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Awesome MCP ZH

Awesome MCP ZH

一個專為中文用戶打造的 MCP資源合集! 包括有 MCP 的基礎介紹、玩法、客戶端、服務器和社區資源,幫你快速上手這個 AI 界的“萬能插頭”。

#Ai工具箱 #Ai學習資源
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Awesome MCP ZH簡介

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、服務器和社區資源,Awesome MCP ZH由云中江樹創建,目的是幫助用戶快速上手 MCP。

MCP 是什么?

MCP(模型上下文協議) 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、數據和系統無縫對接,是大模型連接軟件應用的標準協議。

MCP被視為 AI 的“超級網線”,幫助 AI 完成更復雜的任務,例如查詢數據庫、發送郵件、生成代碼等。

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MCP 能做什么?

  • 連接外部工具:例如通過 Slack 發消息、用 GitHub 管理代碼、用 Blender 創建 3D 模型。

  • 查詢數據:直接訪問電腦文件、數據庫記錄,甚至實時獲取網上信息。

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

  • 人機協作:AI 在完成任務時可以詢問用戶意見,用戶確認后 AI 繼續執行。

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:現代化 AI 助手和 MCP 客戶端,適合開發者和非開發者。

  • Cursor:代碼編輯器,支持多種功能,如寫代碼、發 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,支持多模態聊天和網頁搜索。

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:

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

  • 開發與代碼執行: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。

  • 數據庫交互: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。

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

  • 數據分析與可視化:例如 yzfly/mcp-excel-server 和 GreptimeDB。

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

  • 多媒體與內容創作: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 官網和 Anthropic 的 MCP 介紹。

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

社區資源:GitHub MCP 倉庫、Reddit r/mcp 社區和 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。

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。

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