30+ MCP 创意及完整源代码

MCP 正在迅速走红。AI 代理现在可以与真实的工具和应用程序对话，并真正完成任务。

这解锁了许多强大的用例。开发人员开始构建各种各样不同的 MCP 服务器。

今天，我们将了解 MCP，并探索 30 多个具有完整源代码的 MCP 服务器。

您将在几乎每个示例中找到一个演示，并在最后找到一些有用的项目，以改善您使用 MCP 服务器的体验。

让我们开始吧。

🎯 什么是 MCP 以及它为何重要？

模型上下文协议 (MCP)是一种新的开放协议，它标准化了应用程序向 LLM 提供上下文和工具的方式。

可以将其视为 AI 的通用连接器。MCP 作为 Cursor 的插件系统，允许您通过将其连接到各种数据源和工具来扩展 Agent 的功能。

MCP 帮助您在 LLM 之上构建代理和复杂的工作流程。

例如，Figma 的 MCP 服务器可以允许 Cursor 与 Figma 通信以读取设计并以编程方式修改它们。

您的 AI 代理现在可以：

→ 使用 Blender 创建 3D 场景
→ 通过 Gmail 发送电子邮件
→ 在 Linear 中创建任务
→ 自主逆向工程应用程序
→ 阅读和搜索 Obsidian 保险库

所有这些都通过标准化界面发送自然语言指令来实现。

想想这对生产力意味着什么。以前需要在 5 个以上应用之间切换的任务，现在只需与客服人员进行一次对话即可完成。

从本质上讲，MCP 遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器。

成分：

• MCP hosts- 像 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 或想要通过 MCP 访问数据的 AI 工具之类的应用程序。

• MCP Clients- 协议客户端与 MCP 服务器保持 1：1 连接，充当通信桥梁。

• MCP Servers- 轻量级程序，每个程序通过标准化模型上下文协议公开特定功能（如读取文件、查询数据库......）。

• Local Data Sources- 您计算机上的 MCP 服务器可以安全访问的文件、数据库和服务。例如，浏览器自动化 MCP 服务器需要访问您的浏览器才能运行。

• Remote Services- MCP 服务器可以连接的外部 API 和基于云的系统。

为什么 MCP 如此重要？

MCP 很重要，因为：

✅ 它将开发者打造通用 AI 助手的梦想变成了现实。✅
将这些操作组合成复杂的工作流程（由 AI 处理逻辑）的潜力将引领智能自动化的新时代。

看完下面的所有示例后，您将了解其真正的威力。

如果您有兴趣阅读更多内容，请查看：

• Builder.io 团队的“模型上下文协议 (MCP)”是什么？
• MCP：它是什么以及它为什么重要 作者：Addy Osmani

您也可以观看此视频。

在下面的一些示例中，我已将演示视频（来自存储库）上传为未列出的 YouTube 视频并将其嵌入到这里，因此您无需打开任何链接即可直接观看它们。

1. CopilotKit 的 Open MCP 客户端- MCP 的自托管实现。

这是一款基于 Web 的开源客户端，可让您在自己的应用中与任何 MCP 服务器进行聊天。您只需要一个 Composio 的 URL 即可开始使用。

它就像是 Copilotkit 推出的模型控制协议的完全自托管实现。

如果您是第一次使用CopilotKit，它是一个自托管的全栈框架，用于构建用户交互代理和副驾驶。其重点是允许您的代理控制您的应用程序（经人工批准），传达其正在执行的操作，并为用户生成完全自定义的 UI。

它部署在 Vercel 上，因此您可以在open-mcp-client.vercel.app上与它聊天。

这是演示。

他们正在使用 MCP 构建许多项目。例如，这个基于 MCP 的 Open Multi-Agent Canvas可以将代理连接到 Google 地图，查找本地景点，并通过 MCP 将行程直接发送到 Slack 供团队审核。

Open MCP Client 在 GitHub 上有 1.2k 颗星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

