Awesome MCP
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Awesome MCP

這是一個關於Model Context Protocol(MCP)生態系統的精選資源列表,涵蓋了官方資源、開發工具、MCP服務器、Web集成、數據庫、區塊鏈、AI集成、語音、移動應用、開發環境、安全測試、生產力工具和系統工具等多個類別。
2.5分
6.9K

What is MCP?

The Model Context Protocol (MCP) is a framework that enables seamless integration of AI models with different applications, databases, and services. MCP servers act as intermediaries that facilitate communication between AI models and other systems.

How to use MCP Servers?

MCP servers can be deployed locally or in the cloud, and connected to your applications through SDKs or APIs. They handle model inference, context management, and data transformation between systems.

Use Cases

MCP servers are ideal for: AI-powered applications, database integrations, web services, mobile apps, and any system that needs to leverage AI models with contextual awareness.

Key Features

Model Integration
Easily connect various AI models to your applications
Context Management
Maintain and manage conversation or task context across interactions
Multi-Platform Support
Works with web, mobile, databases, and other systems
Scalability
Handle multiple concurrent requests and scale as needed
Advantages
Simplifies AI model integration
Reduces development time for AI features
Standardized interface for different models
Flexible deployment options
Limitations
Requires additional infrastructure
Potential latency in model responses
Learning curve for new users

Getting Started

Choose a Server
Select an MCP server implementation that fits your needs from the available options
Deploy the Server
Set up the server locally or in your cloud environment
Connect Your Application
Use the appropriate SDK or API to connect your application to the MCP server
Configure Models
Set up the AI models you want to use through the server configuration

Example Use Cases

Database Integration
Use an MCP server to add natural language query capabilities to your database
Chat Application
Power a chat interface with multiple AI models through an MCP server

Frequently Asked Questions

What programming languages are supported?
Can I use multiple models with one server?
Is there a hosted MCP service available?

Additional Resources

Official MCP Documentation
The official documentation and reference implementation
MCP Community Forum
Community discussions and support
Getting Started Guide
Tutorial for setting up your first MCP server

安裝

複製以下命令到你的Client進行配置
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。

替代品

K
Klavis
Klavis AI是一個開源項目,提供在Slack、Discord和Web平臺上簡單易用的MCP(模型上下文協議)服務,包括報告生成、YouTube工具、文檔轉換等多種功能,支持非技術用戶和開發者使用AI工作流。
TypeScript
7.6K
5分
M
MCP
微軟官方MCP服務器,為AI助手提供最新微軟技術文檔的搜索和獲取功能
9.7K
5分
A
Aderyn
Aderyn是一個開源的Solidity智能合約靜態分析工具,由Rust編寫,幫助開發者和安全研究人員發現Solidity代碼中的漏洞。它支持Foundry和Hardhat項目,可生成多種格式報告,並提供VSCode擴展。
Rust
5.9K
5分
D
Devtools Debugger MCP
Node.js調試器MCP服務器,提供基於Chrome DevTools協議的完整調試功能,包括斷點設置、單步執行、變量檢查和表達式評估等
TypeScript
5.4K
4分
S
Scrapling
Scrapling是一個自適應網頁抓取庫,能自動學習網站變化並重新定位元素,支持多種抓取方式和AI集成,提供高性能解析和開發者友好體驗。
Python
7.8K
5分
M
Mcpjungle
MCPJungle是一個自託管的MCP網關,用於集中管理和代理多個MCP服務器,為AI代理提供統一的工具訪問接口。
Go
0
4.5分
C
Cipher
Cipher是一個專為編程AI代理設計的開源記憶層框架,通過MCP協議與各種IDE和AI編碼助手集成,提供自動記憶生成、團隊記憶共享和雙系統記憶管理等核心功能。
TypeScript
0
5分
N
Nexus
Nexus是一個AI工具聚合網關,支持連接多個MCP服務器和LLM提供商,通過統一端點提供工具搜索、執行和模型路由功能,支持安全認證和速率限制。
Rust
0
4分
B
Baidu Map
已認證
百度地圖MCP Server是國內首個兼容MCP協議的地圖服務,提供地理編碼、路線規劃等10個標準化API接口,支持Python和Typescript快速接入,賦能智能體實現地圖相關功能。
Python
26.2K
4.5分
M
Markdownify MCP
Markdownify是一個多功能文件轉換服務,支持將PDF、圖片、音頻等多種格式及網頁內容轉換為Markdown格式。
TypeScript
19.5K
5分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一個集成Firecrawl網頁抓取能力的模型上下文協議服務器,提供豐富的網頁抓取、搜索和內容提取功能。
TypeScript
65.7K
5分
S
Sequential Thinking MCP Server
一個基於MCP協議的結構化思維服務器,通過定義思考階段幫助分解複雜問題並生成總結
Python
21.8K
4.5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一個通過MCP協議快速部署HTML內容到EdgeOne Pages並獲取公開URL的服務
TypeScript
16.3K
4.8分
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) 是一個AI驅動的UI組件生成工具,通過自然語言描述幫助開發者快速創建現代化UI組件,支持多種IDE集成。
JavaScript
16.5K
5分
N
Notion Api MCP
已認證
一個基於Python的MCP服務器,通過Notion API提供高級待辦事項管理和內容組織功能,實現AI模型與Notion的無縫集成。
Python
13.4K
4.5分
C
Context7
Context7 MCP是一個為AI編程助手提供即時、版本特定文檔和代碼示例的服務,通過Model Context Protocol直接集成到提示中,解決LLM使用過時信息的問題。
TypeScript
43.9K
4.7分
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