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前言

到2025年，MCP已从小众应用转向广泛使用，OpenAI、微软和谷歌等主要平台都原生支持它。公共目录现在包含来自社区开发者和供应商的数千个MCP服务器，涵盖从开发工具到商业解决方案的各个方面。
在本指南中，您将了解什么是MCP以及它对现实世界AI代理的重要性，哪10个MCP服务器目前最有用，以及如何安全地选择和组合MCP来构建您的设置。

一。什么是MCP？

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是一个开放协议，标准化了大语言模型应用程序连接外部工具、应用程序和数据源的方式。它经常被描述为"AI的USB-C"，为主机发现和调用不同服务的功能提供了通用语言。

MCP设置有三个核心组件：

• 主机：运行模型并协调MCP连接的大语言模型应用程序（如IDE助手或聊天机器人）
• MCP客户端：主机启动的连接器，与服务器维持1:1会话
• MCP服务器：暴露功能的服务端点，例如创建GitHub问题或获取Airtable记录

通过这种架构，AI系统可以通过MCP规范定义的标准化JSON-RPC 2.0消息实时访问实时数据并触发操作。

二。为什么MCP对AI工作流程至关重要

实施MCP为AI项目带来了变革性的好处，影响开发人员、组织和最终用户：

• 多步骤工作流程自动化：MCP允许主机在保持上下文的同时跨服务链接工具调用。这些序列可以完全自动运行或在关键步骤获得用户同意 - 例如，获取文件、分析它，然后在主机控制的批准下更新另一个系统。
• 互操作性和标准化：通过标准化功能发现和JSON-RPC消息传递，MCP消除了许多一次性集成。团队可以集成一次并广泛重用，即使在交换或组合工具时也只需要最少的额外实施工作。
• 开发人员生产力：官方SDK和不断增长的社区MCP服务器目录帮助团队更快地构建。开发人员可以加速原型开发并减少维护开销，而不是从头编写胶水代码。
• 企业级控制：MCP支持传输级授权，因此客户端可以代表用户调用受限服务器。虽然协议不强制基于角色的访问控制或审计日志记录，但主机和服务器可以实现这些功能，以及同意提示和每个工具的身份范围。

这些功能共同使AI助手更具上下文感知、能力更强且更值得信赖。

三。2025年AI工作流程中的十大MCP服务器

许多MCP服务器现在将AI系统连接到从代码存储库到设计工具的各种服务。以下是2025年塑造AI工作流程的10个最值得注意的MCP服务器。

1. Decodo MCP - 网页抓取和数据提取

Decodo的MCP服务器将AI代理连接到Decodo的综合抓取基础设施，让它们按需获取实时网络内容和搜索结果。您可以使用Decodo网页抓取API凭据在本地作为Node.js服务器运行它，或使用托管选项。

1.1. 主要功能

• 内置抓取工具 ——包括scrape_as_markdown（返回清洁的Markdown）、google_search_parsed（解析的Google结果）、amazon_search_parsed（解析的Amazon列表）、reddit_post（解析的Reddit帖子）、reddit_subreddit（解析的Reddit子版块）
• JavaScript重载站点支持 ——可选的无头渲染通过jsRender执行客户端脚本并捕获动态内容
• 反阻止和地理定位 ——利用Decodo的网页抓取API进行IP轮换，支持国家和地区定位
• 灵活的输出控制 ——使用geo、locale、tokenLimit和fullResponse调整响应以控制内容长度和负载结构
• 托管或本地部署 ——本地运行作为 Node.js MCP 服务器，或通过 Smithery
  使用托管选项。两者均需使用您的 Decodo 网络爬虫 API 密钥进行身份验证。
• 可直接用于大语言模型 ——Decodo的MCP服务器可以直接与最流行的AI驱动工具和大语言模型集成，包括GPTs、Claude Desktop、Cursor、Gemini等
• Smithery兼容 ——Decodo的MCP服务器可以插入任何支持Smithery的工作流程，使得将实时网络数据与您喜爱的AI工具、自动化平台或自定义代理配对变得轻松，无需从头构建复杂的集成