查看 CopilotKit 的 GitHub ⭐️

2. Ghidra MCP——自主逆向工程应用程序。

该 MCP 服务器允许 LLM 自主地对应用程序进行逆向工程。它向 MCP 客户端公开了Ghidra核心功能中的众多工具。

这包括反编译和分析二进制文件、自动重命名方法和数据以及列出方法、类、导入和导出。

一些用例：

⚡ 使用 LLM 进行自动化漏洞分析。⚡
恶意软件样本的逆向工程。

这是演示。

GitHub 存储库有4k 颗星。

3. Blender MCP - 仅使用提示创建 3D 场景。

这通过模型上下文协议 (MCP) 将 Blender 连接到 Claude AI，从而允许 Claude 直接与 Blender 交互并控制 Blender。

此集成支持快速辅助 3D 建模、场景创建和操作。如果您有兴趣使用它，可以观看完整的教程。

这是演示视频。

带有演示视频的提示示例：

⚡ “在地下城中创建一个低多边形场景，其中有一条龙守护着一罐金子” -演示

⚡ “获取当前场景的信息，并据此制作 ThreeJS 草图” -演示

⚡ “使用 HDRI、纹理以及 Poly Haven 的岩石和植被等模型营造海滩氛围” -演示

如果您对更多演示感兴趣，创始人在 X 上创建了一个主题，其中包含其他人创建的疯狂示例。

它在 GitHub 上有 9.9k 个星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

4.光标与 Figma 对话- 以编程方式读取和修改设计。

该项目实现了 Cursor AI 与 Figma 之间的 MCP 集成，允许 Cursor 与 Figma 通信以读取设计并以编程方式修改它们。

它允许文档和选择、注释、创建元素、样式、布局等等。

您可以简单地说：design a modern-looking signup screen for mobile它就会创建它，而无需您触碰 Figma 文件。

这是演示。

它在 GitHub 上有 2.8k 个星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

还有另一个很棒的MCP 服务器（在 GitHub 上有 5k 颗星），它为 AI 编码代理提供 Figma 布局信息。

5. Ableton MCP——使用提示创作音乐。

它通过模型上下文协议 (MCP) 将 Ableton Live 连接到 Claude AI，使 Claude 能够直接与 Ableton Live 交互并控制它。这种集成实现了即时辅助的音乐制作、曲目创作和 Live 会话操控。

Claude AI 使用基于套接字的服务器连接 Ableton Live。之后，Claude 可以从 Ableton 的音色库中访问并加载合适的乐器、效果器和音效。

这是使用提示“创建 80 年代合成波曲目”的演示。

它在 GitHub 上有 1.3k 颗星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

6. Unity MCP——使用提示创建整个游戏。

Unity MCP 充当桥梁，允许 Cursor/Claude 等 AI 助手通过本地 MCP 客户端直接与 Unity 编辑器交互。它为你的 LLM 提供了在 Unity 中管理资源、控制场景、编辑脚本和自动执行任务的工具。

这是使用一个提示创建“马里奥克隆”游戏的演示。

另一个使用提示构建的赛车游戏的演示。

它在 GitHub 上有 1.5k 颗星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

7.GitHub官方 MCP——轻松与 GitHub 集成。

GitHub 的官方 MCP 服务器可轻松与 GitHub API 集成，为开发人员和工具提供高级自动化和交互能力。

用例：

⚡ 自动化 GitHub 工作流程和流程。

⚡ 从 GitHub 存储库提取和分析数据。

⚡ 构建与 GitHub 生态系统交互的 AI 驱动工具和应用程序。

没有官方演示，但我在 YouTube 上找到了一个不错的演示。

它在 GitHub 上有 2.8k 个星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

8.Magic MCP——从 IDE 创建现代 UI 组件。

它类似于 v0，但内置于你的 Cursor、WindSurf 或 Cline 中。Magic MCP 服务器可帮助你使用自然语言创建美观、现代的 UI 组件。

它可以在创建组件时为您提供实时预览，并且还可以获得 SVGL 支持。

这是一个快速演示。

GitHub 存储库有1.2k 颗星。

9. ElevenLabs MCP——生成语音和自定义 AI 声音。

此 MCP 服务器支持与强大的文本转语音和音频处理 API 进行交互。它支持 MCP 客户端（例如 Claude、Cursor、Windsurf）生成语音、克隆语音、转录音频等。

如果您是 ElevenLabs 的新用户，这是一个 AI 语音平台，可以根据文本生成逼真的、类似人类的语音。它通常用于画外音、有声读物以及创建自定义 AI 语音。

