MCP协议衍生的工具盘点

最新推荐文章于 2025-06-29 22:41:04 发布
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分类专栏： 大模型 文章标签： 人工智能
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一、知识管理与数据分析

  1. ServerMemory
    • 基于知识图谱的持久化记忆系统，支持跨会话上下文维护（如AI角色扮演场景）。
  2. GraphlitMCP
    • 整合Slack、GitHub、Google Drive等平台数据，实现多源知识检索与语义分析。
  3. MCPRAGDocs
    • 支持向量搜索的文档处理工具，可增强AI回答的文档引用准确性。
  4. Mem0MCP
    • 专为开发者设计的代码知识库，存储并语义检索代码实现、技术文档及最佳实践。

二、金融科技与区块链

  1. CoinmarketMCP
    • 实时获取加密货币行情数据，支持代币价格、交易量等指标分析。
  2. EVMMCP Server
    • 覆盖30+ EVM区块链网络，提供NFT、智能合约及代币交易接口。
  3. UniswapTraderMCP
    • 自动化跨链代币兑换工具，支持Uniswap DEX的多链交易操作。
  4. CryptoFear&GreedIndexMCP
    • 实时追踪加密货币市场情绪指数，辅助投资决策。

三、浏览器自动化与网页处理

  1. PlaywrightMCP
    • 基于Playwright框架的网页抓取工具，支持动态页面渲染与交互。
  2. BilibiliMCP JS
    • 专为B站设计的视频内容检索工具，支持弹幕分析与LangChain集成。
  3. YouTube Transcript MCP
    • 提取YouTube视频字幕及转录文本，用于AI内容分析。
  4. AshraMCP
    • 通过自然语言指令从网页提取结构化JSON数据。

四、云服务与运维监控

  1. AWSMCP Server
    • 在Docker安全环境中执行AWS CLI命令，支持资源管理与任务模板。
  2. KubernetesMCP
    • 直接操作Kubernetes集群，实现容器编排与监控。
  3. LogfireMCP
    • 通过OpenTelemetry获取分布式追踪数据，辅助系统性能优化。
  4. MCPMonitor
    • 实时暴露CPU、内存、磁盘等系统指标，支持LLM驱动的故障诊断。

五、生产力工具与跨平台集成

  1. Figma-Context-MCP
    • 将Figma原型自动转化为网页代码，缩短产品开发周期。
  2. Apple Shortcuts MCP
    • 通过自然语言调用iOS快捷指令，实现设备联动。
  3. Baidu-Map MCP
    • 行程规划工具，可结合实时路况生成交通方案（如案例中北京长城行程规划）。
  4. Slack/Discord MCP
    • 企业级通信工具集成，支持消息聚合与自动化响应。

六、开发与测试工具

  1. Git MCP
    • 通过自然语言操作仓库，支持提交、分支管理等功能（部分工具已集成到IDE）。
  2. LucidityMCP
    • 代码质量分析工具，检测安全漏洞与架构复杂度等10个维度指标。
  3. Sequential Thinking
    • 增强AI思维链推理能力，提升代码生成与问题解决的逻辑性。

扩展资源平台

若需获取完整工具列表，可访问以下平台：

  • GitHub合集（https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers）：收录200+高星工具，覆盖AI、金融、物联网等领域
  • Smithery Registry：集成2211个生产级MCP服务器，支持快速部署
  • AIbase导航站（https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp）：提供中文开发文档与社区支持

这些工具通过标准化接口大幅降低了AI与外部系统集成的复杂度。例如金融领域开发者可通过EVMMCP+UniswapTraderMCP快速构建DeFi交易机器人，而运维人员使用AWSMCP+KubernetesMCP可实现自然语言驱动的云资源管理。随着生态持续扩张（每周新增数十个工具），MCP正成为AI落地的“万能适配器”。

