改善人工智能工作流程的 10 大 MCP 服务器

本指南将为您介绍：

• 什么是 MCP 服务器，以及该技术的实际作用。
• 如何选择市面上最佳的 MCP 服务器。
• 一份包含 10 大 MCP 服务器的推荐清单，助力您的 AI 智能体与工作流程。

让我们深入了解一下吧！

什么是 MCP 服务器？

MCP（全称为 Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开源协议，用于标准化大语言模型（LLM）与外部工具/服务之间的通信。换句话说，它是 AI 智能体与完成任务所需的工具进行安全交互时可采用的通用语言。

MCP 服务器实现了该协议，提供一系列工具供 AI 智能体发现和使用，这得益于该协议所依赖的 SSE 和可流式 HTTP 技术。

需要注意的是，MCP 只是众多 AI 协议中的一种。

将 MCP 服务器集成到 AI 工作流的主要优势包括：

• 标准化： 提供 AI 应用程序与第三方工具互动的统一方法，无需为每个工具单独编写自定义集成代码，从而减少开发成本和维护负担。
• 可发现性：智能体可直接查询 MCP 服务器，了解可用的工具及使用方式。这种方式能够支持动态且自主的任务执行，这是每个 AI 智能体的核心特性之一。
• 灵活性：通过 MCP 服务器，AI 智能体仅与该服务器通信，而非直接与最终工具交互。这使得您可以完全掌控 AI 智能体可访问的工具范围。

如何选择最佳的 MCP 服务器

在 Awesome MCP Servers 仓库中罗列了数百个实用的 MCP 服务器。但面对如此丰富的选择，要找到适合自己需求的最佳服务器，就需要明确具体评估标准。

选择最佳 MCP 服务器时应主要考虑以下关键因素：

• 典型使用场景：该服务器是否基于您感兴趣或已在使用的服务？它提供的工具能否有效解决您最常见且耗时的任务？MCP 服务器的价值很大程度上取决于其自动化具体流程的能力。
• 核心工具：该 MCP 服务器所提供的最重要工具清单。
• 社区可信度与流行度：GitHub 上的 star 数量是衡量社区接纳度和信任度的重要指标，更多的 star 数通常意味着更稳定、更详细记录的服务器。此外，还应考虑贡献者数量、最近的贡献活跃程度和分支（fork）的情况。
• 许可协议（License）：MCP 服务器通常为开源软件。除了服务器本身的许可协议之外，您还需关注该 MCP 所依赖的第三方软件协议。如果您已在使用这些工具并且已有相关授权，那就没问题；否则需要评估这些第三方工具的授权条款，并可能需要为此专门分配预算。
• 编程语言：开发 MCP 服务器所使用的编程语言将会影响服务器部署、安装、需求适配以及您未来是否能较方便地参与源码贡献等方面。

十大最佳 MCP 服务器推荐

本章节根据以上标准，精选并排序了当前最优秀的 MCP 服务器，供参考选择。

1.Bright Data

Bright Data 的 MCP 服务器可提供任何人工智能应用所必需的数据收集功能。由于每个人工智能系统都需要访问高质量的数据，因此该 MCP 服务器可支持几乎所有用例。