1.2. 最佳用例

• 为研究助手、问答机器人或价格和SEO监控进行实时数据检索
• 为大语言模型响应添加新鲜、可引用的网络上下文

例如，您可以询问AI助手：“从维基百科获取日本当前的人均GDP”。AI调用Decodo的抓取工具，检索页面，处理它，并返回统计数据。

1.3. 设置

您可以从GitHub安装Decodo的MCP服务器或按照我们的分步设置指南进行操作。

2. GitHub MCP - 代码存储库和DevOps

GitHub MCP服务器为AI助手提供对GitHub的安全、实时访问，让它们浏览和搜索代码、管理问题和拉取请求，以及自动化存储库任务。

2.1. 主要功能

• 浏览和搜索存储库、文件、提交和项目历
• 创建和更新问题和拉取请求，审查或合并更改，管理通知和讨论
• 通过GitHub Actions、代码扫描和Dependabot获得CI/CD和安全洞察
• 通过只读模式和工具集范围控制安全性和范围以限制功能

2.2. 最佳用例

• AI辅助编码、存储库搜索和分析，以及自动化问题分类
• 开启或更新PR并从Actions和代码扫描中显示构建或安全洞察的DevOps代理

例如，你可以输入“在/api目录下添加一个CODEOWNERS文件并提交拉取请求”。服务器可以创建该文件、提交代码并打开拉取请求。

2.3. 设置

通过 GitHub MCP 服务器仓库实现简单集成。

3. Slack MCP - 工作场所沟通和协作

Slack MCP服务器将AI助手连接到Slack，让它们读取和搜索频道、线程和DM历史，具有可选的发布功能。这是一个社区项目，不是官方的Slack产品。

3.1. 主要功能

• 多种连接选项——支持stdio和SSE传输；通过SLACK_MCP_PROXY的出站代理
• 灵活认证——使用xoxc/xoxd令牌的隐身模式或使用用户xoxp令牌的OAuth。默认情况下禁用发布，但可以通过SLACK_MCP_ADD_MESSAGE_TOOL启用频道白名单
• 智能历史和搜索 ——按日期范围或计数获取消息；跨频道和DM搜索，具有用户、频道、日期和线程上下文的过滤器

3.2. 最佳用例

• 总结讨论、站会或生成每周团队回顾
• 对历史Slack内容的问答，启用时发布更新

例如，AI 会检索本周的 #release-planning 消息，总结主要讨论内容，如果启用了发布功能，将摘要发送回频道。

3.3. 设置

通过 Slack MCP GitHub 仓库进行简单分步设置。

提醒一下——如果您的令牌允许，该服务器可以访问直接消息和多人即时消息。请确保使用符合贵组织 Slack 政策。

4. Figma MCP - 设计文件和设计转代码

Figma MCP服务器通过将Figma API数据简化为布局和样式的精简、大语言模型就绪视图，为编码助手提供结构化的设计上下文。

4.1. 主要功能

• 简化的设计数据——将原始Figma API输出转换为布局和样式的简化表示，以实现更准确的代码生成
• 目标检索——粘贴文件、框架或组链接，服务器仅获取相关的设计元数据
• 本地集成——通过npx figma-developer-mcp使用Figma访问令牌在本地运行，并针对Cursor进行了优化

4.2. 最佳用例

• 将Figma设计转换为高设计转代码保真度的生产就绪组件
• 通过提供结构化设计上下文而不是依赖屏幕截图，在AI驱动的IDE中加速UI实现

以下是一个示例——粘贴一个 Figma 画板链接并询问：“生成 React 组件。”MCP 会从 Figma 中提取紧凑的布局和样式元数据，然后生成对应的代码。

4.3. 设置

可与 GitHub 仓库关联。此外，Figma 还提供了一个官方的开发模式 MCP 服务器，该服务器可从桌面应用程序向 AI 工具暴露设计上下文。

5. Notion MCP - 文档、笔记和知识库

Notion MCP服务器让助手安全地搜索、读取和写入您工作空间中的页面、数据库和评论。您可以使用托管端点（OAuth）或使用Notion集成令牌在本地运行开源服务器。

