融云开源 MCP Server，让大模型轻松调用 IM 能力

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2025年6月12日

现在开始，在 AI 开发平台或大模型中，开发者可以通过统一的标准协议，更加便捷地调用融云 IM 接口啦。

近期，融云上线 MCP Server，将 IM 能力封装为模型可调用的工具服务，打通了模型与用户、群组之间的智能互动通路。

MCP 是一个标准协议，被类比为 AI 应用中的 USB-C 接口。通过标准化的接口规范，使 AI 大模型能够以统一的方式连接各种外部工具和数据源。

相较此前大模型标准不一的 Function Calling 方式，MCP 的标准化统一带来了更低的开发成本、更高的复用性和更强的灵活性，在跨平台数据整合与协作场景中优势尤为明显。

作为新的统一连接神经，MCP 生态正在不断丰富，它打破了 AI 大模型与外部工具、互联网资源的壁垒，赋予用户在各个支持 MCP 的 AI 产品中自由地访问文件、调用 API、操作工具等能力。

这意味着，AI 将具备更强的动态交互能力，让调用外部工具完成复杂任务的 Agent 更具落地性。通过融云 MCP Server，配合其他支持 MCP 的 AI 工具及平台，开发者可以更便捷地实现大模型内容生成和自动化分发、用户和群组管理等能力，适用智能客服、企业协同、用户运营及广泛的待扩展场景。

适用场景

支持用户在大模型中通过自然语言实现私聊、群聊交互——

快速搭建产品原型，比如开发者在调试 AI 产品时可以直接在大模型中用自然语言测试消息发送、群组创建/解散等能力。

支持直接从大模型端向客户端发送 AI 生成的消息内容，可用于 AI 客服、产品运营等场景。

在企业协同场景，支持由大模型分析并总结指定用户的对话内容；借助大模型的对话理解能力，实现群组成员的智能管理，如：

自动邀请成员加入群组（“@张三加入项目群” 或 “可以把小李拉进来一起参与”）；

自动将成员移出群组（“张三说话不合适，踢出群” 或 “@AI 踢掉李四”）；

查询当前群组成员信息（“群里现在有谁？”或“请列出这个群的成员名单”）；

批量解散群聊（“解散群组 group-001、group-002 和 group-003”或“批量解散指定的多个群组”）。

快速部署

支持云端托管（SSE）、本地集成（STDIO）两种接入模式。

开发者可以根据情况选择合适的方式配置融云 MCP Server，进而使用私聊、群聊、私聊历史消息、群组管理等工具能力，实现用户社交互动与群组管理功能。

准备工作

在开始集成 MCP Server 之前，请确保：

☑ 已在融云控制台创建应用，并获取有效的 App Key / App Secret。

☑ 若使用托管模式（SSE），请在融云控制台创建 API Key，用于身份验证。

SSE 模式接入

官方托管部署，免运维；模型远程调用访问，多端共享、轻量接入。

接入步骤

☑ 获取 API Key，前往融云控制台申请或查看对应的 API Key。

☑ 配置 MCP Server（以 Cherry Studio 为例）

▪打开 Cherry Studio 的 MCP 服务器设置页

▪点击“添加服务器（从 JSON 导入）”

▪填写以下配置信息：

{
  "mcpServers": {    
   "rongcloud-server-mcp-sse": {      
    "type": "sse",      
     "url": "https://ai.rong-api.com/mcp/sse?api_key=your_api_key"    } 
 }
}

如果提示添加失败，可关闭设置页面后手动保存配置即可生效

▪打开 Cherry Studio 的“模型服务设置”页面，选择并启用一个聊天模型，然后在对应位置填写 API 密钥（可在该模型的官网申请）。

▪打开 Cherry Studio 的“聊天”页面，选择所需的聊天模型，并勾选已配置的 MCP。完成后，输入消息即可开始对话。

STDIO 模式接入

本地部署，低延迟响应，支持二次开发与调试。

接入步骤

☑ 安装 UV 工具

# macOS / Linux 安装curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows 安装powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# 或使用 pip 安装pip install uv

（仅 macOS）安装 coreutils

brew install coreutils

配置 MCP Server（以 Cherry Studio 为例）

▪打开 Cherry Studio 的 MCP 服务器设置页

▪点击“添加服务器（从 JSON 导入）”

▪填入以下配置信息：

{  
  "mcpServers": {    
    "rongcloud-server-mcp-python": {      
     "command": "uvx",      
     "args": ["rongcloud-server-mcp-python"],      "env": {        "RONGCLOUD_APP_KEY": "your_app_key",        
 "RONGCLOUD_APP_SECRET": "your_app_secret",        
 "RONGCLOUD_API_BASE": "https://api.rong-api.com"      }   
                                             } 
                                               }
                                                 }

☑ 打开 Cherry Studio 的“模型服务设置”页面，选择并启用一个聊天模型，然后在对应位置填写 API 密钥（可在该模型的官网申请）。