够了，能给NAS预留性能，不影响其他项目和应用的使用。

什么是MCP？

不知道大家看过网上关于MCP的内容没有，通过MCP服务提供给大语言模型的接口，能实现直接连接外部数据源和工具的功能，这么说你可能不能理解，但你可以将其MCP看作AI应用的USB-C接口，通过这样同意的接口就能实现定制化的集体服务，同时也能解决数据源的问题。

MCP能做什么？

如今非常多的应用都提供了MCP服务，如今非常多的大模型都提供了直接使用MCP的功能，例如百度有开放的MCP广场，魔搭也上线了如今国内最大的MCP中文社区，而其中MCP服务也被划分了很多类别，例如浏览器自动化、搜索工具、协作工具以及文件系统等等，通过不同的MCP服务便能实现非常多意想不到的功能，例如接入高德来实现旅游攻略等等。

私有化部署MCP服务器

想要快速搭建或管理多个MCP服务，那自然需要一个服务端，因为MCP服务都会涉及到个人的应用API，所以熊猫这里建议还是自部署比较好，这里比较推荐的便是MCPHub。它提供了集中管理和动态配置的解决方案，让个人开发者能够轻松应对多样化的需求，无需深入了解每个服务的具体实现细节。

打开极空间的Docker，在镜像库中搜索镜像：samanhappy/mcphub，标签直接拉取latest即可。

下载之后双击创建容器，不需要进行复杂的设置，只需要将容器端口3000映射到本地即可。（注意端口占用情况）

部署完成之后我们浏览器输入极空间IP:3000访问，默认用户名和密码为admin/admin123，登录之后就能看到，默认为英文界面需要去设置切换到中文。

如何使用MCP？

在首页的仪表盘中能看到当前的服务器数量，每个服务器配备的工具也能直接看到，如果有连接MCP的大模型，这里也会直接显示。

点击服务器，单独点开服务器的工具，工具再点开会介绍当前工具的作用，部署之后会有一些常用的预设服务。

在市场中能看到提供了非常多的服务器使用，直接点开就能进行下载安装，不过市场没有进行中文汉化，需要自行利用浏览器翻译功能了。

使用MCP之前我们还需要配置我们的API，这里以高德地图为例，进入高德地图开放平台，在应用管理中创建新应用，再选择添加Key，服务平台选择Web服务，获取我们所需的API key。

复制我们得到的Key，来到MCPhub中，点击服务器，在amap这里点击编辑，将刚刚获取的key填入环境变量中。

这里AI应用熊猫就用Cherry Studio来作为例子，点击设置，添加MCP服务器，在类型这里选择服务器发送事件，最后输入我们部署MCPhub的地址，记得加上后缀/see。

确认MCP为开启状态后，我们回到AI对话界面，在对话界面勾选上刚刚添加的MCP服务，随后发起对话，这时候就能看到AI已经调用高德的API帮我们精准的收集了信息并结合AI给出了内容建议。

写在最后

MCPHub 的一键部署加上动态配置功能，让个人开发者可以轻松地搭建和管理多个 MCP 服务，大大提高了开发效率和应用的灵活性。不论是处理个人项目还是实验室环境，MCPHub 提供了既高效又便捷的解决方案。

以上便是本次分享的全部内容了，如果你觉得还算有趣或者对你有所帮助，不妨点赞收藏，最后也希望能得到你的关注，咱们下期见！