2025 年最热门的 MCP Server 推荐：让一切重复性的工作自动化 -- 埃隆·马斯克

都 2025年了如果你还是只会用 ChatGPT/DeepSeek 等聊天工具，我想你已经Out了！！！今天，是时候更新的的 AI 工具箱了，这篇文章是我最近在研究的一些技能的汇总，分享出来希望能帮助到你！

注：本文是我让 github copilot 基于如下 MCP Server 自动发布的，全程基本上是自动化的（除了最后一步是我审核确保内容真实性）：

1. GitHub MCP Server 用于自动提交我博客的代码

2. Playwright MCP Server 用于如自动登录公众号、发布文章等等浏览器自动化操作

3. Wenyan MCP Server 用于微信公众文章自动化操作，如格式化文章、自动生成文章封面等等

什么是 MCP Server

MCP（Model Context Protocol） 是一种标准化协议，允许 AI 工具通过统一的接口访问各种外部服务和数据源。MCP Server 作为协议的实现端，为 AI 应用提供 API 集成、数据库操作、文件处理、搜索服务等功能，极大地扩展了 AI 工具的能力边界。

GitHub 上最热门的 MCP Server 项目

1. awesome-mcp-servers

GitHub 地址： punkpeye/awesome-mcp-servers
Star 数： 73.6k
更新时间： 持续更新

这是目前 GitHub 上最受欢迎的 MCP Server 资源集合项目。该仓库收录了大量优质的 MCP Server 实现，涵盖各个应用领域，是开发者寻找 MCP Server 的首选资源库。

推荐理由：
作为一个精心策划的资源列表，该项目为开发者节省了大量搜索和筛选时间，所有收录的服务都经过社区验证，质量有保证。

2. MindsDB

GitHub 地址： mindsdb/mindsdb
Star 数： 36.5k
编程语言： Python

MindsDB 是一个强大的 AI 分析和知识引擎，专注于大规模异构数据的 RAG（检索增强生成）应用。它被誉为 "你唯一需要的 MCP Server"，提供了完整的 AI 数据处理解决方案。

核心功能：

• 支持多种数据库的统一访问

• 内置 AI 模型集成

• 强大的数据分析能力

• 企业级的可扩展性

推荐理由：
对于需要处理复杂数据分析和 AI 集成的企业级应用，MindsDB 提供了一站式解决方案，大大简化了开发流程。

3. Context7

GitHub 地址： upstash/context7
Star 数： 35k
编程语言： JavaScript

Context7 是一个专门为 LLM 和 AI 代码编辑器提供实时代码文档的 MCP Server。它能够自动生成和维护项目的最新文档，为 AI 辅助编程提供准确的上下文信息。

核心功能：

• 自动代码文档生成

• 实时同步更新

• 支持多种编程语言

• 与主流 AI 编辑器无缝集成

推荐理由：
对于使用 Cursor、Copilot 等 AI 编程工具的开发者，Context7 能显著提升 AI 理解代码的准确性，减少误判和错误建议。

4. 1Panel

GitHub 地址： 1Panel-dev/1Panel
Star 数： 31.8k
编程语言： Go

1Panel 是一个功能丰富的 Linux 服务器管理平台，提供了直观的 Web 界面和 MCP Server 接口，可以管理网站、文件、容器、数据库和 LLM。

