Awesome MCP Servers 項目完整案例解析 原創
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)
- mcp-server-github - 代碼管理
- mcp-server-slack - 團隊溝通
- google-analytics-mcp - 網站分析
- aws-mcp-server - 云端基礎設施
- mcp-server-postgres - 數據庫管理
- stripe-mcp-server - 支付處理
- mcp-server-jira - 項目管理
- openai-mcp-server - AI 功能整合
- mcp-server-docker - 容器化部署
- 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
- 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
- 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
- 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
?著作權歸作者所有,如需轉載,請注明出處,否則將追究法律責任
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已于2025-9-17 14:51:13修改
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