MCP的工具调用：让LLM执行复杂任务
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-29 1911
在使用MCP（Model Context Protocol）构建智能应用时，工具调用是实现复杂功能的关键机制。通过工具调用，LLM（大型语言模型）可以与外部工具和服务进行交互，从而执行各种复杂的任务。本文将详细介绍MCP的工具调用功能，包括工具的定义、注册、调用以及如何通过代码示例实现这些功能。以下是一个简单的工具定义示例，该工具用于生成文件内容：Python复制# 模拟生成文件内容通过本文的介绍，你已经了解了MCP的工具调用功能，包括工具的定义、注册、调用以及如何通过代码示例实现这些功能。
盘点这8个MCP Server工具神器，拯救996职场打工人
hewenhu_21的博客
03-25 5192
8 个MCP server覆盖了代码管理、运维管理、文件处理管理、实时通信、网页抓取、项目协作管理等多个领域。如果你正寻找一种简洁高效的方法来增强应用功能，这些 MCP server无疑能够满足你的要求。你可以从中选择最符合自身需求的server，也可以多个工具进行组合使用。通过上述地址进一步了解或直接获取相应代码，体验这些强大工具，让你在工作中效率翻倍，从此告别无效加班！
【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用
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MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的一个开放协议，旨在统一LLM应用与外部数据源和工具之间的通信协议，为AI开发提供了标准化的上下文交互方式。MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。它通过客户端-服务器架构，支持多个服务连接到任何兼容的客户端，提供标准化的、通用的协议共享资源、工具和提示。MCP能访问本地和远程资源，内置安全机制，保护API密钥不被泄露，是构建互联AI系统的重要工具。
亲测上百款MCP后，我发现这10款才是真正能提升生产力的神器。
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关注《code秘密花园》从此学习 AI 不迷路，code秘密花园 AI 教程完整的学习资料汇总在这个文档：https://ai.mmh1.top/#/ai-tutorial。
从零到一，3万字详解MCP工具【开发、部署上线、维护】全流程！
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MCP基础技术生态结构如下所示。MCP（Model Context Protocol）是一种为了统一大规模模型和工具间通信而设计的协议，它定义了消息格式和通信方式。MCP 协议支持多种传输机制，其中包括 stdio、Server-Sent Events（SSE） 和 Streamable HTTP。每种通信方法在不同的应用场景中具有不同的优劣势，适用于不同的需求。1.1.1 Stdio 传输（Standard Input/Output）
开发者必看！2025年最值得掌握的10款MCP工具实战指南
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• 开发效率革命：通过自然语言即可调用复杂技术栈（如Playwright浏览器自动化）• 成本优化：按需调用避免自建服务资源浪费（实测节约60%运维成本）• 内存泄漏检测（Heap Snapshot对比功能）• Node.js环境需v18+（旧版存在SSL漏洞）• 仓库文件差异对比（内置diff可视化算法）• PR自动分类（通过labels参数过滤）• 智能合并冲突检测（基于AST语法树分析）• 网络请求瀑布图分析（支持HAR格式导出）• 自动捕获元素XPath（右键菜单集成）
生产力飙升！实测百款MCP后，这10款神器脱颖而出！
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这段时间我个人在学习和工作中使用 MCP 非常多，体验了各种场景，有些工具浮于表面，根本不实用，但是有些工具确实是真的让我感受到效率提升。所以今天这一期主要是跟大家来介绍一下我这段时间的使用体验，给大家分享一些借助 MCP 能够真正能够提升我们打工人生产力的场景。 MCP 基础回顾 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司推出的一个开放标准协议，目的就是为了解决 AI 模型与外部数据源、工具交互的难题。
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MCP协议（Model Context Protocol，模型上下文协议）是Anthropic公司推出的一项开源协议，专门用于实现大型语言模型（LLM）与外部数据源及工具之间的无缝集成。MCP的核心目的在于创建一个安全、双向链接的通道，使...
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MCP协议起源于2024年11月25日Anthropic发布的文章，旨在解决不同AI模型间工具调用的碎片化问题，提供标准化接入方式，实现多功能应用与创新体验。文章首先解释了MCP的核心概念及其重要性，接着深入探讨了MCP Server...
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内容概要：MCP协议即模型上下文协议（Model Context Protocol），是由Anthropic公司在2024年11月推出并开源的一项创新标准，旨在让大语言模型能够无缝连接第三方的数据源，增强AI模型获取丰富上下文信息的能力。...
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MCP协议则是一种开放标准的协议，作为AI模型与外部数据源、工具之间的通用连接器，它通过标准化流程提升AI模型的扩展性和灵活性。MCP协议封装了多种通信协议，通过标准化接口简化模型与外部资源的交互过程，为AI应用...
支付技术基于MCP协议的支付宝AI支付工具集成：支付管理与应用场景详解
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支付MCP Server具有以下特点：支持MCP协议，简化支付接入流程；多端支持，涵盖移动端和网页端支付场景；全流程支付管理，包括支付、查询、退款等功能；灵活配置选项，满足不同开发需求。文中详细描述了支付MCP ...
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这篇文章大概梳理了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的核心架构、运行流程、生命周期、通信机制、能力协商、工具调用方式以及安全与扩展机制。
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实时下载和运行工具包的便捷性，使得开发工作更加高效，能够快速迭代和创新，同时促进了开源社区的蓬勃发展。不过需要注意的是，MCP只提供了Streamable HTTP协议层的支持，也就是规范了MCP客户端在使用Streamable HTTP通信时的通信规则，而并没有提供相关的SDK客户端。也就是说，从表面上来看，我们是填写了MCP工具就能使一些客户端自动连接MCP服务器，实际上是首次运行的时候，MCP客户端会先下载这些MCP服务器，然后开启一个子进程运行这个服务器，从而使得客户端随时可以调用其服务。