您仍然需要 ElevenLabs 积分才能使用此功能。

用例：

⚡ 启动语音代理为您拨打外拨电话，例如订购披萨。

⚡ 大声朗读内容或创建有声读物。

⚡ 使用自定义语音构建动态语音代理。

这是演示。

它在 GitHub 上拥有 515 颗星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

10. WhatsApp MCP——搜索、发送和阅读 WhatsApp 媒体。

有了它，您可以搜索和阅读您的个人 WhatsApp 消息（包括图像、视频、文档和音频消息）、搜索您的联系人以及向个人或群组发送消息。

您还可以发送媒体文件，包括图像、视频、文档和音频消息。

它使用whatsmeow库，通过 WhatsApp 网页多设备 API 直接连接到您的个人帐户  。您的所有消息都本地存储在 SQLite 数据库中，只有当代理通过您控制的工具访问它们时，才会发送给 LLM（例如 Claude）。

这是当它连接到 Claude 时您可以做什么的示例。

它在 GitHub 上有 3.3k 颗星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

11. Supabase MCP – 将 supabase 连接到您的 AI 助手。

这将使 AI 助手连接到您的 Supabase 项目，并允许它们执行诸如管理表、获取配置和查询数据等任务。您可以访问supabase.com/mcp ，了解更多关于如何连接特定客户端的说明。

如果下面的 GIF 无法加载，则可以使用以下演示。

它在 GitHub 上有 1.1k 颗星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

12. Perplexity MCP ——Perplexity API 的连接器。

集成 Sonar API 的 MCP 服务器实现，为 Claude 提供无与伦比的实时、全网研究能力。所有操作均无需离开 MCP 生态系统。

目前，使用的搜索参数是默认参数。您可以直接在index.ts脚本中修改 API 调用中的任何搜索参数。有关具体操作，请参阅官方 API 文档。

您可以观看演示视频。我还在下面添加了运行中的快照。

它在 GitHub 上拥有 902 颗星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

13. Playwright MCP——使用 Playwright 的浏览器自动化功能。

此 MCP 服务器使用 Playwright 提供浏览器自动化功能。该服务器使 LLM 能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互，无需使用屏幕截图或视觉调整模型。

它使用 Playwright 的辅助功能树，而非基于像素的输入。该工具有两种模式：

• Snapshot Mode- 使用可访问性快照来获得更好的性能和可靠性

• Vision Mode- 使用屏幕截图进行基于视觉的交互

以下是一些一般用例：

⚡ 网页导航和表单填写
⚡ 从结构化内容中提取数据
⚡ 使用 LLM 进行自动测试

这是 AI 代理浏览 GitHub 并加注 repo 的演示。

它在 GitHub 上有 7.9k 个星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

14. Git MCP——适用于任何 GitHub 项目的远程 MCP 服务器。

这是一个非常有趣的 MCP 服务器。它是一个免费的开源远程 MCP 服务器，可以将任何 GitHub 项目（仓库或 GitHub 页面）转换为文档中心。

它可以消除幻觉并在云端运行，因此无需任何设置。

⚡ 它的工作原理如下：

1. 您可以向您的 AI 助手提供 GitMCP URL，例如gitmcp.io/microsoft/typescript。
2. 您向 AI 询问有关代码或文档的问题。
3. AI 向 GitMCP 发送请求以使用其工具（经您的批准）。
4. 人工智能可以访问文档搜索、代码搜索等工具。
5. GitMCP 返回所需信息，使用真实数据为您提供更准确的答案。

这是演示视频。

GitHub 存储库在GitHub 上有 1.2k 个星。

15. Spotify MCP——启动、搜索并获取 Spotify 的具体详细信息。

这个 MCP 项目将 Claude 与 Spotify 连接起来，并建立在spotipy-dev 的 API之上。

你可以：

• 开始、暂停和跳过播放
• 搜索曲目/专辑/艺术家/播放列表
• 获取有关曲目/专辑/艺术家/播放列表的信息
• 管理 Spotify 队列

您可以观看演示视频。我还在下面添加了运行中的快照。

GitHub 存储库在GitHub 上有 192 个星标。

16. Docker MCP——使用自然语言管理 Docker。

该 MCP 服务器用于使用自然语言管理 Docker。

它允许您使用简单的提示来组成容器，自省和调试正在运行的容器，并通过 Docker 卷管理持久数据。

我仍然建议不要配置任何敏感数据，因为除非 LLM 在您的机器上本地运行，否则与 LLM 交换的任何数据都必然会受到威胁。如果您希望安全地将机密信息传递给容器，请在代码库中提交您的用例问题。

