【翻译、转载】模型组件协议 (MCP)：每个开发者都应尝试的 8 个 MCP 服务器！
来源：
https://dev.to/pavanbelagatti/model-context-protocol-mcp-8-mcp-servers-every-developer-should-try-5hm2
模型上下文协议 (MCP)：每个开发者都应尝试的 8 个 MCP 服务器！
嗯，看起来 AI 社区现在是最开心的，因为如今非常频繁地有更复杂的 LLM（大型语言模型）被引入。就在最近，我们看到了 DeepSeek 如何席卷全球，然后 Meta 的 Llama 4 和 Gemma 3 模型也引起了不小的轰动。
但现在，为了扩展 AI 自动化的概念，AI 领域出现了一个新成员——模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP)。随着 AI 能力持续改变软件开发工作流程，模型控制协议 (MCP) 服务器已成为希望在生产环境中利用大型语言模型力量的开发者的关键基础设施。让我们来了解一下什么是 MCP，以及有哪些是每个开发者都应该知道的好用的 MCP 服务器。
模型上下文协议 (‘MCP’) 简明介绍
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，而在 AI 社区迅速获得了关注。
把 MCP (模型上下文协议) 想象成 AI 应用的 USB-C 端口。MCP 最初是 Anthropic 的一个项目，现在已成为城中热议的话题。尽管它是在几个月前推出的，但开发者们已逐渐开始认识到它的重要性。它是一种试图标准化 LLM 如何访问外部数据和工具的协议。
那么为什么大家突然都在谈论 MCP？
图片来源：Model Context Protocol
MCP 通过提供一个标准化的协议来集成 AI 智能体与外部工具和数据源，从而简化了开发者的工作。它促进了互操作性，减少了对定制集成的需求，并简化了 AI 应用的开发。MCP 充当了一个通用适配器，使 LLM 能够以一致且可扩展的方式访问现实世界的数据并执行操作。
MCP 提供了诸如增强的上下文感知、简化的开发流程和改进的安全性等好处，使其成为 AI 工具集成的宝贵工具。其目标是让 MCP 成为 AI 领域的 USB-C，实现标准化的 AI 模型交互。
MCP 培养了一个可重用连接器的生态系统，允许开发者构建一次并在多个 LLM 和客户端之间重用，从而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，通过 MCP，只需配置一个协议，然后 LLM 就能“看到”所有注册的连接器。
例如，现在 MCP 服务器让你能够将 Claude 连接到像 GitHub、Slack 和 Google Maps 这样的强大工具。这些集成可以帮助你节省时间，简化工作流程，并专注于最重要的事情。
MCP 架构：
MCP 架构由三个核心组件组成：MCP 主机 (host)、MCP 客户端 (client) 和 MCP 服务器 (server)。这些组件协同工作，以促进 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
如上图所示，在一个典型的工作流程中，用户向 MCP 客户端发送提示 (prompt)，客户端分析意图，通过 MCP 服务器选择合适的工具，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 Host): MCP 主机是一个 AI 应用程序，它提供了执行基于 AI 的任务的环境，同时运行 MCP 客户端。它集成了交互式工具和数据，以实现与外部服务的顺畅通信。
⮕ MCP 客户端 (MCP Client): MCP 客户端在主机环境中充当中间人，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，并检索描述服务器能力的响应。这确保了主机与外部工具之间的无缝交互。
⮕ MCP 服务器 (MCP Server): MCP 服务器使 MCP 主机和客户端能够访问外部系统并执行操作，提供三个核心能力：工具 (tools)、资源 (resources) 和提示 (prompts)。
用例：
➤ OpenAI: AI 智能体和 SDK 中的 MCP 集成。OpenAI 已采用 MCP 来标准化 AI 到工具的通信，认识到其增强与外部工具集成的潜力。
➤ Cursor: 通过 MCP 驱动的代码助手增强软件开发。Cursor 使用 MCP 通过启用能够自动化复杂任务的 AI 驱动代码助手来增强软件开发。
➤ 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 从本地部署模型转变为云托管架构方面发挥了关键作用。
你应该知道的 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 工作区中，支持实时消息发布、用户资料检索、频道管理和 emoji 回应，以实现无缝协作。
为何至关重要： 开发者需要此 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。通过使 AI 能够直接与 Slack 的基础设施交互，它消除了重复性的沟通任务，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、对查询的自动响应以及来自多个渠道的数据聚合都可以在没有人工干预的情况下实现。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 能够成为一个积极主动的团队成员，而不仅仅是一个被动工具。
2. GitHub MCP 服务器
GitHub MCP 服务器将 AI 与 GitHub 的 API 集成，用于管理代码库、Issue、Pull Request (PR)、分支和发布，并具有强大的身份验证和错误处理功能。
为何至关重要： 此服务器通过使 AI 能够自主执行复杂的 GitHub 操作，改变了开发者与代码库交互的方式。它对于通过自动化 Pull Request 审查、检测潜在错误以及确保跨团队一致的开发实践来维护代码质量至关重要。
