模型上下文协议 (MCP)：每个开发人员都应该尝试的 8 个 MCP 服务器！

嗯，看来人工智能社区现在正处于最幸福的时刻，因为如今更复杂的法学硕士（LLM）层出不穷。就在最近，我们见证了DeepSeek席卷全球，随后Meta的Llama 4和Gemma 3模型也引起了不小的轰动。

如今，为了拓展人工智能自动化的概念，人工智能领域出现了一个新成员——模型上下文协议 (MCP)。随着人工智能功能不断改变软件开发工作流程，模型控制协议 (MCP) 服务器已成为开发人员在生产环境中利用大型语言模型能力的必备基础设施。让我们来了解一下什么是 MCP，以及每个开发人员都应该了解哪些优秀的 MCP 服务器。

模型上下文协议（MCP）简介

MCP 因其能够标准化 AI 模型与外部工具交互、获取数据和执行操作的方式，在 AI 社区中迅速获得关注。

MCP（模型上下文协议）就像是 AI 应用的 USB-C 端口。MCP 最初是由 Anthropic 发起的一个项目，如今已成为热门话题。尽管它几个月前才推出，但开发人员已逐渐意识到它的重要性。该协议旨在规范 LLM 访问外部数据和工具的方式。

那么为什么大家突然都在谈论 MCP 呢？

图片来源：模型上下文协议

MCP 通过提供标准化协议，将 AI 代理与外部工具和数据源集成，从而简化了开发人员的工作。它提升了互操作性，减少了自定义集成的需求，并简化了 AI 应用程序的开发。MCP 充当通用适配器，使 LLM 能够访问真实数据并以一致且可扩展的方式执行操作。

MCP 具有增强的情境感知、简化的开发流程和更高的安全性等优势，使其成为 AI 工具集成的宝贵工具。MCP 的目标是成为 AI 的 USB-C，实现标准化的 AI 模型交互。

MCP 构建了一个可重用连接器的生态系统，允许开发人员只需构建一次，即可在多个 LLM 和客户端之间重复使用，无需以多种方式重写相同的集成。这种统一的数据访问意味着，使用 MCP，只需配置一个协议，LLM 就可以“查看”所有已注册的连接器。

例如，现在 MCP 服务器可让您将 Claude 连接到 GitHub、Slack 和 Google 地图等强大的工具。这些集成可帮助您节省时间、简化工作流程并专注于最重要的事情。

MCP 架构：

MCP 架构由三大核心组件构成：MCP 主机、MCP 客户端和 MCP 服务器。这些组件协同工作，实现 AI 应用、外部工具和数据源之间的无缝通信，确保操作安全且得到妥善管理。

图片来源：MCP 研究论文

如图所示，在典型的工作流程中，用户向 MCP 客户端发送提示，客户端分析意图，通过 MCP 服务器选择适当的工具，并调用外部 API 来检索和处理所需信息，然后将结果通知用户。

⮕ MCP 主机：MCP 主机是一款 AI 应用，在运行 MCP 客户端的同时，提供执行 AI 任务的环境。它集成了交互工具和数据，以实现与外部服务的顺畅通信。

⮕ MCP 客户端：MCP 客户端充当主机环境中的中介，管理 MCP 主机与一个或多个 MCP 服务器之间的通信。它向 MCP 服务器发起请求，查询可用功能，并检索描述服务器功能的响应。这确保了主机与外部工具之间的无缝交互。

⮕ MCP 服务器：MCP 服务器支持 MCP 主机和客户端访问外部系统并执行操作，提供工具、资源、提示三大核心能力。

用例：

➤ OpenAI：AI 代理和 SDK 中的 MCP 集成。OpenAI 已采用 MCP 来标准化 AI 到工具的通信，并认识到其增强与外部工具集成的潜力。

➤ Cursor：利用 MCP 驱动的代码助手增强软件开发。Cursor 利用 MCP 启用 AI 驱动的代码助手来自动执行复杂任务，从而增强软件开发。

➤ Cloudflare：远程 MCP 服务器托管和可扩展性。Cloudflare 通过引入远程 MCP 服务器托管，在将 MCP 从本地部署模式转变为云托管架构的过程中发挥了关键作用。

