MCP Server 精选导航

kubefwd 是让 AI 帮你批量转发 Kubernetes 服务到本地的开发神器。

✎ 微服务开发者最头疼的本地调试问题，它一键搞定——自动分配 IP 避免端口冲突，还能用自然语言查询状态。但依赖 AI 工作流，纯命令行爱好者可能觉得不够直接。

Cloudflare MCP Server 是让你用自然语言管理 Workers、KV 和 R2 等云资源的工具。

✎ 这个工具解决了开发者频繁切换控制台和文档的痛点，特别适合那些在 Cloudflare 上部署无服务器应用、需要快速调试或管理配置的团队。不过，由于它依赖多个子服务器，初次设置可能有点繁琐，建议先从 Workers Bindings 这类核心功能入手。

Terraform MCP Server 是让 AI 助手直接操作 Terraform Registry 和 HCP Terraform 的桥梁。

✎ 如果你经常在 Terraform 里翻文档找模块配置，这个服务器能省不少时间——直接问 Claude 就能生成准确的代码片段。最适合管理多云基础设施的团队，但注意它目前只适合本地使用，别在生产环境里暴露 HTTP 端点。

检查运行中的 Go 进程，查看 goroutine 状态、内存统计与二进制信息，并通过终端 UI、HTTP API 或 SSE 端点访问数据。

✎ 排查 Go 服务运行态问题很顺手，能直接查看 goroutine、内存和二进制信息，还同时提供终端 UI、HTTP API 与 SSE，临时诊断和接入监控都方便。

通过自然语言管理 Railway 基础设施，借助 Claude 等 MCP 客户端安全地部署、配置并监控各类服务。

用于理解、管理并排查 GCP 环境问题的 MCP Server，帮助模型更高效地诊断云资源、配置与运行状态。

通过兼容 MCP 的客户端直接管理 RunPod 云资源，可创建、查询、更新、启停和删除 pods、serverless endpoints、templates、network volumes 及镜像认证。

基于 TypeScript 的 MCP 服务器，支持 Docker 与 Kubernetes，提供 AI 驱动的容器化工作流能力

基于 AI 的 VMware vCenter/ESXi 监控与运维工具集，内含 20 个 MCP 工具，帮助排障、巡检和自动化操作。

Lmod MCP - Environment Module Management for LLMs with comprehensive module operations

为运行 kubectl、terraform、helm 和 argocd 的 AI agents 提供 fail-closed 策略护栏。

在安全的 serverless 云环境中，快速集成并执行 AI Agent 任务；支持一键配置、实时边云交互，以及 browser、file、terminal 等标准工具。

Routes design tasks to designarena.ai's top-ranked model via OpenRouter across 14 categories.

Manage Expo and React Native projects from setup to release. Trigger cloud builds, publish over-the-air updates, and submit releases to App Store and Google Play with clear status and logs. Run diagnostics, validate configuration, and access relevant docs to resolve issues faster.

面向 Jira Cloud 的 MCP server，可管理 issues、sprints、boards、filters 以及 custom fields。

整合 EPA 空气质量监测与 HUD 法拍房数据，提供 3 个 MCP 工具用于环境和住房数据查询。

面向 AWS 的安全分析工具，支持攻击路径识别、合规检查与修复规划。

通过 AI agent 无缝管理 Cloudflare DNS 记录，支持列出、创建、更新、删除多种记录类型，并可用 scoped API token 安全集成。

Oracle Cloud Infrastructure pricing data with cost calculators and comparisons

F5 Distributed Cloud Terraform provider docs, 270+ OpenAPI specs, and subscription info for AI.

根据 QPS、并发用户、数据库类型和 AI 模型规模，生成定制化系统架构建议，并给出资源配置、中间件、部署策略与可导出图表。

Deploy production REST APIs from JSON schemas in seconds. Manage projects, schemas, and deployments.

可在 IDE 中管理 Cloudflare Workers、KV、R2、Pages、DNS 与缓存的 MCP server。

提供面向项目的 GCP 运维捷径，快速查看 logs、Cloud Run、只读 Cloud SQL、Storage、secrets、services、auth 与 billing，加速部署排障和成本监控。