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Awesome MCP Servers— 开源的MCP资源聚合平台,覆盖多个垂直领域

DDD

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发布时间:2025-04-08 11:04:36

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973人浏览过

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来源于php中文网

原创

Awesome MCP Servers:连接AI与外部世界的桥梁

awesome mcp servers是一个开源项目,它汇聚了众多基于model context protocol (mcp) 的服务器。该项目收录了超过3000个mcp服务器,涵盖浏览器自动化、金融、游戏、安全、科研等二十多个领域,并支持本地和云端部署。mcp服务器的主要作用是为ai大模型提供丰富的外部数据访问工具调用能力。awesome mcp servers为开发者提供了丰富的资源,旨在推动ai与外部系统交互的标准化和便捷化。

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Awesome MCP Servers— 开源的MCP资源聚合平台,覆盖多个垂直领域核心功能

  • 资源整合: 通过MCP协议,将AI模型连接到各种外部资源,例如文件系统、数据库和云服务,从而扩展AI模型的功能。
  • 广泛应用: 支持浏览器自动化、金融、游戏、安全、科研等多个领域,提供种类丰富的服务器实现。
  • 便捷开发: 支持多种编程语言(Python、TypeScript、Go等),并提供开发框架(如FastMCP)和工具,简化开发流程。
  • 活跃社区: 依托GitHub、Discord、Reddit等平台,提供社区支持、详尽的教程和文档,帮助开发者快速上手。

部分MCP服务器示例

以下是一些Awesome MCP Servers中包含的MCP服务器示例:

  • 浏览器自动化: MCP-Playwright允许AI模型在真实的浏览器环境中进行网页导航、点击/输入操作、截图以及执行JavaScript代码。
  • Notion管理: notion_mcp连接AI模型与Notion平台,支持自动化页面管理、内容同步和模板生成等功能。
  • 金融数据: coinmarket-mcp-server基于Coinmarket API获取加密货币的实时行情数据,包括价格、市值和交易量等。
  • 游戏开发: mcp-unity为Unity3D游戏引擎提供集成,支持游戏开发中的编辑、运行、调试和场景管理等功能。
  • 学术搜索: arxiv-mcp-server允许AI模型通过编程接口搜索arXiv学术论文库,下载论文内容并进行深度分析(例如摘要提取、方法评估和结果解读),同时支持本地存储以加速访问。
  • 安全检测: dnstwist MCP Server基于dnstwist工具检测域名拼写错误和潜在的钓鱼网站等安全问题。
  • 地图服务: mcp-server-google-maps集成Google Maps服务,提供位置服务、路线规划和地点详情查询。
  • 版本控制: mcp-server-git可以直接操作Git仓库,包括读取、搜索和分析本地仓库
  • 社交平台: vrchat-mcp与VRChat API交互,支持获取VRChat的好友、世界和化身等信息。

如何使用Awesome MCP Servers

  1. 选择合适的MCP服务器:

    • 访问Awesome MCP Servers的GitHub仓库,浏览不同类别的MCP服务器实现。
    • 阅读目标服务器的README.md文件,了解其功能、安装步骤、使用方法和示例代码。 注意服务器的标签信息(编程语言、部署环境、支持的操作系统等),确保与您的技术栈和部署环境兼容。
  2. 安装和配置MCP服务器:

    • 克隆服务器的GitHub仓库:例如 git clone http://github.com/executeautomation/mcp-playwright.git
    • 安装依赖项:根据README.md文件中的说明安装所需的依赖项,例如 npm install (对于mcp-playwright)。
    • 配置服务器:如有必要,配置服务器参数,例如连接外部服务的API密钥或数据库地址。
  3. 启动MCP服务器:

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    AI思维导图生成器,支持30+文件格式一键转换,包括PDF、Word、视频等。

    下载
    • 运行服务器:例如 npm start (对于mcp-playwright)。
    • 验证服务器状态:访问服务器的文档页面(通常在localhost:8080/docs),查看API文档和示例请求。发送测试请求以确保服务器正常运行。
  4. 集成到AI模型或应用程序:

    • 选择合适的客户端工具。
    • 安装客户端工具:例如 npm install @mcp-langchain-ts-client
    • 编写集成代码,调用MCP服务器。 示例代码如下:
import { MCPClient } from '@mcp-langchain-ts-client';

const client = new MCPClient('http://localhost:8080');

async function fetchData() {
  const result = await client.call('playwright.fetch', {
    url: 'http://example.com',
    action: 'click',
    selector: '#some-button',
  });
  console.log(result);
}

fetchData();
* 测试和调试代码,确保AI模型能够成功调用外部资源。

项目地址和应用场景

Awesome MCP Servers的应用场景非常广泛,包括:自动化任务、金融数据分析、游戏开发辅助、安全检测和科研研究等。

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