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发现全球好用的 MCP 服务器

持续更新优质 MCP，重塑你的 AI 工作流

最近更新 10月18日（周日）|本周新增 32 条|共 4481 条看看新内容 →
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dbt MCP Server (Official)
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分析
让 AI 直接理解你的 dbt 项目，查血缘、问指标、跑任务，本地或云端一键接入。
GitHub Bridge
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自主智能体AI
使 AI 代理能够安全地访问和管理 GitHub Enterprise 数据，包括用户、组织和许可证。
CloudBase AI ToolKit
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分析AI
使用 AI IDE 自动化生成、部署和托管全栈 Web 应用程序、小程序、数据库及后端服务。
Milvus
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分析AI
通过 Model Context Protocol (MCP) 提供对 Milvus 向量数据库功能的访问。
Aws Athena
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分析AI
使 AI 助手能够针对 AWS Athena 数据库执行 SQL 查询并检索结果。
Figma Flutter
Figma Flutter
开发工具AI
通过从 Figma 直接提供丰富的设计数据，帮助 AI 编码代理生成 Flutter 代码。
Hive Intelligence MCP Server
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开发工具加密
一个提供加密货币和 Web3 分析功能的 Model Context Protocol 服务端，为 AI 助手统一接入 200 多个专用工具。
Tinybird MCP Server
Tinybird MCP Server
开发工具tinybird
一个托管的 MCP 服务端，可让 AI 智能体安全地实时访问 Tinybird 数据。
Google Search Console
Google Search Console
开发工具AI
通过将 Google Search Console 与 Claude AI 连接，利用自然语言对话分析 SEO 数据。
Compresto MCP
Compresto MCP
开发工具compresto
一个为 AI 助手提供 Compresto 文件压缩应用程序实时统计信息的 MCP 服务器。
Google Ad Manager
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开发工具AI
通过简单接口将 Google Ad Manager 数据以关系型 SQL 模型的形式暴露，使大语言模型能够查询实时的 Google Ad Manager 数据。
Google News Trends
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开发工具AI
无需依赖付费 API，即可从 Google News 和 Google Trends 获取实时数据。
InsightFlow
InsightFlow
自主智能体AI
分析实时数据，并通过自然语言查询生成由 AI 驱动的洞察。
Tinybird
Tinybird
开发工具AI
连接到 Tinybird 工作区，并使用 Model Context Protocol 与数据源和 API 端点进行交互。
Data Gov IL
Data Gov IL
开发工具AI
为 AI 助手提供无缝访问以色列政府开放数据的能力，用于搜索、发现和分析。
AWS Helper
AWS Helper
分析AI
通过 Model Context Protocol (MCP) 服务端管理一个简单的笔记系统，支持文本笔记的创建、存储和摘要生成。
Notion Pantry
Notion Pantry
分析AI
将大语言模型连接到 Notion 食品储藏数据库，实现智能食品管理。
Mocxykit
Mocxykit
开发工具Web
在 webpack 和 Vite 项目中可视化配置、管理 HTTP(S) 代理，并为前端开发服务模拟数据。
AWS Cost Explorer
AWS Cost Explorer
开发工具AI
通过 Anthropic 的 Claude 模型作为交互式界面，实现对 AWS 云支出数据的分析与可视化。
Notion Light
Notion Light
分析AI
使用 Notion API 将 Markdown 文件与 Notion 页面或数据库同步，绕过官方 Model Context Protocol 的低效问题。
Model Context Protocol Server
Model Context Protocol Server
自主智能体AI
通过处理数据并提供有用的错误信息，使 AI 助手能够安全地使用外部工具。
postgres-mcp
postgres-mcp
分析数据库
提供 PostgreSQL 数据库管理功能，协助进行分析、调试、模式管理、数据迁移和监控。
ClimateTraceKMP
ClimateTraceKMP
开发工具分析
可视化来自 ClimateTrace.org 的气候相关排放数据。
AI Federation Network
AI Federation Network
自主智能体AI
通过标准化架构实现 AI 系统与各类数据源之间的联邦连接。
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常见问题

1. 什么是 MCP 服务器？

MCP（模型上下文协议）服务器是连接AI助手（如Claude、Cursor等）与外部数据源、API及服务的工具。它们使AI模型能够获取实时信息、执行代码、与数据库交互，并实现超越其基础能力范围的操作。

2. MCP 服务器是如何工作的？

MCP服务器充当人工智能助手与外部系统之间的中介。当您要求Claude或Cursor执行需要外部数据任务时，MCP服务器会处理请求，获取所需数据，并将其转换为人工智能能够理解和使用的格式返回。

3. MCP 服务器能提供什么？

MCP 服务器可实现各类资源的共享（包括文件、文档、数据），开放各类工具能力（如API 集成、操作指令调用），还能提供标准化的交互提示模板；服务器端可自主管控自有资源，同时为保障安全，会搭建清晰的系统边界，做到权限与隔离可控。

4. MCP 服务器安全吗？

是的，MCP协议内置了完善的安全机制。服务器能够独立管理自身资源，因此无需向大型语言模型提供商共享API密钥，整个系统界限清晰。每个服务器均自行负责身份验证和访问控制，确保操作安全隔离。

5. 如何在 Cursor 中安装 MCP 服务器？

要在Cursor中安装MCP服务器：1) 打开Cursor设置 (Cmd+,)，2) 导航至MCP服务器部分，3) 点击“添加服务器”，4) 输入服务器配置（名称和命令），5) 重启Cursor。欢迎查阅我们精心整理的Cursor最佳MCP服务器合集，内含详细设置指南。

6. 如何选择合适的 MCP 服务器？

建议您重点关注以下几个方面：1）兼容性：确保服务器能否与您常用的编辑器顺畅协作；2）匹配应用场景：根据您的具体需求，选择为此类任务专门设计的服务器；3）关注维护状态：优先选择正在活跃维护、并有近期更新记录的服务器，这通常意味着更可靠；4）参考社区热度：在 GitHub 上，较高的星标数和频繁的提交更新往往是项目质量和受欢迎程度的体现。