awesome-mcp-servers （MCP服务器精选合集）

punkpeye/awesome-mcp-servers

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AI 应用与 AI Agent ai mcp

97,615

Stars

19,729

Forks

Watchers

4,833

Open Issues

MIT

许可证

未知

语言

2024-11-30

创建时间

2026-11-06

项目能做什么

精选 MCP（Model Context Protocol）服务器资源合集。

来源：AI 基于仓库事实生成 · 内容以仓库实际 README 为准

使用说明查看原始 README 原仓库文档

项目简介

awesome-mcp-servers 是一个精选的 Model Context Protocol（MCP）服务端实现资源列表。

MCP（模型上下文协议）是由 Anthropic 主导提出的开放协议，旨在让 AI 模型通过标准化的服务端实现，安全地访问本地与远程资源。该仓库收集了大量开箱即用或实验性质的开源 MCP Server，帮助开发者通过文件读写、数据库连接、API 集成等方式为 AI 扩展上下文交互能力。此外，该列表还提供了同步的网页端检索目录（glama.ai/mcp/servers）。

核心功能

开源 MCP 服务端聚合：收录需自行部署运行的开源 MCP Server，覆盖浏览器自动化（Browser Automation）、云平台（Cloud Platforms）、代码执行（Code Execution）、数据库（Databases）、开发工具（Developer Tools）、文件系统（File Systems）、知识库与记忆（Knowledge & Memory）等数十个领域。
环境与语言标识（Legend）：使用图标清晰标注各项目的实现语言（Python 🐍、TypeScript/JavaScript 📇、Go 🏎️、Rust 🦀、C# #️⃣、Java ☕、C/C++ 🌊、Ruby 💎）、支持系统（macOS 🍎、Windows 🪟、Linux 🐧）以及服务范围（本地服务 🏠 / 云服务 ☁️ / 嵌入式 📟）。
周边生态导航：
客户端索引：收录支持 MCP 的客户端项目列表（awesome-mcp-clients）。
远程托管服务端：收录通过 URL 直接连接、无需自建的远程服务列表（awesome-remote-mcp-servers）。
教程与规范：提供工具定义质量评分标准（TDQS）、MCP 快速入门教程及 Claude Desktop 连接 SQLite 等实操指引。

适合谁用

希望为 Claude Desktop 等 AI 客户端扩充本地工具与 API 能力的开发者。
正在调研或寻找特定领域（如 GitHub、Postgres、浏览器控制）MCP 实现的工程师。
准备基于 Python、TypeScript 等语言开发自定义 MCP Server 的开发者。

安装步骤

此部分原文未说明，请查看原仓库。

说明：本项目为精选资源列表（Awesome List），仓库本身无需安装。列表内收录的具体 MCP Server 项目均有各自独立的仓库、环境依赖与安装方式，请点击对应项目链接查看其具体说明。

配置说明

此部分原文未说明，请查看原仓库。

说明：不同的 MCP 客户端（如 Claude Desktop）对各个 Server 的配置格式有所不同，具体配置参数请参考各 MCP Server 项目主页及所使用的客户端官方文档。

常见问题

本地服务（Local 🏠）与云端服务（Cloud ☁️）有什么区别？
本地服务（Local）：指 MCP Server 与本地安装的软件直接交互，例如控制本地的 Chrome 浏览器或操作本地文件系统。
云端服务（Cloud）：指 MCP Server 与远程第三方 API 交互，例如调用在线天气接口或云端 SaaS 服务。
不想自行部署和维护 Server，有免安装托管方案吗？
该列表主要收录需自托管运行的开源项目；若需使用 URL 直接连接的云端托管 MCP Server，可查阅兄弟项目 awesome-remote-mcp-servers。
有哪些社区可以交流？
可前往 Reddit（r/mcp）或官方 Discord 社区参与讨论。

原始 README 摘录（英文原文，节选前 3000 字符）

# Awesome MCP Servers

[![ไทย](https://img.shields.io/badge/Thai-Click-blue)](README-th.md)
[![English](https://img.shields.io/badge/English-Click-yellow)](README.md)
[![繁體中文](https://img.shields.io/badge/繁體中文-點擊查看-orange)](README-zh_TW.md)
[![简体中文](https://img.shields.io/badge/简体中文-点击查看-orange)](README-zh.md)
[![日本語](https://img.shields.io/badge/日本語-クリック-青)](README-ja.md)
[![한국어](https://img.shields.io/badge/한국어-클릭-yellow)](README-ko.md)
[![Português Brasileiro](https://img.shields.io/badge/Português_Brasileiro-Clique-green)](README-pt_BR.md)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1312302100125843476?logo=discord&label=discord)](https://glama.ai/mcp/discord)
[![Subreddit subscribers](https://img.shields.io/reddit/subreddit-subscribers/mcp?style=flat&logo=reddit&label=subreddit)](https://www.reddit.com/r/mcp/)