GitHub MCP 支持智能 Issue 分类、自动化依赖更新以及主动的安全漏洞扫描，无需人工干预。对于管理多个代码库的组织，它通过处理日常维护任务、生成关于开发模式的深刻分析，甚至根据专业知识和工作负载分配建议最佳审查者，提供了前所未有的效率。
3. Brave Search MCP 服务器
Brave Search MCP 服务器提供网页和本地搜索功能，具有分页、过滤、安全控制和智能回退机制，可提供全面而灵活的搜索体验。
为何至关重要： 开发者需要此服务器来为他们的 AI 应用配备强大且注重隐私的搜索能力，这超越了基本的查询。Brave Search MCP 提供能够理解用户意图同时保持严格隐私标准的上下文感知结果，使其成为数据保护至关重要的应用的理想选择。其先进的过滤功能能够精确检索针对特定领域、技术文档或代码示例量身定制的信息。
内置的回退机制即使在主要搜索方法失败时也能确保一致的性能，为生产应用提供了必要的弹性。对于构建知识管理工具、研究助手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设施，而不会牺牲用户隐私。
4. Docker MCP 服务器
Docker MCP 服务器在 Docker 容器中执行隔离的代码，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。
为何至关重要： 对于需要安全、隔离的环境来通过 AI 接口执行不受信任或实验性代码的开发者来说，此服务器是不可或缺的。它解决了在进行适当沙盒化的情况下运行任意代码的关键挑战，防止了安全漏洞，同时仍然支持强大的计算能力。
通过自动管理容器生命周期，它消除了资源泄漏并在生产环境中优化了基础设施成本。多语言支持意味着团队可以使用他们偏好的技术而无需妥协，而依赖隔离则防止了困扰开发团队的“在我机器上能跑”的问题。对于需要将代码执行作为其功能一部分的应用，此 MCP 服务器提供了平衡安全性、灵活性和性能的基础设施支柱。
5. SingleStore MCP 服务器
SingleStore MCP 服务器与 SingleStore 数据库交互，支持表列出、模式查询、SQL 执行、ER 图生成以及 SSL 安全连接。
为何至关重要： 数据库操作仍然是应用开发的核心，而此 MCP 服务器通过 AI 彻底改变了开发者与数据基础设施交互的方式。它支持对复杂数据库结构进行自然语言查询、自动模式优化建议以及智能数据建模，这些通常需要数据库管理员的专业知识。
对于处理高性能分析应用的团队，SingleStore MCP 提供了管理分布式 SQL 工作负载同时通过加密连接维护安全性的关键能力。从现有模式生成实体关系图 (ER 图) 的能力极大地加速了文档编制工作和团队成员之间的知识传递。随着应用变得越来越数据密集，此服务器成为连接 AI 能力和数据库性能优化的关键环节。
【翻译】
展示 SingleStore 的 MCP 服务器
我们很高兴推出我们用于 SingleStore 的开源 MCP 服务器，实现 AI 驱动的数据库管理。现在，用户可以通过与像 Claude 或 Cursor 这样的 AI 助手聊天，来与他们的 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 Search MCP 服务器
DuckDuckGo Search MCP 服务器提供自然网页搜索结果，带有新闻、视频、图片选项，安全搜索级别，日期过滤器和缓存机制。
为何至关重要： 注重隐私的开发者需要此服务器来提供搜索功能，同时不损害用户数据。与其他搜索提供商不同，DuckDuckGo 的隐私优先方法使此 MCP 成为用户信任至关重要的应用的理想选择。专门的搜索类型（新闻、视频、图片）使开发者能够创建有针对性的信息检索系统，精确地提供用户所需的内容，而不会让他们被无关内容淹没。
可定制的安全搜索级别对于服务不同受众的应用（包括教育平台和家庭友好型服务）至关重要。智能缓存机制显著降低了 API 成本并改善了生产环境中的响应时间，使此服务器不仅是隐私选择，也是性能优化工具。
7. Cloudflare MCP 服务器
Cloudflare MCP 服务器提供与 Cloudflare 服务的 AI 集成，用于 DNS 管理和安全功能，以优化 Web 基础设施任务。
为何至关重要： Web 基础设施管理需要持续的警惕和优化，这使得此 MCP 服务器对于维护生产系统的开发者来说非常宝贵。它支持对新出现的威胁进行 AI 驱动的安全响应，根据实时攻击模式自动调整防火墙规则和保护级别，无需人工干预。对于全球应用，它优化内容分发网络 (CDN) 设置，以改善不同地理区域和网络条件下的性能。
自动化的 DNS 管理功能消除了容易出错的手动配置，同时支持在部署或中断期间进行智能流量路由。随着网络威胁变得越来越复杂，此服务器提供了连接 AI 威胁检测和基础设施保护的关键环节，使开发团队能够专注于构建功能，而不是不断管理安全配置。
8. Vectorize MCP 服务器
Vectorize MCP 服务器将 AI 助手连接到组织数据，支持向量搜索、深度研究报告生成以及从 PDF 等非结构化文档中提取文本，并能安全访问知识库。
为何至关重要： 开发者需要此服务器来弥合 AI 系统与组织知识之间的关键差距，将静态 AI 转变为能够实时访问公司数据的动态助手。没有向量搜索能力，AI 应用仍然局限于其训练数据，无法引用您最新的文档、研究或领域特定信息。
深度研究功能使 AI 能够生成结合多个来源的全面分析，这对于复杂的决策支持系统至关重要。对于拥有大量 PDF 和文档形式的非结构化数据的公司，文本提取能力解锁了以前无法访问的信息。随着组织越来越依赖专有知识作为竞争优势，此 MCP 服务器确保 AI 应用可以安全地利用这些资产，而不会损害数据安全。
本文重点介绍的 MCP 服务器代表了开发者如何在其现有工具链中利用 AI 能力的根本性转变。通过为代码库、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，这些服务器使开发者能够创建更智能、响应更快、更自动化的工作流程。
真正的力量在于将这些服务器结合起来，创建能够理解跨不同系统的上下文并采取适当行动的端到端解决方案。随着 AI 的持续发展，今天采用这些 MCP 服务器将使开发团队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。