5.1. 主要功能

• 工作空间范围的工具——search（跨Notion和连接的Slack/Drive/Jira）、fetch、create-pages、update-page、move-pages、duplicate-page、create-database、update-database、create-comment、get-comments、get-users、get-user、get-self
• 权限感知访问——托管OAuth镜像您账户的权限；开源服务器使用Notion集成令牌，只能看到您明确连接的内容
• 灵活的托管选项——您可以使用 Notion 的托管 MCP 服务，访问地址为 mcp.notion.com/mcp（支持流式 HTTP）或 mcp.notion.com/sse（SSE）。对于本地运行，请使用 @notionhq/notion-mcp-server 并设置 NOTION_TOKEN 环境变量。STDIO 支持本地运行，您还可以通过 mcp-remote 包装托管端点以支持 STDIO。

5.2. 最佳用例

• 总结路线图、维基或知识库，通过搜索和获取回答工作空间问
• 直接从聊天创建或更新文档和任务 ——会议记录、状态更新或新项目页面

例如，你可以询问：“总结我们第三季度的路线图。”人工智能会搜索你的工作空间，提取相关页面，并返回一个简洁的总结。

5.3. 设置

此 MCP 服务器可通过 Notion MCP GitHub 仓库进行设置。

6. Stripe MCP - 支付和金融运营

Stripe MCP服务器让助手使用核心Stripe对象 - 客户、发票、订阅、退款、争议、产品、价格、支付链接和余额 - 并搜索Stripe文档和支持文章。

6.1. 主要功能

• 托管远程服务器——在mcp.stripe.com上的可流式HTTP，具有OAuth和动态客户端注册。管理员可以审查或撤销授权的MCP客户端
• 承载令牌选项——对于代理后端，使用受限API密钥调用远程服务器以限制可用功能
• 本地部署——运行npx -y @stripe/mcp并选择要暴露的工具
• 内置文档搜索——search_documentation工具直接从Stripe的知识库返回带有可共享链接的官方答案

6.2. 最佳用例

• 自动化计费或支持工作流程，例如发放退款、更新发票或更改订
• 使用Stripe文档中的权威链接回答支付相关问题

例如，你可以这样问：“显示该客户最近的付款意图，退款最近的一次，并附上退款政策链接。”AI会列出付款意图，处理退款，并返回相关文档链接。

6.3. 设置

此 MCP 服务器可通过以下方式进行设置：Stripe MCP 文档

7. Zapier MCP - 多应用工作流程自动化

Zapier MCP服务器为您的AI控制提供8,000+应用程序的访问权限，因此它可以发送消息、创建记录和安排事件，而无需自定义集成。在mcp.zapier.com生成您的端点，将特定操作和账户加入白名单，然后从任何MCP兼容客户端连接。

7.1. 主要功能

• 范围化操作控制——在MCP服务器中按应用将AI可以使用的确切操作加入白名单
• 内置认证和基础设施——Zapier处理连接应用的OAuth/账户链接、API限制和安全性
• 广泛的客户端兼容性——Claude、Cursor、Windsurf和其他MCP兼容工具的快速入门指南

7.2. 最佳用例

• 执行一次性跨应用操作，例如添加CRM条目、安排会议或发布到Slac
• 在单个会话中运行序列化操作，或设置Zapier代理进行始终在线的后台自动化

例如，你可以输入“为ACME公司创建客户记录”，然后让AI自动创建客户关系管理（CRM）记录、安排启动会议、创建Slack频道并发送欢迎邮件，所有操作均基于你已批准的流程。

7.3. 设置

通过以下步骤将AI与Zapier集成：Zapier MCP页面。

8. Linear MCP - 问题和项目跟踪

Linear托管MCP服务器让AI助手在您的工作空间中搜索、创建和更新问题、项目和评论，具有OAuth范围的访问权限。

8.1. 主要功能

• 核心Linear操作——搜索、创建和更新问题、项目和评论
• 即用型托管端点——SSE和可流式HTTP对每个用户都可用
• 权限感知访问——OAuth确保只有您的账户允许的操作才可用