您应该了解的 8 个 MCP 服务器

1. Slack MCP 服务器

Slack MCP 服务器将 AI 助手集成到 Slack 工作区，支持实时消息发布、用户资料检索、频道管理和表情符号反应，实现无缝协作。

重要性：开发人员需要这款 MCP 服务器来自动化工作流程，并提高 Slack 环境中的团队生产力。通过让 AI 直接与 Slack 的基础架构交互，它消除了重复的沟通任务，并创建了能够实时响应团队活动的智能工作流程。

自定义通知、自动响应查询以及多渠道数据聚合无需人工干预即可实现。对于使用 Slack 作为主要沟通中心的开发团队来说，这种集成弥合了对话与行动之间的差距，使 AI 成为积极主动的团队成员，而不仅仅是被动的工具。

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2. GitHub MCP 服务器

GitHub MCP 服务器将 AI 与 GitHub 的 API 集成，以通过强大的身份验证和错误处理来管理存储库、问题、拉取请求、分支和发布。

重要性：该服务器通过使 AI 能够自主执行复杂的 GitHub 操作，彻底改变了开发人员与代码库的交互方式。它通过自动化拉取请求审核、检测潜在错误以及确保跨团队开发实践的一致性，对于维护代码质量至关重要。

GitHub MCP 支持智能问题分类、自动依赖项更新和主动安全漏洞扫描，无需人工干预。对于管理多个存储库的组织而言，它能够处理日常维护任务，生成有关开发模式的深入分析，甚至根据专业知识和工作量分配建议最佳的审阅者分配，从而实现前所未有的效率。

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3. Brave Search MCP 服务器

Brave Search MCP 服务器提供网络和本地搜索功能，包括分页、过滤、安全控制和智能回退，以实现全面灵活的搜索体验。

重要性：开发者需要这款服务器为其 AI 应用程序配备强大且注重隐私的搜索功能，超越基本查询。Brave Search MCP 提供情境感知结果，能够理解用户意图，同时保持严格的隐私标准，使其成为数据保护至关重要的应用的理想之选。其先进的过滤功能可针对特定领域、技术文档或代码示例进行精准的信息检索。

内置的回退机制即使在主要搜索方法失败时也能确保性能稳定，从而提供生产应用程序所需的弹性。对于构建知识管理工具、研究助理或技术文档系统的开发者来说，此服务器提供了所需的全面搜索基础架构，且不会牺牲用户隐私。

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4. Docker MCP 服务器

Docker MCP Server 在 Docker 容器中执行隔离代码，支持多语言脚本、依赖管理、错误处理和高效的容器生命周期操作。

重要性：对于需要安全、隔离环境来通过 AI 接口执行不受信任或实验性代码的开发者来说，这款服务器必不可少。它解决了通过适当的沙盒运行任意代码的关键挑战，在确保强大计算能力的同时，有效防止安全漏洞。

通过自动管理容器生命周期，它可以消除资源泄漏并优化生产环境中的基础设施成本。多语言支持意味着团队可以不受任何限制地使用他们喜欢的技术，而依赖项隔离则可以避免困扰开发团队的“在我的机器上工作”问题。对于需要代码执行作为其功能一部分的应用程序，此 MCP 服务器提供了平衡安全性、灵活性和性能的基础设施主干。

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5. SingleStore MCP 服务器

SingleStore MCP 服务器与 SingleStore 数据库交互，支持表列表、模式查询、SQL 执行、ER 图生成和 SSL 安全连接。

重要性：数据库操作始终是应用程序开发的核心，而这款 MCP 服务器通过 AI 彻底改变了开发人员与数据基础设施交互的方式。它支持对复杂数据库结构的自然语言查询、自动架构优化建议以及智能数据建模，而这些通常需要数据库管理员的专业知识才能实现。

