Awesome MCP ZH是什么？

Awesome MCP ZH 是一個為中文用戶打造的 MCP 資源集合，涵蓋了 MCP 的基礎介紹、玩法、客戶端、服務器和社區(qū)資源，Awesome MCP ZH由云中江樹創(chuàng)建，目的是幫助用戶快速上手 MCP。

MCP 是什么？

MCP（模型上下文協(xié)議） 是由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的開源通信標準，可以讓 ai 能夠與外部工具、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)無縫對接，是大模型連接軟件應用的標準協(xié)議。

MCP被視為 AI 的“超級網(wǎng)線”，幫助 AI 完成更復雜的任務，例如查詢數(shù)據(jù)庫、發(fā)送郵件、生成代碼等。

MCP 能做什么？

• 連接外部工具：例如通過 Slack 發(fā)消息、用 GitHub 管理代碼、用 Blender 創(chuàng)建 3D 模型。

• 查詢數(shù)據(jù)：直接訪問電腦文件、數(shù)據(jù)庫記錄，甚至實時獲取網(wǎng)上信息。

• 完成復雜任務：例如在寫網(wǎng)頁時，AI 可以同時查詢代碼、生成圖片、調(diào)試頁面。

• 人機協(xié)作：AI 在完成任務時可以詢問用戶意見，用戶確認后 AI 繼續(xù)執(zhí)行。

推薦的MCP客戶端

• Claude Desktop：Anthropic 官方客戶端，適合普通用戶，無需編寫代碼。

• Cherry Studio：新興客戶端，支持可視化配置，操作簡單。

• 5ire：現(xiàn)代化 AI 助手和 MCP 客戶端，適合開發(fā)者和非開發(fā)者。

• Cursor：代碼編輯器，支持多種功能，如寫代碼、發(fā) Slack 消息、生成圖片。

• DeepChat：支持多模型云服務和本地模型部署，適合多種平臺。

• ChatWise：功能強大且注重隱私保護，支持多模態(tài)聊天和網(wǎng)頁搜索。

MCP 服務器精選列表

頁面提供了按不同應用場景分類的 MCP 服務器列表：

• 瀏覽器自動化與網(wǎng)頁交互：例如 microsoft/playwright-mcp 和 browserbase/mcp-server-browserbase。

• 開發(fā)與代碼執(zhí)行：例如 yzfly/mcp-python-interpreter 和 pydantic/pydantic-ai/mcp-run-python。

• 版本控制：例如 modelcontextprotocol/server-github 和 modelcontextprotocol/server-git。

• 數(shù)據(jù)庫交互：例如 ClickHouse/mcp-clickhouse 和 modelcontextprotocol/server-postgres。

• 云平臺與服務集成：例如 Cloudflare 和 alexei-led/aws-mcp-server。

• 搜索：例如 Exa 和 Brave Search。

• 通訊與協(xié)作：例如 modelcontextprotocol/server-slack 和 Inbox Zero。

• 金融與加密貨幣：例如 Stripe 和 Thirdweb。

• 文件系統(tǒng)與存儲：例如 modelcontextprotocol/server-filesystem 和 Google Drive。

• 數(shù)據(jù)分析與可視化：例如 yzfly/mcp-excel-server 和 GreptimeDB。

• 效率工具與集成：例如 PipedreamHQ/pipedream 和 Zapier。

• 多媒體與內(nèi)容創(chuàng)作：例如 abhiemj/manim-mcp-server 和 burningion/video-editing-mcp。

• 知識、記憶與 RAG：例如 modelcontextprotocol/server-memory 和 Needle。

• 安全與分析：例如 13bm/GhidraMCP 和 Semgrep。

• 其他實用工具：例如 AgentRPC 和 APIMatic MCP。

MCP資源與學習

官方文檔：提供了 MCP 官網(wǎng)和 Anthropic 的 MCP 介紹。

開源文檔：包括 awesome-mcp-clients 和 awesome-mcp-servers。

社區(qū)資源：GitHub MCP 倉庫、Reddit r/mcp 社區(qū)和 Discord 討論組。

教程：提供了 MCP 快速入門和 Claude Desktop 使用 SQLite 的教程。

分析資料：包括 a16z 對 MCP 的深度解讀和 MCP 與 ANP 的對比分析。

MCP開發(fā)指南

使用 LLM 構建 MCP 服務器：介紹了如何利用大語言模型（如 Claude）加速 MCP 開發(fā)。

準備文檔資料：提供了如何收集和整理文檔資料的步驟。

描述服務器需求：指導用戶如何清晰地描述服務器的功能需求。