8.2. 最佳用例

• 站会和规划——从会议记录创建任务或按受让人检查任务状态
• 分类和报告——按标签、所有者或项目列出开放的错误以便更快地确定优先级

例如，你可以询问：“为Project Alpha创建一个关键问题分类流程，并指派负责人。”人工智能将识别关键问题，生成报告，并根据需要创建或更新相关问题。

8.3. 设置

您可以通过其详尽的文档页面来设置Linear MCP。

9. Sentry MCP - 错误监控和事件响应

Sentry MCP服务器安全地将您组织的问题和调试上下文带入MCP兼容客户端，具有OAuth范围的访问权限，并可以调用Seer进行根本原因分析和自动修复建议。

9.1. 主要功能

• 全面的工具集——超过16个工具用于查询组织和项目、搜索问题和事件、检索详细问题信息和管理DSN
• Seer集成——触发自动分析，获取修复建议，并直接通过您的AI客户端跟踪解决状态
• 灵活部署——连接到mcp.sentry.dev/mcp的托管服务器或使用您的Sentry令牌在本地运行

9.2. 最佳用例

• 调试和待命分类——查找最新错误、分析堆栈跟踪和检查受影响的版本
• 报告和项目摘要——按严重性审查开放问题，跨项目跟踪趋势

例如，你可以这样问：“查找昨天在 components/UserProfile.tsx 文件中发现的错误，然后在 ISSUE-123 上运行 Seer 并报告结果。” 随后，AI 会搜索最近的事件，提取上下文信息，调用 Seer 分析功能，并返回可操作的结果。

9.3. 设置

可与 Sentry MCP 文档连接。

10. Airtable MCP - 数据库和电子表格（无代码数据）

Airtable MCP服务器在本地运行，将您的基础连接到MCP兼容客户端。助手可以使用list_bases探索模式，list_tables，describe_table，对记录执行完整的CRUD操作，以及创建或更新表和字段。AI在写入或更改任何内容之前会看到现有内容。

10.1. 主要功能

• 完整的数据库访问——包括用于列出数据库和表、描述表结构、搜索记录以及创建或更新数据和模式的工具。AI 获得完整的工具包：list_bases、list_tables、describe_table、list_records、search_records、get_record、create_record、update_records、delete_records、create_table、update_table、create_field 和 update_field。
• 安全令牌认证——使用具有精细范围的Airtable个人访问令牌，如schema.bases:read、data.records:read和可选写入权限
• AI的模式可见性——将表结构作为MCP资源*（airtable:////schema）*进行暴露，以便代理能够理解您的数据结构并智能地规划更改。

10.2. 最佳用例

• 对结构化团队数据（如管道、库存或CRM记录）的对话查询
• 使用Airtable作为轻量级、无代码数据存储的快速AI原型

以下是一个实用的示例——询问：“‘谈判中’有多少笔交易？将‘公司XYZ’标记为‘感兴趣’。”人工智能将搜索您的记录，返回数量，并自动创建新条目。

10.3. 设置

可通过 Airtable MCP GitHub 仓库接入您喜爱的 AI 工具。

四。十大MCP服务器比较

为了帮助总结上述评论，下表比较了每个MCP服务器的关键属性：

五。MCP的趋势和未来

随着MCP在2025年持续增长，出现了几个关键趋势：

• 开源加速：社区目录、SDK和入门套件使得构建私有、内部MCP服务器变得容易，这些服务器可以在组织策略控制下安全地向AI代理暴露企业API。
• 企业采用由主要供应商领导：OpenAI在Responses API和Agents SDK中支持MCP，微软Copilot Studio、Anthropic和Google Gemini也有类似功能。治理工具使用（批准、审计跟踪、范围权限）正在成为标准。
• 创意和3D工具集成：虽然Zapier MCP等平台已经提供广泛的预构建集成，但正在为创意和设计应用程序原型化新的MCP连接器，包括早期的3D工作流程。
• 标准化和治理：随着采用的增长，企业级功能（如人在环路批准、审计日志记录和细粒度权限控制）正在MCP网关中成为标准。
• 更深入的SDLC集成：随着GitHub、Linear和Sentry已经提供MCP，下一波浪潮可能会为CI/CD管道和云平台添加连接器，使代理能够起草修复、开启PR、运行测试和触发部署。