具体来说，它为人工智能代理和工作流程配备了强大的工具，用于检索实时网络数据。这些工具有助于人工智能在任务执行过程中准确地作出响应并与网页进行交互。

绝大多数人工智能驱动的项目都需要新鲜、最新的数据，以保持竞争力和有效性。这就是 Bright Data MCP 服务器作为顶级解决方案脱颖而出的原因。

通过官方文档了解如何集成它。

典型用例

• 实时信息检索：您可以要求更新信息。例如“现在《卫报》上最热门的 5 条新闻是什么？人工智能会使用search_engine工具，使用"卫报热门新闻 "这样的查询语句来获取当前的头条新闻。
• 网络搜索和数据提取：该服务器专为搜索任务而设计。它与 Bright Data 的Web Unlocker集成，可绕过所有反僵尸措施访问任何网页的内容。这意味着您可以建立一个执行网页搜索任务的代理，而不必担心被阻止。
• 绕过地理限制：许多网站会根据您的地理位置显示不同的内容，或者只能从特定地区访问。为解决这一问题，Bright Data MCP 服务器可通过分布在全球的 1.5 亿多个 IP 的庞大代理网络路由其请求。
• 交互式浏览器自动化：服务器提供 “浏览器控制 “工具，这意味着人工智能代理能做的不仅仅是下载网页的原始 HTML。它可以与网站进行动态交互。
• 结构化数据提取：服务器擅长从主要平台检索 JSON 格式的结构化数据，这要归功于Web Scraper API。这些 API 可以通过 Web Scraping 从 Instagram、LinkedIn、亚马逊和许多其他网站获取实时的结构化数据。例如，您可以要求代理获取亚马逊 URL 中的产品详细信息。然后，代理将使用工具检索这些数据。

主要工具

• search_engine：从 Google、Bing 或 Yandex 抓取搜索结果。以 markdown 格式返回 SERP 结果。
• scrape_as_markdown：使用高级内容提取选项抓取单个网页 URL，并以 Markdown 格式返回结果。该工具可以解锁任何网页，即使网页使用了僵尸检测或验证码。
• scrape_as_html：使用高级内容提取选项抓取单个网页 URL，并以 HTML 格式返回结果。该工具可以解锁任何网页，即使网页使用了僵尸检测或验证码。
• 会话统计告诉用户本次会话中工具的使用情况
• web_data_amazon_product：快速读取结构化的亚马逊产品数据。
• web_data_amazon_product_reviews：快速读取结构化的亚马逊产品评论数据。
• web_data_linkedin_person_profile：快速读取结构化的 LinkedIn 个人档案数据。
• web_data_linkedin_company_profile：快速读取结构化的 LinkedIn 公司简介数据。
• web_data_zoominfoo_company_profile：快速读取结构化的 ZoomInfo 公司简介数据。
• web_data_instagram_profiles：快速读取结构化 Instagram 资料数据。
• web_data_instagram_posts：快速读取结构化 Instagram 帖子数据。
• web_data_instagram_reels：快速读取结构化 Instagram 卷轴数据。
• web_data_instagram_comments：快速读取结构化 Instagram 评论数据。
• web_data_facebook_posts：快速读取结构化的 Facebook 帖子数据。
• web_data_facebook_marketplace_listings：快速读取结构化的 Facebook 市场列表数据。
• web_data_facebook_company_reviews：快速读取结构化的 Facebook 公司评论数据。
• web_data_x_posts：快速读取结构化 X 帖子数据。需要有效的 X post URL。
• web_data_zillow_properties_listing：快速读取结构化的 Zillow 房地产列表数据。
• web_data_booking_hotel_listings：快速读取结构化预订酒店列表数据。
• web_data_youtube_videos：快速读取结构化的 YouTube 视频数据。
• scraping_browser_navigate：将抓取浏览器会话导航到新的 URL。
• scraping_browser_go_back：返回前一页。
• scraping_browser_go_fforward：前进到下一页。
• scraping_browser_click：点击元素。
• scraping_browser_links：获取当前页面上的所有链接、文本和选择器。
• scraping_browser_type：将文本输入元素。
• scraping_browser_wait_for：等待页面上的元素可见
• scraping_browser_screenshot：为当前页面截图
• scraping_browser_get_html：获取当前页面的 HTML 内容。
• scraping_browser_get_text：获取当前页面的文本内容
• web_data_amazon_product_search：快速读取结构化的亚马逊产品搜索数据。
• web_data_walmart_product：快速读取结构化的沃尔玛产品数据。
• web_data_walmart_seller：快速读取结构化的沃尔玛卖家数据。
• web_data_ebay_product：快速读取结构化的 eBay 产品数据。
• web_data_homedepot_products：快速读取结构化的 homedepot 产品数据。
• web_data_zara_products：快速读取结构化的 Zara 产品数据。
• web_data_etsy_products：快速读取结构化的 Etsy 产品数据。
• web_data_bestbuy_products：快速读取结构化的百思买产品数据。
• web_data_linkedin_job_listings：快速读取结构化 LinkedIn 职位列表数据。
• web_data_linkedin_posts：快速读取结构化的 LinkedIn 帖子数据。
• web_data_linkedin_people_search：快速读取结构化的 LinkedIn 人员搜索数据。
• web_data_crunchbase_company：快速读取结构化的 Crunchbase 公司数据。
• web_data_facebook_events：快速读取结构化的 Facebook 事件数据。
• web_data_tiktok_profiles：快速读取结构化的 TikTok 资料数据。
• web_data_tiktok_posts：快速读取结构化的 TikTok 帖子数据。
• web_data_tiktok_shop：快速读取结构化的 TikTok 商店数据。
• web_data_tiktok_comments：快速读取结构化的 TikTok 评论数据。
• web_data_google_maps_reviews：快速读取结构化的 Google 地图评论数据。
• web_data_google_shopping：快速读取结构化的 Google 购物数据。
• web_data_google_play_store：快速读取结构化的 Google Play 商店数据。
• web_data_apple_app_store：快速读取结构化的苹果应用商店数据。
• web_data_reuter_news：快速读取结构化的路透社新闻数据。
• web_data_github_repository_file：快速读取结构化的 GitHub 仓库数据。
• web_data_yahoo_finance_business：快速读取结构化的雅虎财经商业数据。
• web_data_youtube_profiles：快速读取结构化的 YouTube 资料数据。
• web_data_youtube_comments：快速读取结构化 YouTube 评论数据。
• web_data_reddit_posts：快速读取结构化 Reddit 帖子数据。

