引言

  • MCP（Model Context Protocol），是模型上下文
  • 持续更新好用的MCP服务

快速看懂MCP

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），是由 Anthropic 推出的开放标准，旨在为大型语言模型（LLM）提供统一的方式，以连接和交互外部数据源与工具。MCP 是一个开放标准，也是一个开源项目，允许 AI 模型（如 Claude、cursor）连接到数据库、API、文件系统和其他工具，而无需为每个新集成编写定制代码。

MCP采用客户端-服务端模型，包括三个组件：

  • Host（主机）：提供AI交互环境，允许访问不同的工具和数据源。主机可以允许MCP客户端。例如：Claude 应用、cursor等IDE。
  • MCP client（客户端）：嵌入在主机中的组件，使其能够与 MCP 服务器通信。例如，当 AI 模型需要从 PostgreSQL 获取数据时，MCP 客户端将请求格式化为结构化消息，并发送给 MCP 服务器。
  • MCP Server（服务器）：充当中介，连接 AI 模型与外部系统，如 PostgreSQL、Google Drive 或 API。例如，当 Claude 分析来自 PostgreSQL 的销售数据时，PostgreSQL 的 MCP 服务器充当 Claude 与数据库之间的连接器。

MCP 的功能通过以下五个核心构建模块实现，分布在客户端和服务器之间：

客户端构建模块：

  • Roots（根）：提供安全的文件访问。
  • Sampling（采样）：请求 AI 在任务中提供帮助，例如生成数据库查询。

服务器构建模块：

  • Prompts（提示）：指导 AI 的指令。
  • Resources（资源）：AI 可以引用的数据对象。
  • Tools（工具）：AI 可以调用的函数，例如运行数据库查询。

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核心框架与协议 (Core Frameworks & Protocols)

  • 实现MCP理念的“大脑”和“骨架”。
  • 包含： LangChain, LlamaIndex, Dify.ai, Coze, MemGPT等。

知识与记忆 (Knowledge & Memory)

  • 这是MCP的“长期记忆”模块，是实现上下文感知和个性化的关键。
  • 包括：
    • 向量数据库 (Vector Databases): Pinecone, Weaviate, ChromaDB…
    • 传统数据库 (Traditional Databases): Redis, PostgreSQL (with pgvector).

模型服务 (Model Services)

  • 提供基础推理能力的“引擎”。
  • 包括：
    • 闭源模型 (Closed-Source): OpenAI, Anthropic, Google…
    • 开源模型 (Open-Source): Llama, Mistral…

工具集与能力扩展 (Toolsets & Capabilities)

  • 让Agent能够与外部世界交互的“手和脚”。原始列表中的大部分内容都属于这里。

✨精选的MCP（待更新）

  • Fetch MCP Server 获取 MCP服务器
    • 提供 Web 内容获取功籐的Model Context Protocel服务器，此服务器使LLM 能够检素和处理网页中的内容，将 HTML 转换为 Merkdown 以便于使用。
  • Filesystem MCP Server 文件系统 MCP服务器
    • Node.js server implementing Model Context Protocol (MCP) for filesystem operations.
      Node.js为文件系總作实現損型上下文协议『MCP）的服务器。
  • Github MCP，GitHub 代码管理超级助手
  • Notion MCP
    • 用 AI来管理你的知识库
  • Zapier MCP
    • 帮AI连接万物的连接器
  • MiniMax MCP
    • 让A掌握语音/砚频/文本的超能力
  • Figma MCP
    • 打破设计师与程序员之间的次元壁

MCP导航网站

  • 通过MCP导航网站，可以快速找到相关的工具和能力应用

mcp.so

  • 网址：https://mcp.so/
  • 特点：
    • 数量庞大: 收录的 MCP Server 数量惊人，堪称 MCP 界的“资源航母”。
    • 分类精细: 标签和分类做得特别好，查找效率高。
    • 更新活跃: 感觉内容更新挺频繁的，能找到不少新出的 MCP 工具。

smithery.ai

awesome-mcp-servers

image.png

plusemcp

cursor.directory/mcp

MCP官方

Awesome MCP Servers

Official Servers - 官方服务

  • 指提供核心模型能力的服务商，即LLM模型本身。例如：OpenAI (GPT系列), Anthropic (Claude系列), Google (Gemini系列)等。

Research And Data - 科研与数据

  • 指用于研究的论文、数据集（如Hugging Face Datasets）、学术资源库等。

Cloud Platforms - 云平台

  • 提供计算、存储和AI套件服务的云巨头。例如：AWS, Azure, Google Cloud。

Browser Automation - 浏览器自动化

  • 控制浏览器执行任务的工具，是AI Agent实现网页操作能力的核心。例如：Selenium, Playwright, Puppeteer。

Databases / Database (重复) - 数据库

  • 通用数据库，用于存储应用数据、用户日志等。例如：MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis。

AI Chatbot - AI聊天机器人

  • 这是一个应用类型，而不是一个工具类目。它是使用MCP技术构建出的最终产品形态之一。

File Systems - 文件系统

  • 让Agent具备读、写、管理本地或云端文件的能力。

OS Automation - 操作系统自动化

  • 让Agent能够执行操作系统级别的命令和脚本，进行更底层的任务。

Finance - 金融

  • 集成了金融数据API、支付处理（如Stripe）、股票查询等能力的工具。

Communication - 通讯

  • 让Agent能够收发信息。例如：Email (SendGrid), 短信 (Twilio), 团队协作工具 (Slack/Discord API)。

Developer Tools - 开发者工具

  • 一个宽泛的类别，可能指代码版本控制(Git)、项目管理(Jira)、CI/CD等。

Graphiti MCP Server

Knowledge And Memory - 知识与记忆

  • 这是MCP最核心的部分。指用于实现长期记忆和知识检索的工具，主要是指向量数据库。例如：Pinecone, Weaviate, ChromaDB。

Entertainment And Media - 娱乐与媒体

  • 集成了音乐(Spotify API)、视频(YouTube API)、图片生成等媒体相关的API。

Calendar Management - 日历管理

  • 让Agent能够查询、创建、编辑日历事件。例如：Google Calendar API。

Location Services - 定位服务

  • 集成地图和地理位置查询的能力。例如：Google Maps API。

百度地图MCP

  • 出行全能管家

Customer Data Platforms - 客户数据平台 (CDP)

  • 用于整合和管理客户数据的平台。例如：Segment。

Security - 安全

  • 涉及身份验证(Auth0)、API密钥管理、漏洞扫描等工具。

Monitoring - 监控

  • 用于监控应用性能、日志和错误。例如：Datadog, Sentry。

Virtualization - 虚拟化

  • 用于部署和管理应用环境的工具。例如：Docker, Kubernetes。

其他

Blender MCP

  • 小白也能够3D建模

基础设施与运维 (Infrastructure & Operations)

  • 支撑整个系统运行的底层服务。
  • 包括_：_
    • 云平台 (Cloud Platforms): AWS, Azure, GCP…
    • 部署与虚拟化 (Deployment & Virtualization): Docker, Kubernetes…
    • 监控与安全 (Monitoring & Security): Datadog, Sentry, Auth0…