这是一个展示 WordPress 部署的快速演示。

GitHub 存储库在GitHub 上有 285 个星。

17.黑曜石 MCP——搜索黑曜石金库。

这允许 Claude Desktop（或任何 MCP 客户端）读取和搜索任何包含 Markdown 注释的目录（例如 Obsidian 保险库）。

成功安装后，您应该会看到以下列出的 MCP 工具。

文档中没有附加任何演示，因此您可以参考官方文档进行安装。

GitHub 仓库在GitHub 上有 672 个星标。

18.Unreal MCP——使用 AI 助手控制虚幻引擎。

该项目使 Cursor、Windsurf 和 Claude Desktop 等 AI 助手客户端能够使用 MCP 通过自然语言控制虚幻引擎。

您可以使用以下提示在虚幻引擎中构建内容：

⚡ 级别编辑
⚡ 蓝图参与者、类和组件
⚡ 使用事件图/节点的蓝图脚本

使用前请注意，它目前处于实验阶段。API、功能和实现细节可能会发生重大变化。

目前不建议用于生产，但我们仍然可以从代码库中学习一些知识。

这是构建 Flappy Bird 克隆版的演示。

它在 GitHub 上拥有 447 颗星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

19. E2B MCP——在安全沙箱中运行 AI 代码。

E2B MCP 服务器允许您使用 E2B 沙盒为 Claude 桌面应用添加代码解释功能。它支持 JavaScript 和 Python 语言。

如果您是E2B新手，它是一个开源基础设施，允许您在云中安全隔离的沙箱中运行 AI 生成的代码。

E2B 沙盒是一个小型的隔离虚拟机，启动速度非常快（约 150 毫秒）。你可以把它想象成一台运行 AI 模型的小型计算机。

E2B 的一些典型用例包括：

⚡ AI 数据分析或可视化
⚡ 以各种语言运行 AI 生成的代码
⚡ 编码代理的游乐场
⚡ 代码生成评估环境

这是演示。

它在 GitHub 上拥有 209 颗星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet。

20. Firecrawl MCP——从网站抓取、爬取、搜索和提取内容。

此 MCP 服务器与 Firecrawl 集成，提供网页抓取功能。它能从任何网站抓取干净的数据，为您的 AI 应用提供支持。

你可以做很多事情，例如：

⚡ 抓取、爬取、搜索、提取、深度研究、批量抓取支持
⚡ URL 发现和爬取
⚡ 带有内容提取的网页搜索
⚡ 带有标签包含/排除的智能内容过滤

这是演示。

GitHub 存储库在GitHub 上有 2.5k 颗星。

21.Mem0 MCP ——AI 代理的内存层。

此 MCP 服务器使用 mem0 高效管理编码偏好设置。该服务器可与 Cursor 配合使用，并提供存储、检索和搜索编码偏好设置的基本工具。

如果您不知道Mem0，它是一个开源内存层，可帮助 AI 代理存储、检索和推理过去的交互。

它旨在插入任何代理框架，为它们提供长期记忆和情境感知。

使用此 MCP 服务器，您可以：

⚡ 存储代码片段、实现细节和编码模式以及全面的上下文，包括complete code with dependencies、、等language/framework versions。best practices

⚡ 检索所有存储的编码偏好以分析模式、审查实施情况并确保不会遗漏任何相关信息。

⚡ 通过存储的编码偏好进行语义搜索，以查找相关的Technical documentation、setup guides等。

以下是演示：

GitHub 存储库在GitHub 上有 101 个星。

22. n8n 自定义节点 MCP - 与您的 n8n 工作流程交互。

这是一个 n8n 社区节点，可让您在 n8n 工作流中与模型上下文协议 (MCP) 服务器进行交互。此节点允许您连接到 MCP 服务器、访问资源、执行工具并使用提示。

如果您是n8n新手，n8n 是一款开源工作流自动化工具，可让您使用自定义逻辑连接应用和服务。它支持 400 多种集成，并允许您使用可视化编辑器创建复杂的工作流。

可以将其视为 Zapier 的开发人员友好型替代品，具有完全控制和自托管选项。

MCP Client节点支持以下操作：

⚡ Execute Tool- 使用参数执行特定工具
⚡ Get Prompt- 获取特定提示模板
⚡ List Prompts- 获取可用提示列表
⚡ List Tools- 获取可用工具列表
⚡ Read Resource- 通过 URI 读取特定资源
⚡ List Resources- 从 MCP 服务器获取可用资源列表