要了解所有工具，请查看Bright Data MCP 服务器官方资源库。

社区信任和人气：该版本库拥有 700 多颗星。正如 100 多个分叉所证明的那样，它有完善的文档记录，并被广泛采用。

兼容网站：LinkedIn、房地产网站、Facebook、Reddit、YouTube 等更多热门网站。

热门集成： N8N、Claude、Cursor、Perplexity、OpenAI、VS Code、Windsurf 等。

许可证：MCP 服务器是开源的（MIT 许可）。在引擎盖下，它依赖于 Bright Data 的产品，这些产品附带免费试用版。

编程语言：Node.js

2.GitHub

GitHub MCP 服务器是任何参与软件开发的团队都不可或缺的工具。它能帮助人工智能代理成为开发生命周期的积极参与者。这意味着它们能够管理资源库、跟踪问题，甚至与代码进行交互。

典型用例

• 自动化 GitHub 工作流程：无需手动点击 GitHub 界面，您可以自动执行操作。例如，你可以问：”我最新的 PR 的状态如何？”机器人可以使用list_pull_requests和get_pull_request_status工具找到并报告答案。
• 从 GitHub 资源库中提取和分析数据：这包括使用服务器从 GitHub 提取信息用于分析或报告。例如，您可以创建一个仪表板，列出所有打开的拉取请求及其当前状态。

主要工具

• get_issue：获取仓库内某个 Issue 的内容。
• create_issue：在 GitHub 仓库中创建新的 Issue。
• add_issue_comment：给指定的 Issue 添加评论。
• list_issues：列出并过滤仓库中的 Issues。
• update_issue：更新 GitHub 仓库中现有的 Issue。
• get_pull_request：获取特定 Pull Request 的详细信息。
• list_pull_requests：列出并过滤仓库中的 Pull Request。
• merge_pull_request：合并 Pull Request。
• get_pull_request_diff：获取 Pull Request 文件差异（Diff）。
• create_pull_request：创建新的 Pull Request。
• update_pull_request：更新 GitHub 仓库中现有的 Pull Request。
• delete_file：从 GitHub 仓库删除文件。
• list_branches：列出 GitHub 仓库的分支。
• push_files：在一次 commit 中提交多个文件。
• search_repositories：搜索 GitHub 仓库。
• create_repository：创建新的 GitHub 仓库。
• fork_repository：Fork (克隆) 现有仓库。
• create_branch：创建新分支。
• run_workflow：通过 workflow_dispatch 事件触发工作流（workflow）。
• get_workflow_run：获取特定工作流（workflow）运行的详情。
• get_workflow_run_logs：下载工作流运行日志。
• rerun_workflow_run：重新运行整个工作流。
• rerun_failed_jobs：只重新运行工作流中失败的任务。
• cancel_workflow_run：取消正在运行的工作流。

