MCP Servers Directory
Curated Model Context Protocol servers — connect AI agents to external tools and data sources
共 3947 个 MCP Server
Curated Model Context Protocol servers — connect AI agents to external tools and data sources
共 3947 个 MCP Server
by Anthropic
Fetch 是 MCP 官方参考服务器,让 AI 能抓取网页并转为 Markdown 格式。
✎ 这个服务器解决了 AI 直接处理网页内容时格式混乱的问题,适合需要让 Claude 分析在线文档或新闻的开发者。不过作为参考实现,它缺乏生产级的安全配置,你得自己处理反爬虫和隐私风险。
by Anthropic
Puppeteer 是让 Claude 自动操作浏览器进行网页抓取和测试的 MCP 服务器。
✎ 这个服务器解决了手动编写 Puppeteer 脚本的繁琐问题,适合需要自动化网页交互的开发者,比如抓取动态内容或做端到端测试。不过,作为参考实现,它可能缺少生产级的安全防护,建议在可控环境中使用。
by Anthropic
Memory 是一个基于本地知识图谱的持久化记忆系统,让 AI 记住长期上下文。
✎ 帮 AI 和智能体补上“记不住”的短板,用本地知识图谱沉淀长期上下文,连续对话更聪明,数据也更可控。
by Anthropic
Sequential Thinking 是让 AI 通过动态思维链解决复杂问题的参考服务器。
✎ 这个服务器展示了如何让 Claude 像人类一样逐步推理,适合开发者学习 MCP 的思维链实现。但注意它只是个参考示例,别指望直接用在生产环境里。
by Anthropic
Slack 是让 AI 助手直接读写你的 Slack 频道和消息的 MCP 服务器。
✎ 这个服务器解决了团队协作中需要 AI 实时获取 Slack 信息的痛点,特别适合开发团队让 Claude 帮忙汇总频道讨论或发送通知。不过,它目前只是参考实现,文档有限,不建议在生产环境直接使用——更适合开发者学习 MCP 如何集成第三方服务。
by Anthropic
Filesystem 是 MCP 官方参考服务器,让 LLM 安全读写本地文件系统。
✎ 这个服务器解决了让 Claude 直接操作本地文件的痛点,比如自动整理文档或生成代码文件。适合需要自动化文件处理的开发者,但注意它只是参考实现,生产环境需自行加固安全。
by Anthropic
SQLite 是让 AI 直接查询本地数据库进行数据分析的 MCP 服务器。
✎ 这个服务器解决了 AI 无法直接访问 SQLite 数据库的问题,适合需要快速分析本地数据集的开发者。不过,作为参考实现,它可能缺乏生产级的安全特性,建议在受控环境中使用。
by Anthropic
PostgreSQL 是让 Claude 直接查询和管理你的数据库的 MCP 服务器。
✎ 这个服务器解决了开发者需要手动编写 SQL 查询的痛点,特别适合数据分析师或后端开发者快速探索数据库结构。不过,由于是参考实现,生产环境使用前务必评估安全风险,别指望它能处理复杂事务。
by Anthropic
Brave Search 是让 Claude 直接调用 Brave 搜索 API 获取实时网络信息的 MCP 服务器。
✎ 如果你想让 AI 助手帮你搜索最新资讯或技术文档,这个工具能绕过传统搜索的限制,直接返回结构化数据。特别适合需要实时信息的开发者,比如查 API 更新或竞品动态。不过它依赖 Brave 的 API 配额,高频使用可能受限。
by GitHub
GitHub 是 MCP 官方参考服务器,让 Claude 直接读写你的代码仓库和 Issues。
✎ 这个参考服务器解决了开发者想让 AI 安全访问 GitHub 数据的问题,适合需要自动化代码审查或 Issue 管理的团队。但注意它只是参考实现,生产环境得自己加固安全。
by netdata
io.github.netdata/mcp-server 是让 AI 助手实时监控服务器指标和日志的 MCP 服务器。
✎ 这个工具解决了运维人员需要手动检查系统状态的痛点,最适合 DevOps 团队让 Claude 自动分析性能数据。不过,它依赖 NetData 的现有部署,如果你没用过这个监控平台,得先花时间配置。
by Context7
Context7 是实时拉取最新文档和代码示例的智能助手,让你告别过时资料。
✎ 它能解决开发者查找文档时信息滞后的问题,特别适合快速上手新库或跟进更新。不过,依赖外部源可能导致偶尔的数据延迟,建议结合官方文档使用。
by tldraw
tldraw 是让 AI 助手直接在无限画布上绘图和协作的 MCP 服务器。