> [!IMPORTANT]
> [ray.run](https://ray.run/) – from idea to a production-grade MCP server in under a minute! 🦜

<sup><a href="https://glama.ai/advertise">Ad</a></sup>

A curated list of awesome Model Context Protocol (MCP) servers.

* [What is MCP?](#what-is-mcp)
* [Clients](#clients)
* [Remote Servers](#remote-servers)
* [Tutorials](#tutorials)
* [Community](#community)
* [Legend](#legend)
* [Server Implementations](#server-implementations) 
* [Frameworks](#frameworks)
* [Tips & Tricks](#tips-and-tricks)

## What is MCP?

[MCP](https://modelcontextprotocol.io/) is an open protocol that enables AI models to securely interact with local and remote resources through standardized server implementations. This list focuses on production-ready and experimental MCP servers that extend AI capabilities through file access, database connections, API integrations, and other contextual services.

## Clients

Checkout [awesome-mcp-clients](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients/) and [glama.ai/mcp/clients](https://glama.ai/mcp/clients).

## Remote Servers

This list is for servers with a GitHub repo you install and run yourself. Looking for a hosted server you just connect to over a URL? See [awesome-remote-mcp-servers](https://github.com/punkpeye/awesome-remote-mcp-servers).

## Tutorials

* [Tool Definition Quality Score (TDQS)](https://github.com/glama-ai/tool-definition-quality-score)
* [Model Context Protocol (MCP) Quickstart](https://glama.ai/blog/2024-11-25-model-context-protocol-quickstart)
* [Setup Claude Desktop App to Use a SQLite Database](https://youtu.be/wxCCzo9dGj0)

## Community

* [r/mcp Reddit](https://www.reddit.com/r/mcp)
* [Discord Server](https://glama.ai/mcp/discord)

## Legend

* 🎖️ – official implementation
* programming language
  * 🐍 – Python codebase
  * 📇 – TypeScript (or JavaScript) codebase
  * 🏎️ – Go codebase
  * 🦀 – Rust codebase
  * #️⃣ - C# Codebase
  * ☕ - Java codebase
  * 🌊 – C/C++ codebase
  * 💎 - Ruby codebase

* scope
  * ☁️ - Cloud Service
  * 🏠 - Local Service
  * 📟 - Embedded Systems
* operating system
  * 🍎 – For macOS
  * 🪟 – For Windows
  * 🐧 - For Linux

> [!NOTE]
> Confused about Local 🏠 vs

阅读完整原文

商业机会分析 AI 生成

MCP 生态目录与流量分发/广告平台

产品构想	基于庞大的Awesome列表流量，构建更易用的Web目录站（类似README中提到的glama.ai/mcp/servers），通过精选推荐、赞助位、招聘或工具推广变现。
核心功能	多维度分类检索（语言、本地/云端、OS）、质量评分（如README提到的TDQS）、用户评价、赞助商展示位
目标用户	MCP工具开发者、AI基础设施SaaS厂商、寻找MCP服务的开发者
难度/周期	低-中 · 2-4周 · 成本：极低（静态/轻量Web托管成本）
收费模式	广告位/赞助订阅、精选推荐位付费（已验证该方向在README中存在）
竞争风险	同质化竞争（已有glama.ai等官方/关联站点），单纯目录护城河较浅，依赖持续的社区运营与流量维护
依据	已验证事实

托管型 Remote MCP Server 市场与一键部署平台

产品构想	针对README中提到的痛点（列表中的Server多需自行拉取GitHub仓库本地运行，而用户也在寻找Remote Servers），提供免配置、云端托管的MCP Server市场，用户只需复制URL和Token即可在客户端使用。
核心功能	一键部署热门开源MCP Server、API Key安全托管、按量计费/订阅制网关、使用日志与监控
目标用户	不想折腾本地环境配置（Python/Node/Docker）的AI重度用户、中小团队开发者
难度/周期	中-高 · 1-3个月 · 成本：中等（需承担云服务器、沙箱隔离及带宽成本）
收费模式	SaaS订阅制（免费额度+按月付费解锁更多Server并发或私有托管）
竞争风险	需解决多租户安全隔离与凭证安全问题；部分MCP Server涉及本地文件/软件操作，无法云端化
依据	数据支持的判断

