Awesome MCP Servers 项目完整案例解析 原创

发布于 2025-9-17 14:07
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1. 什么是 Awesome MCP Servers?

Awesome MCP Servers 是目前最完整的 MCP 服务器收录项目,由社区维护。它就像是 MCP 生态系统的 “黄页”,帮助开发者和企业快速找到所需的工具连接器。星标 Stars 数超过 70K。

Awesome MCP Servers 项目完整案例解析-AI.x社区

它主要有以下作用:

  • 提供跨领域资源集成:基于 Model Context Protocol(MCP)协议,使 AI 模型能够连接到各种外部资源,比如:文件系统、数据库、云服务等,从而扩展 AI 模型的功能。
  • 支持多领域应用:覆盖浏览器自动化、金融、游戏、安全、科研等 20 多个垂直领域,为不同领域的开发者提供了丰富的服务器实现,比如:可以用 MCP-Playwright 让 AI 自动测试网页,通过 coinmarket - mcp 实时获取加密行情等。
  • 助力开发过程简化:支持多种编程语言,比如:Java、Python、TypeScript、Go 等,并提供开发框架和工具,如 FastMCP,简化了开发者的开发过程。
  • 推动社区生态建设:基于 GitHub、Discord、Reddit 等平台提供社区支持,有详细的教程和文档,帮助开发者快速上手,促进了 AI 与外部系统交互的标准化和便捷性。

截至 2025 年 8 月,该项目已收录超过 200 个不同类型的 MCP 服务器,覆盖从基础工具到企业级应用的各类场景。

Github 地址:

​https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers​

2. 完整分类解析

2.1 🖥️ 系统与基础设施类

2.1.1 文件系统操作:

  • mcp-server-filesystem - 本地文件读写、目录操作
  • mcp-server-everything - 全局文件搜索(类似 Windows Everything)
  • file-manager-server - 进阶文件管理功能

2.1.2 操作系统整合:

  • mcp-server-commands - 执行系统命令
  • macos-mcp-server - macOS 系统整合
  • windows-mcp-server - Windows 系统操作

2.1.3 容器与虚拟化:

  • mcp-server-docker - Docker 容器管理
  • mcp-server-kubernetes - K8s 集群操作
  • docker-compose-mcp - Docker Compose 编排

2.2 💾 数据库与数据存储

2.2.1 关系型数据库:

  • mcp-server-postgres - PostgreSQL 数据库操作
  • mcp-server-mysql - MySQL/MariaDB 连接
  • mcp-server-sqlite - SQLite 轻量级数据库
  • mcp-server-bigquery - Google BigQuery 分析

2.2.2 NoSQL 数据库:

  • mcp-server-mongodb - MongoDB 文档数据库
  • mcp-server-redis - Redis 缓存系统
  • mcp-server-elasticsearch - Elasticsearch 搜索引擎

2.2.3 云端数据平台:

  • mcp-server-snowflake - Snowflake 数据仓库
  • aws-mcp-server - AWS RDS 及 DynamoDB
  • azure-data-mcp - Azure 数据服务

2.3 🌐 网络与 API 整合

2.3.1 版本控制:

  • mcp-server-github - GitHub 官方服务器
  • mcp-server-gitlab - GitLab 项目管理
  • mcp-server-bitbucket - Atlassian Bitbucket

2.3.2 云端平台:

  • aws-mcp-server - AWS 服务整合
  • azure-mcp-server - Microsoft Azure
  • gcp-mcp-server - Google Cloud Platform
  • digitalocean-mcp - DigitalOcean VPS

2.3.3 通讯与协作:

  • mcp-server-slack - Slack 团队沟通
  • mcp-server-discord - Discord 社群管理
  • mcp-server-teams - Microsoft Teams
  • mcp-server-zoom - Zoom 会议系统

2.4 📊 商业与生产力工具

2.4.1 项目管理:

  • mcp-server-jira - Atlassian Jira 项目追踪
  • mcp-server-asana - Asana 任务管理
  • mcp-server-trello - Trello 看板系统
  • monday-mcp-server - Monday.com 工作管理

2.4.2 客户关系管理:

  • mcp-server-salesforce - Salesforce CRM
  • hubspot-mcp-server - HubSpot 营销自动化
  • pipedrive-mcp - Pipedrive 销售管道

2.4.3 电商与金流:

  • shopify-mcp-server - Shopify 电商平台
  • stripe-mcp-server - Stripe 金流处理
  • paypal-mcp - PayPal 支付系统

2.5 🎯 营销与分析工具

2.5.1 网站分析:

  • google-analytics-mcp - Google Analytics
  • adobe-analytics-mcp - Adobe Analytics
  • mixpanel-mcp - Mixpanel 事件追踪

2.5.2 社交媒体:

  • twitter-mcp-server - Twitter/X 社交媒体
  • facebook-mcp - Facebook 页面管理
  • instagram-mcp - Instagram 内容管理
  • linkedin-mcp - LinkedIn 企业社群

2.5.3 广告平台:

  • google-ads-mcp - Google Ads 广告投放
  • facebook-ads-mcp - Facebook 广告管理
  • microsoft-ads-mcp - Microsoft Advertising

2.6 🤖 AI 与机器学习

2.6.1 模型训练与部署:

  • openai-mcp-server - OpenAI API 整合
  • anthropic-mcp - Anthropic Claude API
  • huggingface-mcp - Hugging Face 模型库
  • replicate-mcp - Replicate AI 模型部署

2.6.2 机器学习平台:

  • aws-sagemaker-mcp - AWS SageMaker
  • azure-ml-mcp - Azure Machine Learning
  • gcp-vertex-mcp - Google Vertex AI

2.7 🏗️ 开发与 DevOps

2.7.1 CI/CD 平台:

  • jenkins-mcp-server - Jenkins 自动化
  • github-actions-mcp - GitHub Actions
  • gitlab-ci-mcp - GitLab CI/CD
  • azure-devops-mcp - Azure DevOps

2.7.2 监控与日志:

  • datadog-mcp - Datadog 监控
  • newrelic-mcp - New Relic APM
  • splunk-mcp - Splunk 日志分析
  • prometheus-mcp - Prometheus 指标收集

2.7.3 测试与品质:

  • sonarqube-mcp - SonarQube 代码品质
  • jest-mcp - Jest 测试框架
  • cypress-mcp - Cypress E2E 测试

2.8 🎨 设计与创意工具

2.8.1 设计平台:

  • figma-mcp-server - Figma 设计协作
  • sketch-mcp - Sketch 设计工具
  • adobe-creative-mcp - Adobe Creative Suite

2.8.2 内容管理:

  • wordpress-mcp - WordPress 网站管理
  • drupal-mcp - Drupal CMS
  • contentful-mcp - Contentful 无头 CMS

2.9 🏥 专业领域应用

2.9.1 医疗健康:

  • healthcare-fhir-mcp - FHIR 医疗数据标准
  • medical-imaging-mcp - 医疗影像处理
  • patient-data-mcp - 病患数据管理

2.9.2 金融服务:

  • banking-api-mcp - 银行 API 整合
  • trading-platform-mcp - 交易平台连接
  • risk-analysis-mcp - 风险分析系统

2.9.3 教育科技:

  • lms-mcp-server - 学习管理系统
  • canvas-mcp - Canvas 教育平台
  • moodle-mcp - Moodle 课程管理

2.10 本地化应用重点

2.10.1 政府与公共服务

  • health-insurance-mcp - 健保署数据对接

2.10.2 本土电商与金融

  • shopee-mcp - 虾皮购物平台
  • pchome-mcp - PChome 电商
  • esun-bank-mcp - 玉山银行 API
  • cathay-mcp - 国泰金控服务

2.10.3 传统产业数字化

  • manufacturing-mes-mcp - 制造执行系统
  • logistics-tms-mcp - 运输管理系统
  • agriculture-iot-mcp - 农业物联网

2.11 企业选择指南

2.11.1 新创公司必备(前 10 名)

  1. mcp-server-github - 代码管理
  2. mcp-server-slack - 团队沟通
  3. google-analytics-mcp - 网站分析
  4. aws-mcp-server - 云端基础设施
  5. mcp-server-postgres - 数据库管理
  6. stripe-mcp-server - 支付处理
  7. mcp-server-jira - 项目管理
  8. openai-mcp-server - AI 功能整合
  9. mcp-server-docker - 容器化部署
  10. datadog-mcp - 系统监控

2.11.2 传统企业转型必备

  • mcp-server-salesforce - 客户关系管理
  • microsoft-365-mcp - 办公套件整合
  • sap-erp-mcp - 企业资源规划
  • oracle-db-mcp - 企业级数据库
  • sharepoint-mcp - 文件管理
  • active-directory-mcp - 身份认证
  • tableau-mcp - 商业智能分析
  • servicenow-mcp - IT 服务管理

2.11.3 部署复杂度评估

  • 简单(绿灯)- 30 分钟内完成

a.mcp-server-filesystem

b.mcp-server-sqlite

c.google-analytics-mcp

d.mcp-server-github

  • 中等(黄灯)- 半天内完成
  • mcp-server-postgres
  • aws-mcp-server
  • mcp-server-kubernetes
  • salesforce-mcp
  • 复杂(红灯)- 需要专业规划
  • sap-erp-mcp
  • healthcare-fhir-mcp
  • banking-api-mcp
  • manufacturing-mes-mcp

2.11.4 授权与成本考量

  • 开源免费

    a.大部分基础工具类 MCP Server

    b.社区维护,但可能缺乏企业级支持

  • 商业授权

    a.企业级 MCP Server(如 Salesforce、SAP)

    b.通常包含技术支持和 SLA 保证

  • 混合模式

    a.基础功能免费,进阶功能收费

    b.适合成长中的企业逐步升级

2.12 未来发展趋势

  1. 垂直领域深化
  • 更多行业专属的 MCP Server
  • 符合特定法规要求的合规版本
  1. 企业级功能强化
  • 更好的安全性和访问控制
  • 高可用性和灾难恢复机制
  1. AI 原生设计
  • 专为 AI 智能体设计的 API 接口
  • 更智能的上下文理解能力

3. 小结:选择策略

  • 从核心业务需求出发,避免盲目追求全面覆盖
  • 优先选择成熟稳定的官方 Server
  • 考量维护成本,开源产品未必 “低成本”
  • 规划升级路径,遵循 “从简单到复杂” 的渐进原则
  • 保持技术弹性,避免过度依赖单一供应商

Awesome MCP Servers 项目不仅展现了 MCP 生态系统的丰富性,也印证了该协议的实用价值。对企业而言,这是快速搭建符合自身需求的 AI 整合方案的绝佳机会。

好了,这就是我今天想分享的内容。


本文转载自​玄姐聊AGI​  作者:玄姐

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已于2025-9-17 14:51:13修改
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