请在GitHub 官方仓库中查看所有可用的工具。

社区信任和人气：该版本库拥有 16.4k 多颗星，并有清晰的文档记录。大量的 PR（45+）、贡献者（60+）和分叉（1.2k+）使其成为一个被广泛采用和维护的版本库。

许可证：本 MCP 服务器采用开放源代码（MIT 许可）。它需要一个 GitHub 账户，该账户有免费和付费两种。

编程语言：Go

3.Supabase

Supabase是一个流行的开源后台即服务平台。它的MCP 服务器为人工智能代理提供了对项目数据库、身份验证和存储的完全编程访问权限。这为自然语言驱动的后端管理打开了大门。

典型用例

• 数据库管理和查询：无需编写 SQL，即可与 Postgres 数据库交互。例如，您可以询问 “上周有多少用户注册？代理将使用execute_sql` 工具运行必要的查询。
• 项目和账户管理：服务器提供管理 Supabase 项目和组织设置的工具。例如，您可以使用代理创建新项目、暂停不活动项目或获取所有项目的列表。
• 调试和监控：当出现问题时，可以使用代理作为第一道防线。例如，您可能会问：”给我看一下过去一小时的 API 日志，看看是否有任何错误”。要解决这个问题，代理会使用get_logs工具。

主要工具

• search_docs：搜索 Supabase 文档中的最新信息。
• list_tables：列出指定模式中的所有表。
• list_migrations：列出数据库中的所有迁移。
• apply_migration：在数据库中应用 SQL 迁移。
• execute_sql：在数据库中执行原始 SQL。
• get_project_url：获取项目的 API URL。
• get_anon_key：获取项目的匿名 API 密钥。
• generate_typescript_types：根据数据库模式生成 TypeScript 类型。
• list_storage_buckets：列出 Supabase 项目中的所有存储桶。
• get_storage_config：获取 Supabase 项目的存储配置。
• update_storage_config：更新 Supabase 项目的存储配置（需要付费计划）。

完整的可用工具列表可参见仓库的专门章节。

社区信任度和受欢迎程度：该版本库拥有 1.7k 多颗星。它文档齐全，被广泛采用（150 多个分叉）。

授权许可：开源（Apache 2.0）。请注意，Supabase 提供免费和付费两种计划。

编程语言：Node.js

4.Playwright

Playwright MCP 服务器通过利用 Playwright 浏览器自动化 API，使 LLM 与网页进行交互。在幕后，它依赖于可访问性快照。这克服了对屏幕截图和具有视觉功能的人工智能模型的需求。

了解更多有关Playwright 的信息。

典型用例

• 类人交互：您的人工智能代理将获得与网页交互的能力，如点击、导航、截图等。这意味着您可以构建高级人工智能代理，只需一个提示就能在网站上执行现实世界中的任务（例如，类似于使用浏览器使用功能所能实现的功能）。
• 自动测试生成：为此，您必须描述一个完整的用户旅程。人工智能可以使用浏览器控制工具执行这些步骤，并使用browser_generate_playwright_test工具输出 Playwright 测试脚本。

