Awesome MCP Servers
2025.03.12
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AI 模型交互资源集成其它
Awesome MCP Servers 是一个精选的 Model Context Protocol (MCP) 服务器列表，旨在通过标准化的服务器实现，使 AI 模型能够安全地与本地和远程资源交互。MCP 是一个开放协议，支持 AI 模型通过文件访问、数据库连接、API 集成和其他上下文服务扩展其能力。
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Overview
基本能力
产品定位
Awesome MCP Servers 是一个精选的 MCP 服务器列表，旨在为 AI 模型提供与各种资源和服务的标准化交互能力。
核心功能
- 提供多种 MCP 服务器实现，涵盖浏览器自动化、数据库访问、文件系统操作、云平台集成等。
- 支持多种编程语言和平台，包括 Python、TypeScript、Go、Rust 等。
- 提供本地和云服务的集成能力。
适用场景
- 浏览器自动化：搜索、抓取和处理网页内容。
- 数据库访问：安全地查询和分析数据。
- 文件系统操作：读取、写入和管理本地文件。
- 云平台集成：管理云基础设施和服务。
- 通信工具集成：与团队通信工具交互。
工具列表
- Browser Automation: 使用 Playwright 和 Puppeteer 进行浏览器自动化和网页抓取。
- Databases: 支持多种数据库如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SQLite 等。
- File Systems: 提供本地文件系统和 Google Drive 的访问能力。
- Cloud Platforms: 集成 Cloudflare、Kubernetes 等云服务。
- Communication: 支持 Slack、iMessage、Twitter 等通信工具。
常见问题解答
- MCP 是什么？ MCP 是一个开放协议，使 AI 模型能够安全地与本地和远程资源交互。
- 如何开始使用 MCP？ 可以参考 MCP Quickstart 教程。
- 如何加入社区？ 可以加入 Discord 或 Reddit 社区。
使用教程
使用依赖
安装 MCP 服务器前，需要确保系统已安装以下依赖： - Python 3.x 或 Node.js（根据服务器实现语言） - Git
安装教程
- 克隆仓库：
bash git clone https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers.git - 进入项目目录：
bash cd awesome-mcp-servers - 安装依赖（以 Python 为例）：
bash pip install -r requirements.txt
调试方式
启动 MCP 服务器后，可以使用以下命令进行调试：
python -m server --debug
或
node server.js --debug