1. 什么是 Awesome MCP Servers？

Awesome MCP Servers 是目前最完整的 MCP 服務器收錄項目，由社區維護。它就像是 MCP 生態系統的 “黃頁”，幫助開發者和企業快速找到所需的工具連接器。星標 Stars 數超過 70K。

它主要有以下作用：

• 提供跨領域資源集成：基于 Model Context Protocol（MCP）協議，使 AI 模型能夠連接到各種外部資源，比如：文件系統、數據庫、云服務等，從而擴展 AI 模型的功能。
• 支持多領域應用：覆蓋瀏覽器自動化、金融、游戲、安全、科研等 20 多個垂直領域，為不同領域的開發者提供了豐富的服務器實現，比如：可以用 MCP-Playwright 讓 AI 自動測試網頁，通過 coinmarket - mcp 實時獲取加密行情等。
• 助力開發過程簡化：支持多種編程語言，比如：Java、Python、TypeScript、Go 等，并提供開發框架和工具，如 FastMCP，簡化了開發者的開發過程。
• 推動社區生態建設：基于 GitHub、Discord、Reddit 等平臺提供社區支持，有詳細的教程和文檔，幫助開發者快速上手，促進了 AI 與外部系統交互的標準化和便捷性。

截至 2025 年 8 月，該項目已收錄超過 200 個不同類型的 MCP 服務器，覆蓋從基礎工具到企業級應用的各類場景。

Github 地址：

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

2. 完整分類解析

2.1 ??? 系統與基礎設施類

2.1.1 文件系統操作：

• mcp-server-filesystem - 本地文件讀寫、目錄操作
• mcp-server-everything - 全局文件搜索（類似 Windows Everything）
• file-manager-server - 進階文件管理功能

2.1.2 操作系統整合：

• mcp-server-commands - 執行系統命令
• macos-mcp-server - macOS 系統整合
• windows-mcp-server - Windows 系統操作

2.1.3 容器與虛擬化：

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

2.2 ?? 數據庫與數據存儲

2.2.1 關系型數據庫：

• mcp-server-postgres - PostgreSQL 數據庫操作
• mcp-server-mysql - MySQL/MariaDB 連接
• mcp-server-sqlite - SQLite 輕量級數據庫
• mcp-server-bigquery - Google BigQuery 分析

2.2.2 NoSQL 數據庫：

• mcp-server-mongodb - MongoDB 文檔數據庫
• mcp-server-redis - Redis 緩存系統
• mcp-server-elasticsearch - Elasticsearch 搜索引擎

2.2.3 云端數據平臺：

• mcp-server-snowflake - Snowflake 數據倉庫
• aws-mcp-server - AWS RDS 及 DynamoDB
• azure-data-mcp - Azure 數據服務

2.3 ?? 網絡與 API 整合

2.3.1 版本控制：

• mcp-server-github - GitHub 官方服務器
• mcp-server-gitlab - GitLab 項目管理
• mcp-server-bitbucket - Atlassian Bitbucket

2.3.2 云端平臺：

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

2.3.3 通訊與協作：

• mcp-server-slack - Slack 團隊溝通
• mcp-server-discord - Discord 社群管理
• mcp-server-teams - Microsoft Teams
• mcp-server-zoom - Zoom 會議系統

2.4 ?? 商業與生產力工具

2.4.1 項目管理：

• mcp-server-jira - Atlassian Jira 項目追蹤
• mcp-server-asana - Asana 任務管理
• mcp-server-trello - Trello 看板系統
• monday-mcp-server - Monday.com 工作管理

2.4.2 客戶關系管理：

• mcp-server-salesforce - Salesforce CRM
• hubspot-mcp-server - HubSpot 營銷自動化
• pipedrive-mcp - Pipedrive 銷售管道

2.4.3 電商與金流：

• shopify-mcp-server - Shopify 電商平臺
• stripe-mcp-server - Stripe 金流處理
• paypal-mcp - PayPal 支付系統

2.5 ?? 營銷與分析工具

2.5.1 網站分析：

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

2.5.2 社交媒體：

• twitter-mcp-server - Twitter/X 社交媒體
• facebook-mcp - Facebook 頁面管理
• instagram-mcp - Instagram 內容管理
• linkedin-mcp - LinkedIn 企業社群

2.5.3 廣告平臺：

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

2.6 ?? AI 與機器學習

2.6.1 模型訓練與部署：

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

2.6.2 機器學習平臺：

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

2.7 ??? 開發與 DevOps

2.7.1 CI/CD 平臺：

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

2.7.2 監控與日志：

• datadog-mcp - Datadog 監控
• newrelic-mcp - New Relic APM
• splunk-mcp - Splunk 日志分析
• prometheus-mcp - Prometheus 指標收集