✎ 这解决了 AI 只能输出文本、无法视觉化协作的痛点——想象让 Claude 帮你画流程图或白板讨论。最适合需要快速原型设计或头脑风暴的开发者。不过,目前它只是个基础连接器,你得自己搭建画布应用才能发挥全部潜力。
by d4vinci
Scrapling MCP Server 是专为现代网页设计的智能爬虫工具,支持绕过 Cloudflare 等反爬机制。
✎ 这个工具解决了爬取动态网页和反爬网站时的头疼问题,特别适合需要批量采集电商价格或新闻数据的开发者。不过,它依赖外部浏览器引擎,资源消耗较大,不适合轻量级任务。
by chromedevtools
Chrome DevTools MCP 是让 AI 助手直接控制 Chrome 浏览器进行自动化调试和性能分析的工具。
✎ 这个工具解决了 AI 助手无法直接操作浏览器进行实时调试的痛点,特别适合前端开发者让 Claude 自动抓取页面性能数据或模拟用户交互。但要注意它默认会收集使用统计数据,隐私敏感的项目需要手动禁用。
by posthog
PostHog MCP Server 是让 Claude 直接访问你的产品分析数据、管理功能开关和实验的官方工具。
✎ 如果你在用 PostHog 做产品分析,这个服务器能让你在对话中实时查询用户行为数据,比如查看 DAU 或 A/B 测试结果,省去切后台的麻烦。特别适合产品经理或全栈开发者快速做数据驱动的决策。不过,它目前工具列表显示为空,可能需要手动配置或等待更新才能用起来。
by bytedance
io.github.bytedance/mcp-server-browser 是字节跳动开源的浏览器操作 MCP 服务器,让 AI 能直接控制你的浏览器执行任务。
✎ 这个服务器解决了 AI 无法直接与浏览器交互的痛点,特别适合需要自动化网页操作或数据抓取的开发者。它基于字节跳动的 TARS 项目,生态成熟,但工具列表未公开,可能需要额外配置才能上手。
by bytedance
io.github.bytedance/mcp-server-filesystem 是字节跳动开源的 MCP 文件系统访问服务器。
✎ 这个服务器解决了 AI 代理无法直接操作本地文件的问题,让 Agent TARS 能像人类一样读写、管理你的项目文件。最适合需要自动化文件处理或项目整理的开发者。但注意,它依赖整个 TARS 生态,单独使用可能功能受限,且文档主要围绕 TARS 框架,上手前得先熟悉其架构。
by bytedance
io.github.bytedance/mcp-server-search 是字节跳动开源的 MCP 服务器,让 AI 代理能直接执行网页搜索操作。
✎ 这个服务器解决了 AI 代理无法实时获取网络信息的问题,适合需要让 Claude 或类似模型查询最新资讯、价格或技术文档的开发者。不过,从 README 看它似乎是 TARS 项目的一部分,工具细节可能得深入文档才能搞清,用前最好先试试集成是否顺畅。
by bytedance
TARS 是一个多模态 AI 代理栈,让 AI 能通过 MCP 工具在终端和桌面执行真实任务。
✎ 字节跳动开源的 TARS 解决了 AI 代理与现实世界工具交互的难题,适合需要自动化复杂工作流的开发者。它能通过 MCP 连接各种工具,但作为新兴项目,文档和社区支持还在完善中,上手需要一些耐心。
by github
GitHub MCP Server 是让 AI 助手直接读写你的 GitHub 仓库、管理 Issue 和 PR 的工具。
✎ 这个服务器解决了开发者需要频繁切换界面管理 GitHub 的痛点,特别适合那些想用自然语言让 Claude 帮你创建 PR 或分析代码提交历史的团队。不过,它目前依赖远程服务,对网络稳定性要求较高,本地部署选项还在完善中。
by jandedobbeleer
Oh My Posh Validator 是验证 oh-my-posh 配置文件和片段是否符合官方模式的工具。
✎ 这个工具解决了 oh-my-posh 用户配置时容易出错的问题,适合那些喜欢自定义 shell 主题但不想手动调试的开发者。不过,它目前只做验证,不提供自动修复功能,需要自己动手调整。
by agentskills
Agent Skills Search Server 是让 AI 助手从 skills.sh 注册表搜索和发现 Agent Skills 的 MCP 服务器。
✎ 这个服务器解决了 AI 助手无法动态扩展技能的问题,比如让 Claude 快速找到处理特定数据格式的技能。最适合需要定制化 AI 工作流的开发者,但要注意它依赖外部注册表,网络延迟可能影响响应速度。
by glips
Figma-Context-MCP 是让 AI 编程助手直接读取 Figma 设计文件并生成代码的桥梁。
✎ 这个工具解决了设计师与开发者之间反复沟通的痛点,特别适合前端工程师用 Cursor 快速将设计稿转化为 React 或 Vue 组件。它通过简化 Figma API 数据,让 AI 只关注关键布局信息,生成代码更精准。不过,目前主要针对 Cursor 优化,在其他 IDE 中可能需要额外配置才能发挥全部潜力。