执行工具操作允许您使用参数执行特定工具。只需确保从下拉菜单中选择要执行的工具即可。

您可以观看此演示，内容涉及“MCP 是 N8N AI 代理的未来吗？”。

GitHub 存储库在GitHub 上有 1.2k 个星。

23.浏览器 MCP – 使用编码代理自动化您的浏览器。

浏览器 MCP 是一个模型上下文提供程序 (MCP) 服务器，允许 AI 应用程序控制您的浏览器。

它改编自 Playwright MCP 服务器，旨在自动化用户浏览器，而无需创建新的浏览器实例。这样一来，用户就可以使用现有的浏览器配置文件来访问已登录的会话，并避开通常会阻止自动浏览器使用的机器人检测机制。您可以在browsermcp.io上了解更多信息。

这是使用它进行自动化测试的演示。

YouTube 上还有另一个很棒的教程，教您如何从头开始进行设置。

GitHub 存储库在GitHub 上有 920 颗星。

24. Gmail MCP – Gmail 集成并支持自动身份验证。

此服务器用于将 Gmail 集成到 Claude Desktop 中，并支持自动身份验证。这有助于 AI 助手通过自然语言交互来管理 Gmail。

有一些非常有用的功能，例如：

⚡ 发送包含主题、内容、附件和收件人的电子邮件。⚡
使用高级 MIME 结构处理通过 ID 阅读电子邮件信息
⚡ 查看电子邮件附件信息（文件名、类型、大小）
⚡ 使用各种条件搜索电子邮件（主题、发件人、日期范围）
⚡ 在收件箱、已发送或自定义标签中列出电子邮件
⚡ 将电子邮件标记为已读/未读
⚡ 将电子邮件移动到不同的标签/文件夹
⚡ 批量操作，可同时管理多封电子邮件
⚡ 简单的 OAuth2 身份验证流程，可自动启动浏览器

它支持桌面和 Web 应用程序凭证，并使用全局凭证存储以方便使用。

文档非常详细，涵盖了语法和更高级的功能。该项目目前没有可用的演示版本。

GitHub 存储库在GitHub 上有 153 个星。

我找到了另一个带有演示的Gmail MCP服务器，但我没有介绍它，因为与这个相比，它在 GitHub 上的星星很少。

25.顺序思维——用结构化思维解决问题。

MCP 服务器实现通过结构化思维过程提供动态和反射性问题解决工具。

它可以做很多事情，例如：

⚡ 将复杂问题分解为可管理的步骤
⚡ 随着理解的加深，修改和完善想法
⚡ 分支出其他推理路径
⚡ 动态调整想法总数
⚡ 生成并验证解决方案假设

这是演示。

它是官方 modelcontextprotocol 仓库的一部分。您可以查看文档来安装此 MCP 服务器。

26. Brave Search——使用搜索 API。

集成 Brave Search API 的 MCP 服务器实现，提供网络和本地搜索功能。

特征：

⚡ 一般查询、新闻、文章，带分页
⚡ 控制结果类型、安全级别和内容新鲜度
⚡ 当未找到结果时，本地搜索会自动回退到网络

这是演示。

它是官方 modelcontextprotocol 仓库的一部分。您可以查看文档来安装此 MCP 服务器。

27. Browserbase MCP ——AI 代理的浏览器会话。

该服务器使用 Browserbase、Puppeteer 和 Stagehand 提供云浏览器自动化功能。该服务器使 LLM 能够在云浏览器环境中与网页交互、截取屏幕截图并执行 JavaScript。

如果您是 Browserbase 的新手，它是一个提供大规模运行和管理无头浏览器基础设施的平台。

工具包括Create browser session、、等等Navigate to a URL。Take screenshot

这是要求它从 Hacker News 中查找顶级结果的演示。

GitHub 存储库在GitHub 上有 824 颗星。

28. Lingo MCP – AI 本地化工具包。

这将 Lingo 连接到您的 AI 工具（例如 Claude）。如果您是 Lingo 新手，它是一款 AI 本地化工具包，旨在自动化网页和移动应用程序软件的端到端翻译流程。

用例：

⚡ 在 CI/CD 管道中自动化本地化工作流程
⚡ 扩大本地化工作规模

没有演示，但您可以在他们的网站上了解有关 Lingo 的想法。

此 MCP 服务器是官方仓库的一部分。您可以查看文档进行安装。

29. Kubernetes MCP——管理 Kubernetes 集群。

该 MCP 服务器可以连接到 Kubernetes 集群并对其进行管理。

它有很多有用的功能：

⚡ 列出所有 pod、服务、部署、节点
⚡ 创建、描述、删除 pod
⚡ 创建自定义 pod 和部署配置，更新部署副本
⚡ 从集群获取 Kubernetes 事件
⚡ 创建、列出和描述 cronjobs