2.7.3 測試與品質：

• sonarqube-mcp - SonarQube 代碼品質
• jest-mcp - Jest 測試框架
• cypress-mcp - Cypress E2E 測試

2.8 ?? 設計與創意工具

2.8.1 設計平臺：

• figma-mcp-server - Figma 設計協作
• sketch-mcp - Sketch 設計工具
• adobe-creative-mcp - Adobe Creative Suite

2.8.2 內容管理：

• wordpress-mcp - WordPress 網站管理
• drupal-mcp - Drupal CMS
• contentful-mcp - Contentful 無頭 CMS

2.9 ?? 專業領域應用

2.9.1 醫療健康：

• healthcare-fhir-mcp - FHIR 醫療數據標準
• medical-imaging-mcp - 醫療影像處理
• patient-data-mcp - 病患數據管理

2.9.2 金融服務：

• banking-api-mcp - 銀行 API 整合
• trading-platform-mcp - 交易平臺連接
• risk-analysis-mcp - 風險分析系統

2.9.3 教育科技：

• lms-mcp-server - 學習管理系統
• canvas-mcp - Canvas 教育平臺
• moodle-mcp - Moodle 課程管理

2.10 本地化應用重點

2.10.1 政府與公共服務

• health-insurance-mcp - 健保署數據對接

2.10.2 本土電商與金融

• shopee-mcp - 蝦皮購物平臺
• pchome-mcp - PChome 電商
• esun-bank-mcp - 玉山銀行 API
• cathay-mcp - 國泰金控服務

2.10.3 傳統產業數字化

• manufacturing-mes-mcp - 制造執行系統
• logistics-tms-mcp - 運輸管理系統
• agriculture-iot-mcp - 農業物聯網

2.11 企業選擇指南

2.11.1 新創公司必備（前 10 名）

1. mcp-server-github - 代碼管理
2. mcp-server-slack - 團隊溝通
3. google-analytics-mcp - 網站分析
4. aws-mcp-server - 云端基礎設施
5. mcp-server-postgres - 數據庫管理
6. stripe-mcp-server - 支付處理
7. mcp-server-jira - 項目管理
8. openai-mcp-server - AI 功能整合
9. mcp-server-docker - 容器化部署
10. datadog-mcp - 系統監控

2.11.2 傳統企業轉型必備

• mcp-server-salesforce - 客戶關系管理
• microsoft-365-mcp - 辦公套件整合
• sap-erp-mcp - 企業資源規劃
• oracle-db-mcp - 企業級數據庫
• sharepoint-mcp - 文件管理
• active-directory-mcp - 身份認證
• tableau-mcp - 商業智能分析
• servicenow-mcp - IT 服務管理

2.11.3 部署復雜度評估

• 簡單（綠燈）- 30 分鐘內完成

a.mcp-server-filesystem

b.mcp-server-sqlite

c.google-analytics-mcp

d.mcp-server-github

• 中等（黃燈）- 半天內完成
• mcp-server-postgres
• aws-mcp-server
• mcp-server-kubernetes
• salesforce-mcp
• 復雜（紅燈）- 需要專業規劃
• sap-erp-mcp
• healthcare-fhir-mcp
• banking-api-mcp
• manufacturing-mes-mcp

2.11.4 授權與成本考量

• 開源免費

    a.大部分基礎工具類 MCP Server

    b.社區維護，但可能缺乏企業級支持

• 商業授權

    a.企業級 MCP Server（如 Salesforce、SAP）

    b.通常包含技術支持和 SLA 保證

• 混合模式

    a.基礎功能免費，進階功能收費

    b.適合成長中的企業逐步升級

2.12 未來發展趨勢

1. 垂直領域深化

• 更多行業專屬的 MCP Server
• 符合特定法規要求的合規版本

2. 企業級功能強化

• 更好的安全性和訪問控制
• 高可用性和災難恢復機制

3. AI 原生設計

• 專為 AI 智能體設計的 API 接口
• 更智能的上下文理解能力

3. 小結：選擇策略

• 從核心業務需求出發，避免盲目追求全面覆蓋
• 優先選擇成熟穩定的官方 Server
• 考量維護成本，開源產品未必 “低成本”
• 規劃升級路徑，遵循 “從簡單到復雜” 的漸進原則
• 保持技術彈性，避免過度依賴單一供應商

Awesome MCP Servers 項目不僅展現了 MCP 生態系統的豐富性，也印證了該協議的實用價值。對企業而言，這是快速搭建符合自身需求的 AI 整合方案的絕佳機會。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