对于使用高性能分析应用程序的团队，SingleStore MCP 提供了管理分布式 SQL 工作负载的关键功能，同时通过加密连接确保安全性。它能够从现有模式生成实体关系图，从而显著加快文档编写工作和团队成员之间的知识传递。随着应用程序数据密集度的不断提升，该服务器将成为 AI 功能与数据库性能优化之间的关键纽带。

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了解有关 SingleStore MCP 服务器的更多信息。

介绍 SingleStore 的 MCP 服务器

我们很高兴推出适用于 SingleStore 的开源 MCP 服务器，实现 AI 驱动的数据库管理。现在，用户只需与 Claude 或 Cursor 等 AI 助手聊天，即可与他们的 SingleStore 实例进行交互，例如检索数据、管理工作区和运行查询。

singlestore.com

6. DuckDuckGo 搜索 MCP 服务器

DuckDuckGo 搜索 MCP 服务器提供有机网络搜索结果，其中包含新闻、视频、图像、安全搜索级别、日期过滤器和缓存机制等选项。

重要性：注重隐私的开发者需要此服务器来提供搜索功能，且不会泄露用户数据。与其他搜索服务提供商不同，DuckDuckGo 的隐私优先理念使其成为用户信任至上的应用的理想之选。专业的搜索类型（新闻、视频、图片）使开发者能够创建精准的信息检索系统，精准地提供用户所需的内容，而不会让用户被无关内容淹没。

可自定义的安全搜索级别对于服务于不同受众（包括教育平台和家庭友好型服务）的应用程序至关重要。智能缓存机制显著降低了 API 成本，并缩短了生产环境中的响应时间，使该服务器不仅是隐私保护的首选，更是性能优化工具。

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7. Cloudflare MCP 服务器

Cloudflare MCP 服务器提供与 Cloudflare 服务的 AI 集成，以实现 DNS 管理和安全功能，从而优化 Web 基础设施任务。

重要性：Web 基础设施管理需要持续的警惕和优化，因此 MCP 服务器对于维护生产系统的开发人员来说至关重要。它能够通过 AI 驱动的安全响应来应对新兴威胁，并根据实时攻击模式自动调整防火墙规则和防护级别，无需人工干预。对于全球应用程序，它可以优化内容交付网络设置，从而提高在不同地理区域和网络条件下的性能。

自动化 DNS 管理功能消除了容易出错的手动配置，同时在部署或中断期间实现了智能流量路由。随着网络威胁日益复杂，该服务器在 AI 威胁检测和基础设施保护之间搭建了关键桥梁，使开发团队能够专注于功能构建，而无需时刻管理安全配置。

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8. 矢量化 MCP 服务器

Vectorize MCP 服务器将 AI 助手连接到组织数据，支持矢量搜索、深度研究报告生成以及从 PDF 等非结构化文档中提取文本，并可以安全访问知识库。

重要性：开发人员需要这款服务器来弥合人工智能系统与组织知识之间的关键差距，将静态人工智能转变为能够实时访问公司数据的动态助手。如果没有向量搜索功能，人工智能应用程序仍然局限于其训练数据，无法参考最新的文档、研究或特定领域的信息。

深度研究功能使AI能够结合多种来源进行全面的分析，这对于复杂的决策支持系统至关重要。对于拥有大量非结构化PDF和文档数据的公司来说，文本提取功能可以解锁以前无法访问的信息。随着企业越来越依赖专有知识作为竞争优势，这款MCP服务器可确保AI应用程序能够安全地利用这些资产，而不会损害数据安全。

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在我的实践视频中了解有关 MCP 的更多信息。

本文重点介绍的 MCP 服务器代表了开发人员如何在现有工具链中利用 AI 功能的根本性转变。通过为代码存储库、通信平台、搜索引擎和基础设施工具等基本服务提供结构化、可靠的接口，这些服务器使开发人员能够创建更智能、响应更快、自动化的工作流程。

真正的力量在于将这些服务器组合起来，创建能够理解不同系统上下文并采取适当行动的端到端解决方案。随着人工智能的不断发展，如今采用这些 MCP 服务器，开发团队将能够构建下一代软件解决方案，将人类创造力与机器智能相结合，实现前所未有的生产力和创新。