主要工具

• browser_snapshot：捕捉当前页面的可访问性快照。
• browser_click：执行网页点击。
• browser_drag：在两个元素之间执行拖放操作。
• browser_hover：页面上的元素悬停。
• browser_type：在可编辑元素中输入文本。
• browser_select_option：在下拉菜单中选择一个选项。
• browser_wait_for：等待文本出现或消失，或等待指定时间的流逝。
• browser_navigate：导航至 URL。
• browser_pdf_save：将页面保存为 PDF 格式。
• browser_tab_list：列出浏览器标签页。
• browser_tab_new: 打开一个新标签页。
• browser_tab_select：按索引选择标签页。
• browser_tab_close：关闭标签页。
• browser_generate_playwright_test：为给定场景生成 Playwright 测试。
• browser_screen_move_mouse（浏览器屏幕移动鼠标）：将鼠标移动到指定位置。
• browser_screen_click（点击浏览器屏幕）：点击鼠标左键。
• browser_screen_drag：拖动鼠标左键。
• 浏览器屏幕类型：文本类型。
• browser_press_key：按键盘上的一个键。

Playwright 软件库中的工具部分对它们进行了介绍。

社区信任度和受欢迎程度：13.1k+ GitHub stars 表明该版本库已被广泛信任和采用。它还拥有多个贡献者和分叉（900 多个），以及良好的文档。

授权许可：开放源码（Apache 2.0）。

编程语言：Node.js

5.Notion

Notion 的 MCP 服务器可将 Notion 转化为动态知识库，人工智能代理可从中读取或写入知识库内容。这就赋予了人工智能处理文档、项目管理和内容创建等任务的自动化能力。

典型用例

• 自动任务管理：您可以使用自然语言管理项目计划。人工智能会根据您提示的属性在数据库中创建一个新条目。
• 创建新的 Notion 数据库：人工智能代理可以创建新的 Notion 数据库。你可以使用这样的提示”创建一个新数据库来跟踪我的求职申请。数据库中应包含公司名称、职位和职位描述链接等栏目”。
• 知识检索：通过要求代理搜索所有文档，您可以找到技术问题的解决方案。

主要工具

• Search：用自然语言的问题，搜索 Notion 工作区内、连接的应用或网络中的任何内容。
• Search by Title：当AI订阅不可用时的后备搜索工具。仅对页面标题进行关键词搜索。
• View：查看 Notion 工作区内任意页面、数据库、文件或用户的内容详情。
• Get Comments：列出特定页面或区块的所有评论，包括嵌套讨论。
• Get User：通过ID或引用获取指定用户的详细信息。
• Create Pages：在工作区内创建包含任意内容的新页面。您可指定该页面位置，否则将默认创建为私有页面。
• Create a comment：在某个页面或区块上新增评论。
• Update Page：更新已有页面内容，修改其标题、正文内容或其他属性。

Notion MCP 服务器工具文档介绍了何时使用每种工具，并提供了有用的提示，让您可以立即开始使用。

社区信任度和受欢迎程度：它拥有 2.3k+ 星级和良好的文档。最近也有大量的贡献，使其得到了很好的维护和采用。

许可协议：开源（MIT 许可证）。Notion 本身在免费计划中提供丰富功能，但部分功能仅面向收费用户。

编程语言：Node.js

6.Atlassian

Atlassian MCP 服务器专为使用 LLM 实现涉及 Confluence、Jira、Jira Cloud 和服务器/数据中心部署的工作流程自动化而创建。这些解决方案被广泛用于文档编制、问题跟踪和团队协作。因此，将它们与人工智能集成后，智能代理就能管理票据、更新文档等。

典型用例

• 智能 Jira 自动化：通过适当提示 LLM，您可以自动执行信息检索和搜索以及问题创建和管理的 Jira 工作流程。
• Confluence 文档管理：您可以将 Confluence 变成一个动态的知识库，您可以与之对话。您可以直接通过聊天创建和管理文档。您还可以要求代理为您搜索和汇总文档。

主要工具

• jira_search：搜索 Jira 问题。
• jira_create_issue：创建新的 Jira 问题。
• jira_update_issue：更新现有的 Jira 问题。
• confluence_search：搜索 Confluence 内容。
• confluence_get_page：获取特定页面的内容。
• confluence_create_page：创建新页面。
• confluence_update_page：更新现有页面。