垂直行业/企业级 MCP Server 定制与安全网关

产品构想	利用MCP协议标准化的趋势，为特定行业（如金融、法律、电商、内部数据库）提供开箱即用且符合安全合规要求的商业MCP Server套件，或提供企业内部MCP权限审计网关。
核心功能	细粒度权限控制（RBAC）、操作审计日志、敏感数据脱敏、企业级SLA支持
目标用户	有内部数据接入AI需求但担心数据泄露和权限失控的中小企业及技术团队
难度/周期	高 · 2-4个月 · 成本：中-高（研发与客户沟通成本）
收费模式	B端软件授权费（License）或定制开发+年度维保服务（推测）
竞争风险	企业级销售周期长，且大厂或开源社区可能迅速推出同类免费安全网关组件
依据	AI推测

AI 基于仓库公开数据分析生成，含推测成分，不构成收益承诺。

报告会保存到个人中心

竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索

项目	中文简介	Stars	语言
morluto/rea	中文介绍暂未生成 Reverse engineer anything with agents, from app behavior dow	453,137	TypeScript
openclaw/openclaw	中文介绍暂未生成 The AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lo	394,368	TypeScript
obra/superpowers	中文介绍暂未生成 An agentic skills framework & software development methodolo	316,368	Shell
NousResearch/hermes-agent	中文介绍暂未生成 The agent that grows with you	262,772	Python
n8n-io/n8n	中文介绍暂未生成 Fair-code workflow automation platform with native AI capabi	210,231	TypeScript
firecrawl/firecrawl	中文介绍暂未生成 Supercharge your AI agents with data from the web and beyond	201,004	TypeScript

以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目，功能差异与优劣势需进一步人工确认，配置 AI 后可生成对比分析。

项目优势与风险

技术成熟度	创建于 2024-11-30，近 30 天仍在推送
社区活跃	Star 97,615 / Fork 19,729 / Issue 4,833（数据支持，可自行核实）
许可证	MIT
主要风险	上游项目方向可能变化；同赛道竞争者较多（见竞品表）；热度与需求不完全等价

安装与使用

快速开始（以仓库 README 为准）

git clone https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers.git
cd awesome-mcp-servers
# 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤（依赖、配置、启动命令）

阅读原仓库文档

术语说明：Docker＝应用容器（把程序和依赖打包运行）；API Key＝调用外部服务的密钥；Git Clone＝把仓库代码下载到本地。常见错误：API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败，多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。

技术要求与部署

部署难度	中等
Docker	未提供（参考 README）
API Key	不需要（或可选）
独立数据库	不需要
GPU	不需要
本地运行	一般可行
预计成本	入门级云主机（1~2 核 1~2GB）或本地运行即可，无需昂贵服务器

由规则引擎基于 README 关键词推断，以仓库实际要求为准。

商业潜力评分 56 / 100

实际需求与应用场景 20% 78

市场付费可能性 20% 60

个人开发者可实施性 20% 35

产品差异化空间 15% 40

项目成熟度 10% 50

部署与运营成本 10% 60

社区活跃度 5% 100

展开评分依据

实际需求与应用场景（78 分）

· Star 数 97,615（对数刻度映射，Star≠付费意愿）

· 主题/描述命中需求关键词：ai

· 最近 5 天有代码更新，处于活跃维护状态

市场付费可能性（60 分）

· 许可证 mit 允许闭源商用，可二次开发为收费产品

· 项目有官网/演示站，说明作者重视产品化

个人开发者可实施性（35 分）

· 主要语言未知，改造门槛相对较高

· 部署难度评估：中等

产品差异化空间（40 分）

· 项目已是头部，直接复制竞争激烈，需找细分场景

项目成熟度（50 分）

· 项目创建于 712 天前，已度过早期不稳定期

· 近 30 天仍在推送代码

部署与运营成本（60 分）

· 运行成本评估：入门级云主机（1~2 核 1~2GB）或本地运行即可，无需昂贵服务器

社区活跃度（100 分）

· Fork 19,729 / Issue 4,833，社区参与度可查

数据更新时间：2026-11-11 · 规则透明可复算，Star 数仅作为需求信号之一，不代表付费意愿。

Star 增长曲线（采集快照）

最近 30 次采集快照 · 2026-11-10 ~ 2026-11-12