「实测」10个高效MCP Server工具盘点|开发者必收藏清单

本文基于2025年最新技术环境,通过测试和实际项目部署验证,精选10款高性能MCP Server工具。重点包含GitLab MCP Server企业级解决方案、Git MCP Server、Filesystem MCP Server等。

Git MCP Server

Git MCP Server 能够通过大语言模型对 Git 仓库进行操作。此 MCP 提供的 Tool 可以对 Git 仓库进行读取、搜索、变更提交等。目前支持的 Tool 有 git_status、git_diff_unstaged、git_diff_staged、git_diff、git_commit、git_add、git_reset、git_log、git_create_branch、git_checkout、git_show以及git_init。

GitLab MCP Server

GitLab MCP Server 能够通过大语言模型对 GitLab 仓库(https://gitlab.cn)进行操作,诸如仓库的创建、代码的推送、议题的创建、和并请求的创建等。目前提供的 Tool 有 create_or_update_file、push_files、search_repositories、create_repository、get_file_contents、create_issue、create_merge_request、fork_repository以及 create_branch。

Filesystem MCP Server

此 MCP Server 使用 Node.js 实现,可以对文件系统进行操作,诸如读/写文件、创建/列出/删除目录、移动文件/目录、搜索文件以及获取文件元数据。目前提供的 Tool 有 read_file、read_multiple_files、write_file、edit_file、create_directory、list_directory、move_file、search_files、get_file_info、list_allowed_directories。

SQLite MCP Server

此 MCP Server 通过 SQLite 实现数据库交互,支持运行 SQL 查询、分析商业数据,并能自动生成商业洞察备忘录。目前支持的 Tool 有 read_query、write_query、create_table、list_tables、describe-table、append_insight。

Redis MCP Server

此 MCP Server 可以通过一系列的标准化 Tool 对 Redis 数据库进行操作。目前支持的 Tool 有 set、get、delete、list。

PostgreSQL MCP Server

此 MCP Server 通过大语言模型对 PostgreSQL 数据库进行只读访问。目前支持的 Tool 有 query。

MongoDB MCP Server

此 MCP Server 通过大语言模型对 MongoDB 数据库进行操作。目前支持的 Tool 有 connect、find、aggregate、count、db-status、insert-one、create-index等。

Excel MCP Server

此 MCP Server 可以实现通过大语言模型对 Excel 表格进行操作。目前支持的 Tool 有 create_workbook、create_worksheet、get_workbook_metadata、write_data_to_excel、read_data_from_excel、merge_cells等。

Kibana MCP Server

此 MCP Server 支持通过大语言模型对 Kibana 进行相关操作。目前支持的 Tool 有 get_status、execute_api、search_kibana_api_paths、list_all_kibana_api_paths、get_kibana_api_detail。

Prometheus MCP Server

此 MCP Server 支持通过大语言模型对 Prometheus 进行相关操作。目前支持的 Tool 有 execute_query、execute_range_query、list_metrics、get_metric_metadata、get_targets。

### MCP Server 工具方法的参数签名及正确传参方式 MCP Server工具方法设计遵循一种标准化的行为封装模式,其核心理念在于将所有的行为表示为三段式结构:`meta`、`context` 和 `command`。这种结构化的定义使得 MCP Server 方法具备了高度灵活性和扩展能力[^1]。 #### 参数签名 MCP Server 工具方法的标准参数签名为以下形式: ```python def handle_behavior(meta: dict, context: dict, command: dict) -> dict: pass ``` - **`meta`**: 这是一个字典对象,用于存储元信息,例如调用者的身份标识、时间戳以及其他全局属性。 - **`context`**: 表示上下文环境的信息容器,通常包含与具体业务逻辑无关的状态数据,如设备信息、地理位置等。 - **`command`**: 定义了具体的指令集或操作细节,这是驱动 MCP Server 执行特定任务的核心部分。 #### 正确传递参数的方式 为了确保从自然语言输入到 MCP Server 方法调用之间的无缝衔接,整个过程可以分为以下几个方面进行解析: ##### 1. 自然语言理解(Natural Language Understanding) 大模型在接受用户的自然语言输入后,首先利用先进的 NLP 技术提取其中的关键实体和关系。此步骤的结果会转化为一组中间表示,便于后续处理[^2]。 ##### 2. 映射至 MCP 结构 接下来,这些中间表示需要进一步映射到 MCP Server 可接受的 `meta`/`context`/`command` 格式中。例如: - 如果检测到用户提到的时间范围,则将其加入到 `context` 字段下; - 若涉及某个明确的操作命令(如启动服务),则对应地填充到 `command` 部分。 ##### 3. 构建完整的调用参数 最后,在完成以上转换的基础上组装完整的调用参数,并通过网络接口发送给远程的 MCP Server 实例。下面给出一个简单的 Python 示例演示这一流程: ```python import json def prepare_mcp_payload(user_input: str) -> tuple: parsed_data = parse_nlu_result(user_input) meta_info = { "caller_id": get_user_identifier(), "timestamp": int(time.time()) } contextual_data = extract_context(parsed_data) operational_command = build_command_structure(parsed_data) return (meta_info, contextual_data, operational_command) def call_remote_mcp_server(payload: tuple): headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post( url="https://example.com/mcp-server/api/v1/handle", data=json.dumps({ "meta": payload[0], "context": payload[1], "command": payload[2] }), headers=headers ) return response.json() ``` --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值