查看Atlassian MCP 服务器仓库专门章节中列出的所有可用工具。

社区信任度和受欢迎程度：它拥有 2.1k+ 星级和良好的文档。它还有很多贡献者（50 多人）和分叉（360 多人），使其得到了很好的维护和采用。

授权许可：开源（MIT 许可证）。请注意，Jira和Atlassian均提供免费和付费计划。

编程语言：Python，但只能通过 Docker 发布。

7.Serena

Serena MCP 服务器是一个编码代理工具包，可直接在您的代码库中工作。它提供了集成开发环境所具备的所有工具。特别是

• 使用 LSP（语言服务器协议）从语义上解析和理解代码。
• 可以读写代码，也可以执行 shell 命令。
• 对特定代码库有持久的了解，因为它具有入职和记忆系统。

典型用例

• LLM 驱动的编码：Serena 可用于任何编码任务。它可以读取、写入和执行代码。它还可以读取日志和终端输出。它直接或间接支持 Python、JavaScript、Go 等编程语言。

主要工具

• activate_project: 按名称激活项目。
• create_text_file: 在项目目录中创建或覆盖文件。
• delete_lines: 删除文件中指定范围的若干行。
• delete_memory: 从 Serena 项目专用内存存储中删除特定内存。
• execute_shell_command: 执行一个 shell 命令。
• find_symbol: 在全局（或局部）范围内搜索名称包含特定字符串的符号（可选按类型过滤）。
• get_active_project: 获取当前激活项目的名称（如果存在），并列出所有现有项目。
• get_current_config: 输出智能体的当前配置，包括激活的模式、工具及上下文。
• get_symbols_overview: 概述指定文件或目录中定义的顶级符号。
• initial_instructions: 获取当前项目的初始指令。
• insert_after_symbol: 将内容插入到指定符号定义的结尾之后。
• insert_at_line: 将内容插入到文件指定的行。
• list_dir: 列出给定目录中的文件和子目录（支持递归选择）。
• list_memories: 列出 Serena 项目专用内存存储中的所有记忆（memories）。
• prepare_for_new_conversation: 提供准备开启新对话的相关指令。
• read_file: 读取项目目录内指定文件。
• read_memory: 从 Serena 项目专用内存存储中读取指定名称的记忆。
• replace_lines: 将文件中的指定行范围替换为新内容。
• search_for_pattern: 在项目中搜索特定模式（pattern）。
• summarize_changes: 提供用于汇总代码库中所作变更的相关指令。

查看Serena 资源库中的全部工具。

社区信任度和受欢迎程度：Serena 拥有 2.9k+ 星级和非常广泛的文档。

授权许可：开源（MIT 许可证）。

编程语言：Python

8.Filesystem

文件系统 MCP 服务器存储库旨在创建管理文件系统操作的人工智能代理。

主要工具

• read_file：读取文件的完整内容。
• write_file：创建新文件，或覆盖已有文件。
• create_directory：创建新的目录，或确保该目录已存在。
• move_file：移动或重命名文件及目录。

查看仓库中提供的完整工具列表。

社区信任度和受欢迎程度：该版本库拥有 56k+ 星级、广泛的文档和大量贡献者（580+）。请注意，这些指标与整个项目的资源库有关，其中列出了多个 MCP 服务器。

授权许可：开源（MIT 许可证）。

编程语言：资源库提供 Node.js 和 Python 服务器。

9.Figma

Figma MCP 服务器旨在让 Cursor 使用人工智能编码工具访问您的 Figma 文件。其目标是缩短您创建一次性设计所需的时间，而无需粘贴屏幕截图。

典型用例

• 缩短 POC 时间：您可以使用该服务器，通过提示 LLM，让人工智能代理自主完成工作，从而减少创建 Figma 设计的 POC（概念验证）所需的时间。

主要工具

• get_code：为您的 Figma 选择提供结构化的 React + Tailwind 表示。
• get_variable_defs：提取选区中使用的变量和样式。