下面的序列图说明了请求如何流经系统。

这是演示视频。

GitHub 存储库在GitHub 上有 383 个星。

30. Linear MCP——集成 Linear 的项目管理系统。

该服务器通过 MCP 提供与 Linear 问题跟踪系统的集成，允许 LLM 与 Linear 问题进行交互。

你可以：

• 创建新的线性问题
• 更新现有问题
• 灵活过滤的搜索问题
• 将问题分配给用户
• 对问题添加评论

让我们看几个使用示例：

⚡ “显示我所有高优先级问题”→执行该search_issues工具和/或linear-user:///{userId}/assigned查找分配给您的优先级为 1 的问题。

⚡ “给我一份关于移动应用程序开发问题的最新更新摘要”→用于search_issues识别相关问题，然后linear-issue:///{issueId}获取问题详细信息并显示最近的活动和评论。

⚡ “移动团队目前的工作量是多少？” → 结合linear-team:///{teamId}/issues并search_issues分析移动团队的问题分布和优先级。

虽然没有演示，但用例可以给你一个基本的了解。查看 readme 文件了解可用的工具。

GitHub 存储库在GitHub 上有 254 个星标。

31. Markdownify MCP——将几乎所有内容转换为 Markdown。

Markdownify 是一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，可将各种文件类型和 Web 内容转换为 Markdown 格式。它提供了一套工具，可将 PDF、图像、音频文件、网页等内容转换为易于阅读和共享的 Markdown 文本。

你可以：

⚡将多种文件类型转换为 Markdown PDF，如Images、、、、、Audio (with transcription)。DOCXXLSXPPTX

⚡ 将网页内容转换为 Markdown YouTube video transcripts，如Bing search results、、General web pages。

⚡ 检索现有的 Markdown 文件。

没有演示，但是一旦集成这些工具即可使用：

• youtube-to-markdown：将 YouTube 视频转换为 Markdown
• pdf-to-markdown：将 PDF 文件转换为 Markdown
• bing-search-to-markdown：将 Bing 搜索结果转换为 Markdown
• webpage-to-markdown：将网页转换为 Markdown
• image-to-markdown：将图像转换为带有元数据的 Markdown
• audio-to-markdown：将音频文件转换为带有转录的 Markdown 文件
• docx-to-markdown：将 DOCX 文件转换为 Markdown
• xlsx-to-markdown：将 XLSX 文件转换为 Markdown
• pptx-to-markdown：将 PPTX 文件转换为 Markdown
• get-markdown-file：检索现有的 Markdown 文件

GitHub 仓库目前有 1.3k 个 star。你可以在 readme 文件中找到安装说明。

以下是一些您可以查看的宝贵资源：

• mcp-chat - 是一款适用于 MCP 服务器的 CLI 聊天客户端。用于测试和评估 MCP 服务器和代理。

• mastra.ai/mcp-registry-registry - 一系列 MCP 服务器目录，用于将 AI 连接到你常用的工具。它在 GitHub 上拥有超过 1 万颗星。

• smithery.ai - 通过 MCP 服务器为您的代理扩展 4,630种功能。详细信息包括monthly tool calls：local optiontoolsAPIinstallation instructions for different clients

• mcp.composio.dev - 立即连接到
  100 多个具有内置身份验证的托管 MCP 服务器。

• 官方团队提供的热门 MCP 服务器目录- GitHub 上 20k 星。

• 这些 MCP 完全是我的 Cursor 工作流程的 10 倍- YouTube 视频带有实际用例。

呼！我花了好长好长的时间才写完。希望你发现了一些有价值的东西。

MCP 尚属新兴，但发展迅速。即使是基于它构建的简单工具，也能解锁强大的工作流程。谁知道呢？说不定，你最终会构建出其他人每天都依赖的东西。

我试图重点介绍最有趣和最实用的 MCP 服务器。

请告诉我您的想法，您是否计划很快构建自己的 MCP 服务器？

祝您拥有美好的一天！下次再见。

你可以在anmolbaranwal.com 查看 我的作品。 感谢阅读！🥰

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