Awesome MCP ZH

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一个专为中文用户打造的 MCP资源合集! 包括有 MCP 的基础介绍、玩法、客户端、服务器和社区资源,帮你快速上手这个 AI 界的“万能插头”。

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Awesome MCP ZH简介

Awesome MCP ZH是什么?

Awesome MCP ZH 是一个为中文用户打造的 MCP 资源集合,涵盖了 MCP 的基础介绍、玩法、客户端、服务器和社区资源,Awesome MCP ZH由云中江树创建,目的是帮助用户快速上手 MCP。

MCP 是什么?

MCP(模型上下文协议) 是由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的开源通信标准,可以让 ai 能够与外部工具、数据和系统无缝对接,是大模型连接软件应用的标准协议。

MCP被视为 AI 的“超级网线”,帮助 AI 完成更复杂的任务,例如查询数据库、发送邮件、生成代码等。

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MCP 能做什么?

  • 连接外部工具:例如通过 Slack 发消息、用 GitHub 管理代码、用 Blender 创建 3D 模型。

  • 查询数据:直接访问电脑文件、数据库记录,甚至实时获取网上信息。

  • 完成复杂任务:例如在写网页时,AI 可以同时查询代码、生成图片、调试页面。

  • 人机协作:AI 在完成任务时可以询问用户意见,用户确认后 AI 继续执行。

推荐的MCP客户端

  • Claude Desktop:Anthropic 官方客户端,适合普通用户,无需编写代码。

  • Cherry Studio:新兴客户端,支持可视化配置,操作简单。

  • 5ire:现代化 AI 助手和 MCP 客户端,适合开发者和非开发者。

  • Cursor:代码编辑器,支持多种功能,如写代码、发 Slack 消息、生成图片。

  • DeepChat:支持多模型云服务和本地模型部署,适合多种平台。

  • ChatWise:功能强大且注重隐私保护,支持多模态聊天和网页搜索。

MCP 服务器精选列表

页面提供了按不同应用场景分类的 MCP 服务器列表:

  • 浏览器自动化与网页交互:例如 microsoft/playwright-mcp 和 browserbase/mcp-server-browserbase。

  • 开发与代码执行: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。

  • 数据库交互:例如 ClickHouse/mcp-clickhouse 和 modelcontextprotocol/server-postgres。

  • 云平台与服务集成:例如 Cloudflare 和 alexei-led/aws-mcp-server。

  • 搜索:例如 Exa 和 Brave Search。

  • 通讯与协作:例如 modelcontextprotocol/server-slack 和 Inbox Zero。

  • 金融与加密货币:例如 Stripe 和 Thirdweb。

  • 文件系统与存储:例如 modelcontextprotocol/server-filesystem 和 Google Drive。

  • 数据分析与可视化:例如 yzfly/mcp-excel-server 和 GreptimeDB。

  • 效率工具与集成:例如 PipedreamHQ/pipedream 和 Zapier。

  • 多媒体与内容创作:例如 abhiemj/manim-mcp-server 和 burningion/video-editing-mcp。

  • 知识、记忆与 RAG:例如 modelcontextprotocol/server-memory 和 Needle。

  • 安全与分析:例如 13bm/GhidraMCP 和 Semgrep。

  • 其他实用工具:例如 AgentRPC 和 APIMatic MCP。

MCP资源与学习

官方文档:提供了 MCP 官网和 Anthropic 的 MCP 介绍。

开源文档:包括 awesome-mcp-clients 和 awesome-mcp-servers。

社区资源:GitHub MCP 仓库、Reddit r/mcp 社区和 Discord 讨论组。

教程:提供了 MCP 快速入门和 Claude Desktop 使用 SQLite 的教程。

分析资料:包括 a16z 对 MCP 的深度解读和 MCP 与 ANP 的对比分析。

MCP开发指南

使用 LLM 构建 MCP 服务器:介绍了如何利用大语言模型(如 Claude)加速 MCP 开发。

准备文档资料:提供了如何收集和整理文档资料的步骤。

描述服务器需求:指导用户如何清晰地描述服务器的功能需求。

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