社区信任度和受欢迎程度：版本库拥有 8.6k+ 星级。

授权许可：开源 (MIT)。Figma 提供免费和付费计划。

编程语言：Node.js

10.Grafana

Grafana是一个用于数据可视化、监控和分析的开源平台。它的不可知性、可扩展性以及它是一个开放的系统尤其令人赞赏。这意味着它可以充当连接数十个不同数据源的中心枢纽。通过Grafana MCP 服务器，您可以创建一个与整个 Grafana 生态系统交互的人工智能代理。

典型用例

• 人工智能事件管理：您可以创建代理，帮助您直接从聊天界面管理整个事件生命周期。它还能将自然语言翻译成特定的 PromQL 或 LogQL 查询，从而降低查询系统的入门门槛。

主要工具

• search_dashboards：搜索仪表盘。
• query_prometheus：针对 Prometheus 数据源执行查询。
• list_incidents：列出 Grafana 事件中的事件。
• query_loki_logs：使用 LogQL 查询和检索日志。
• get_analysis：从 Sift 调查中检索特定分析。

使用Grafana 所有可用工具自动化您的事故管理流程。

社区信任度和受欢迎程度：1k+ 星级、良好的文档和频繁的贡献。

授权许可：开源（Apache 2.0）。关于 Grafana，请查阅其定价页面。

编程语言：Go

最佳 MCP 服务器：汇总表

下面的汇总表可以让您对本文中发现的 MCP 服务器有一个大致的了解：

公司名称	类别	编程语言	存储库链接	GitHub 星级	MCP 服务器许可证
Bright Data	适用于任何人工智能应用的数据	Node.js	brightdata/brightdata-mcp	700+	麻省理工学院
GitHub	版本管理工作流程	转到	github/github-mcp-server	16k+	麻省理工学院
Supabase	数据库	Node.js	supabase-community/supabase-mcp	1.7k+	Apache 2.0
Playwright	浏览器自动化	Node.js	microsoft/playwright-mcp	12.8k+	Apache 2.0
Notion	知识管理	Node.js	makenotion/notion-mcp-server	2.3k+	麻省理工学院
Atlassian	团队协作	Python （仅通过 Docker）	Sooperset/mcp-atlassian	2.1k+	麻省理工学院
Serena	编码工作流程	Node.js	ORAIOS/SERENA	2.9k+	麻省理工学院
Filesystem	文件系统操作	Node.js, Python	modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem	56k+ （来自整个项目）	麻省理工学院
Figma	设计工作流程	Node.js	GLips/Figma-Context-MCP	8.6k+	麻省理工学院
Grafana	可观察性	转到	grafana/mcp-grafana	1k+	Apache 2.0

现在您已经知道了最好的 MCP 服务器，可以通过阅读这些指南来学习如何使用它们：

• 将 Qwen-Agent 与 MCP 集成，构建可访问实时数据的代理
• 使用 MCP 服务器进行网络抓取：分步指南
• 将谷歌 ADK 与 MCP 服务器集成用于人工智能代理开发
• 利用 CrewAI 和 Bright Data 的模型上下文协议 (MCP) 构建网络抓取代理

结论

在本文中，您了解了什么是 MCP 服务器以及它的用途。您还了解了在选择市场上最好的 MCP 服务器时需要考虑的主要因素。然后，您将看到这些标准如何应用于 10 大可用选项的精选列表中。

在列出的选项中，Bright Data 的 MCP 服务器是最出色的之一。原因很简单：每个人工智能项目或工作流程都依赖于高质量的数据！

这正是 Bright Data MCP 服务器的优势所在。它让人工智能有能力从全球最大、最丰富的信息来源网络中，以合乎道德的方式检索所需的数据。

现在，在构建生产就绪的人工智能工作流时，您需要能够可靠地检索、验证和转换网络内容的工具。这正是您可以在Bright Data 的人工智能基础架构中找到的。

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