深入探讨 MCP 与 AI 工具的未来
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MCP 是一种开放协议，允许系统以可跨集成推广的方式为 AI 模型提供上下文。该协议定义了 AI 模型如何调用外部工具、获取数据以及与服务交互。作为一个具体示例，以下是 Resend MCP 服务器与多个 MCP 客户端协同工作的方式。这个想法并不新鲜；MCP 从 LSP（Language Server Protocol）中获得了灵感。在 LSP 中，当用户在编辑器中输入时，客户端会查询语言服务器以获取自动补全建议或诊断信息。
本地模型接入本地MCP实践！保姆教程来了
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Datawhale
06-29 1773
可以看到模型调用了mcp的weather工具，并返回了工具调用的结果 {"temp":25,"condition":"晴"} 说明模型准确的识别到了工具，并进行了调用。mcp最近很火，但在实际的应用环境中，并没有详细的资料讲解如何使用如何部署，增加初学者的学习成本，本文希望直观的展示mcp工具的具体使用实践。在实际的应用场景中，我们肯定会开发各种不同的工具，那每次使用。MCP Server（服务器）：独立运行的轻量程序，通过标准化的协议，为客户端提供上下文、工具和提示，是MCP服务的核心。
MCP：让 AI 工具互联互通的“普通话“
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虽然不用 MCP，通过自定义 Agent 也能实现类似功能，但 MCP 就像是"车同轨，书同文"一样，统一了工具的使用方式，大大降低了接入成本，提高了复用性。在 AI 工具的世界里，MCP 就像是这样一个"普通话"标准，让不同的 AI 工具能够无障碍沟通。，Anthropic 公司开源了 MCP（Model Context Protocol），为应用程序与 AI 大模型之间提供了统一的交互标准，使开发者能够以一致的方式将各类数据源、工具和功能连接到 AI 模型。MCP 一经推出，立刻获得了广泛支持。
【翻译、转载】MCP 工具 (Tools)
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MCP 中的工具允许服务器暴露可执行的函数，客户端可以调用这些函数，LLM 可以使用它们来执行操作。发现 (Discovery)：客户端可以通过tools/list端点列出可用的工具。调用 (Invocation)：使用tools/call端点调用工具，服务器执行请求的操作并返回结果。灵活性 (Flexibility)：工具的范围可以从简单的计算到复杂的 API 交互。与资源 (resources)类似，工具由唯一的名称标识，并可以包含描述以指导其使用。
MCP 实战：从工具入门到企业级应用
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MCP server 入门以及企业案例分享
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### MCP协议简介 MCP（Model Context Protocol）是一种标准化的协议，旨在简化客户端与服务器之间的交互流程，并支持复用通用外部函数[^4]。它通过提供统一的规范，显著降低了开发复杂度，同时支持多种功能调用，例如天气查询、网页爬虫和数据库访问等。此外，MCP协议还集成了多种工具，例如Cursor，能够快速接入上千个开源MCP Server，从而加速Agent的开发过程。 --- ### 协议层实现核心组件概述 MCP协议的核心组件包括`Protocol类`及其相关方法[^1]。以下是协议层实现的主要特性： #### 1. 类型安全和模式验证 MCP协议确保数据交换过程中类型的安全性，并通过模式验证机制防止非法数据传输。这种设计提高了系统的健壮性和可靠性。 #### 2. 请求-响应关联 MCP协议通过唯一标识符将请求与响应进行关联，确保每个请求都能准确地获取对应的响应结果。 #### 3. 错误处理 协议层内置了完善的错误处理机制，能够在发生异常时及时反馈错误信息并采取适当的恢复措施。 #### 4. 双向通信支持 MCP不仅支持传统的请求-响应模式，还允许双向通信，使得客户端和服务器可以实时交换数据。 --- ### 协议层与传输层的关系 MCP协议层主要负责定义数据格式、交互逻辑以及高级功能（如流式响应、取消请求等），而传输层则专注于数据的实际传输。两者协同工作，共同保障通信的高效性和稳定性。 --- ### 协议层实现示例 以下是一个简单的MCP协议实现示例，展示了如何使用Python语言实现基本的请求-响应交互： ```python import json class MCPProtocol: def __init__(self): self.requests = {} self.responses = {} def send_request(self, request_id, payload): """发送请求""" self.requests[request_id] = payload print(f"Request {request_id} sent: {payload}") def receive_response(self, response_id, result): """接收响应""" if response_id in self.requests: self.responses[response_id] = result print(f"Response {response_id} received: {result}") else: print(f"Unknown response ID: {response_id}") # 示例使用 protocol = MCPProtocol() protocol.send_request(1, {"action": "weather_query", "location": "Beijing"}) protocol.receive_response(1, {"temperature": "20°C", "condition": "Sunny"}) ``` --- ### 高级功能 MCP协议还提供了多种高级功能，以满足复杂场景下的需求： #### 1. 流式响应 允许服务器逐步返回数据，而不是一次性完成响应。这对于处理大规模数据或实时更新非常有用。 #### 2. 取消请求 客户端可以主动取消尚未完成的请求，避免不必要的资源消耗。 #### 3. 批处理请求 支持将多个请求合并为一个批次发送，从而减少网络开销并提高效率。 --- ### 安全考虑 MCP协议在设计时充分考虑了安全性问题，例如数据加密、身份验证和访问控制等。这些措施确保了通信过程中数据的保密性和完整性。 --- ### 性能优化 为了提升性能，MCP协议采用了多种优化策略，包括但不限于压缩传输数据、缓存常用结果以及优化序列化/反序列化过程[^1]。 --- ###
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