六。如何选择正确的MCP

选择正确的MCP服务器取决于您的项目需求和团队设置。以下是选择正确MCP的方法：

• 从您的用例开始：AI需要访问或完成什么？对于开发工作，GitHub、Linear和Sentry很有意义。对于知识管理，Notion很有效。跨应用工作流程需要Zapier MCP这样的东西。
• 考虑您的安全态势：企业环境应优先考虑具有OAuth和范围权限的官方MCP。当OAuth不可用时，使用严格范围的API密钥或PAT。如果您考虑社区服务器，请审查代码、固定特定版本并限制令牌范围。
• 在托管和本地部署之间做出决定：托管服务器更简单 - 只需要一个URL和OAuth设置。本地部署将数据保留在内部，并且可以在客户端不支持远程服务器时工作。选择托管以获得速度，选择本地以获得控制和合规性。
• 将复杂性与您团队的技术深度相匹配：非技术团队受益于Zapier MCP等即插即用的托管选项。开发人员团队可以处理社区服务器和自定义设置，但请记住这些需要持续维护。
• 了解数据限制：大多数MCP最适合目标查询而不是批量数据导出。例如，Airtable分页结果（每页100条记录）并有速率限制（每个基础每秒5个请求）。
• 保持工具集精简：大型工具集可能会降低模型性能并增加安全风险。对于处理退款等敏感操作，启用人工确认。大多数服务器和客户端提供白名单或工具禁用功能。

简而言之，从一个服务器开始，观察AI如何使用它，然后逐步扩展。

七。选择MCP客户端

MCP客户端是将服务器连接到您工作流程中的应用程序 - 无论是聊天应用、IDE还是桌面工具。以下是一些值得考虑的好选项：

• Claude Desktop提供最直接的设置。这个桌面应用程序通过"桌面扩展"提供强大的MCP支持，一键安装服务器。
• Cursor将MCP直接集成到开发环境中。通过Cursor的MCP设置添加服务器，并在代码旁运行代理工作流程。
• Windsurf通过其插件商店和团队管理功能针对企业环境。您可以安装MCP插件或添加自定义插件，同时保持对允许工具的组织控制。
• Cline通过扩展将MCP功能带到VS Code。安装Cline，通过界面连接您的服务器，并直接在您的存储库中运行代理工作流程。
• LibreChat提供具有MCP支持的开源、自托管聊天界面。在librechat.yaml中配置服务器并设置多用户环境，每个用户认证到自己的账户。

总结

我们介绍了MCP概念并探索了今年备受瞩目的十大MCP服务器。从Decodo的网页抓取MCP（可以将AI转变为网络数据强大工具）到Zapier的一体化集成MCP（将AI连接到数千个应用程序）。

GitHub、Notion、Stripe、Linear和Sentry等公司正式投资MCP，将AI更深入地带入他们的生态系统。

如果您正在开发AI应用程序或为您的团队探索AI助手，请从MCP集成开始。如果您的工具还没有MCP服务器，规范是开放的，您可以创建自己的。

下一步

要深入了解或获得实践经验：

• 了解如何通过分步指南设置Decodo MCP服务器，然后从Cursor、VS Code或Claude Desktop连接它，在您自己的环境中尝试AI驱动的网页抓取
• 查看awesome mcp servers目录和官方modelcontextprotocol/servers存储库以跟踪新服务器和参考实现
• 通过我们跨行业的AI用例探索现实世界的模式，并阅读有关AI系统如何收集和处理数据的内容以了解透明度
• 使用我们的AI数据收集工具对比指南选择与您的MCP设置配合良好的数据堆栈