MCP 整理
Model Context Protocol (MCP) 是一种开放协议，让 AI 模型（如 Claude、Cursor、ChatGPT 等）能够安全地与本地文件、数据库、浏览器、API 等外部资源进行交互，大幅提升自动化能力和开发效率。
目录
什么是 MCP
MCP 让 AI 像使用插件一样调用外部工具，支持 stdio、SSE、HTTP 等传输方式。核心优势是标准化、安全、可组合使用。
官方文档：https://modelcontextprotocol.io/
核心资源与目录网站
- Glama.ai（最推荐，24,000+ 服务器）：https://glama.ai/mcp/servers
- MCP.so（21,000+ 服务器社区目录）：https://mcp.so/
- MCP Servers.org（Awesome 合集）：https://mcpservers.org/
- MCP Market Leaderboard（按星标排名）：https://mcpmarket.com/leaderboards
- Awesome MCP Servers（GitHub 精选）：
- 官方 Registry：https://registry.modelcontextprotocol.io/
推荐 MCP 服务器分类
1. 开发与编码类（开发者必备）
- GitHub MCP（官方）—— 仓库管理、Issues、PR
https://github.com/github/github-mcp-server - Filesystem MCP —— 本地文件读写、搜索
- Context7 —— 项目文档智能索引与检索
- E2B MCP —— 安全代码执行沙箱
https://github.com/e2b-dev/mcp-server - Sequential Thinking —— 结构化拆解复杂问题
https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinking
2. 浏览器与网页自动化
- Playwright MCP —— 浏览器自动化、截图、交互、爬取（使用率极高）
- Firecrawl MCP —— 网页抓取转 Markdown
https://www.firecrawl.dev/ - Brave Search MCP —— 实时网页搜索
3. 数据库类
- PostgreSQL MCP / Supabase MCP
https://github.com/supabase-community/supabase-mcp - MongoDB MCP —— MongoDB 操作
4. 文件系统与生产力工具
- Notion MCP —— 读写 Notion 页面
- Linear MCP —— 项目任务与看板管理
- Slack MCP —— 团队消息交互
- Obsidian MCP —— 本地知识库管理
5. 搜索与研究类
- Tavily MCP —— 专业 AI 搜索
- DuckDuckGo MCP —— 隐私搜索
- TrendRadar —— 多平台热点趋势追踪（热门）
6. 设计与创意类
- Figma MCP（官方）—— 设计稿转代码、实时结构访问
https://help.figma.com/hc/en-us/articles/32132100833559 - Artiforge.ai —— 创意生成工具
7. 云服务与基础设施
- AWS MCP（官方套件）
https://github.com/awslabs/mcp - Google MCP Servers —— Google 官方集合
- S3 / 云存储 MCP
8. 其他特色 MCP
- Anki MCP —— 间隔重复学习工具
- Alpha Vantage MCP —— 金融市场数据
- Cal.com MCP —— 日程安排
- Browserbase MCP —— 浏览器会话管理
安装与使用指南
- Claude Desktop：编辑
claude_desktop_config.json添加 MCP Servers 配置。 - Cursor：设置 → MCP → 添加服务器。
- 快速启动示例（npx）：
npx -y @modelcontextprotocol/server-github
- Docker 部署：多数服务器提供官方 Docker 镜像。
- 托管平台：Glama.ai 支持一键托管运行。
推荐起步组合：Filesystem + GitHub + Playwright + Brave Search + Context7
注意事项与最佳实践
- 安全第一：优先选择官方或高星服务器，限制文件/权限范围。
- 性能：本地服务器延迟低，适合开发；托管服务器更方便。
- 组合使用：多个 MCP 协同工作效果最佳。
- 更新频率：MCP 生态迭代快，建议每周查看 Glama.ai 或 GitHub。
- 客户端支持：Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cherry Studio 等。
中文资源
Awesome-MCP-ZH（中文用户首选）：https://github.com/yzfly/Awesome-MCP-ZH MCP 中文社区与文档：搜索 “MCP 中文” 或加入相关知识星球/论坛。