核心功能：

• 可视化服务器管理

• Docker 容器编排

• 数据库管理

• LLM 集成支持

推荐理由：
将传统的服务器管理与 AI 能力结合，1Panel 为运维人员提供了一个现代化的管理工具，特别适合需要管理多个服务和应用的场景。

5. GitHub MCP Server

GitHub 地址： github/github-mcp-server
Star 数： 23.9k
编程语言： Go

GitHub 官方开发的 MCP Server，提供了与 GitHub 平台的深度集成能力，支持代码仓库管理、Issue 追踪、PR 处理等全方位操作。

核心功能：

• 完整的 GitHub API 支持

• 代码仓库自动化管理

• 自动化代码审查

• Issue 和 PR 管理

推荐理由：
作为官方实现，该服务提供了最可靠和完整的 GitHub 集成方案，对于需要自动化管理代码仓库的开发团队来说是必备工具。

6. Playwright MCP

GitHub 地址： microsoft/playwright-mcp
Star 数： 22.4k
编程语言： TypeScript

微软开发的 Playwright MCP Server，将强大的浏览器自动化能力引入到 MCP 生态系统中，让 AI 能够直接控制和操作浏览器。

核心功能：

• 跨浏览器自动化

• 页面截图和 PDF 生成

• 网页内容提取

• 表单自动填写

推荐理由：
对于需要进行 Web 测试、数据采集或自动化操作的场景，Playwright MCP 提供了业界领先的解决方案。

7. FastMCP

GitHub 地址： jlowin/fastmcp
Star 数： 19.6k
编程语言： Python

FastMCP 是一个用 Python 快速构建 MCP Server 和 Client 的框架，设计理念类似 FastAPI，强调开发效率和代码简洁性。

核心功能：

• 简洁的 API 设计

• 快速开发和部署

• 完整的类型支持

• 丰富的中间件系统

推荐理由：
对 Python 开发者来说，FastMCP 提供了最友好的开发体验，可以用最少的代码快速构建功能完整的 MCP 服务。

8. Activepieces

GitHub 地址： activepieces/activepieces
Star 数： 18.9k
编程语言： TypeScript

Activepieces 是一个 AI 代理和工作流自动化平台，内置约 400 个 MCP Server，提供了丰富的自动化能力和 AI 集成选项。

核心功能：

• 可视化工作流设计

• 400+ 内置 MCP 服务

• AI 代理支持

• 企业级安全性

推荐理由：
对于需要复杂业务流程自动化的场景，Activepieces 提供了开箱即用的解决方案，无需从零开始构建。

9. Serena

GitHub 地址： oraios/serena
Star 数： 14.8k
编程语言： Python

Serena 是一个强大的编程代理工具包，提供语义检索和编辑能力，支持 MCP Server 和其他多种集成方式。

核心功能：

• 智能代码搜索

• 语义理解和编辑

• 多种集成方式

• 与 Claude 等 AI 助手深度集成

推荐理由：
对于需要 AI 辅助编程的开发者，Serena 提供了强大的代码理解和操作能力，显著提升开发效率。

10. Figma Context MCP

GitHub 地址： GLips/Figma-Context-MCP
Star 数： 11.4k
编程语言： TypeScript

专为设计师和开发者协作打造的 MCP Server，能够将 Figma 设计文件的布局信息提供给 AI 编程助手如 Cursor。

核心功能：

• Figma 设计文件解析

• 布局信息提取

• 设计到代码的桥梁

• 与 AI 编辑器集成

推荐理由：
大幅缩短了从设计到代码的转换时间，让 AI 能够理解设计意图并生成对应的代码实现。

官方精选 MCP Server

除了GitHub上的热门项目，以下是官方仓库中特别推荐的MCP Server实现：

1. SQLite MCP Server

官方地址： modelcontextprotocol/servers/sqlite

基于SQLite的轻量级数据库服务，支持SQL查询、数据分析和商业智能洞察。

适用场景：
快速原型开发、本地数据处理、移动应用后端

2. PostgreSQL MCP Server

官方地址： modelcontextprotocol/servers/postgresql

企业级 PostgreSQL 数据库服务，提供只读访问，确保数据安全的同时支持复杂查询。

适用场景：
企业数据探索、安全的数据分析、报表生成

3. Filesystem MCP Server

官方地址： modelcontextprotocol/servers/filesystem

使用 Node.js 实现的文件系统操作服务，支持文件读写、目录管理和内容处理。

适用场景：
自动化文件处理、批量内容管理、文档生成

4. Slack MCP Server

官方地址： modelcontextprotocol/servers/slack

深度集成 Slack API，让 AI 能够发送消息、管理频道、协助团队协作。

适用场景：
团队沟通自动化、任务提醒、信息聚合

5. GitLab MCP Server

官方地址： modelcontextprotocol/servers/gitlab

集成 GitLab API 的项目管理服务，支持代码库操作和团队协作。

适用场景：
使用 GitLab 的开发团队、项目管理自动化

6. Sentry MCP Server

官方地址： modelcontextprotocol/servers/sentry

提供错误报告和堆栈跟踪分析，帮助开发者快速定位和解决问题。

适用场景：
应用监控、错误调试、性能分析

7. Fetch MCP Server

官方地址： modelcontextprotocol/servers/fetch

网页内容抓取服务，自动将 HTML 转换为 Markdown 格式。

适用场景：
内容采集、信息整理、知识管理

8. Git MCP Server

官方地址： modelcontextprotocol/servers/git

高级 Git 仓库交互服务，支持版本控制自动化和代码管理。

适用场景：
版本控制、代码审查、自动化部署

选型速查表

• 浏览器自动化、页面截图、表单操作：优先选用 Playwright MCP。

• 代码托管自动化（Issue/PR、仓库管理）：GitHub MCP Server；使用 GitLab 则选 GitLab MCP Server。

• 文档与网页抓取到 Markdown：Fetch MCP Server；本地文件读写与批处理：Filesystem MCP Server。

• 结构化数据查询与原型分析：SQLite MCP Server；企业级复杂查询：PostgreSQL MCP Server。

• 团队沟通与提醒：Slack MCP Server；设计到代码的上下文：Figma Context MCP。

• 代码上下文与文档生成：Context7；工作流编排与集成：Activepieces。

• 快速自建服务（Python 技术栈）：FastMCP；大规模数据与 RAG 应用：MindsDB

如何选择合适的 MCP Server

选择 MCP Server 时，建议从以下几个维度考虑：

1. 功能匹配度

根据项目需求选择功能匹配的服务。如果需要代码管理选择 GitHub/GitLab 相关服务，需要数据处理选择数据库相关服务。

2. 技术栈兼容性

选择与项目技术栈匹配的实现。Python 项目优先考虑 FastMCP 等 Python 实现，Node.js 项目选择 TypeScript 实现。

3. 社区活跃度

Star 数和更新频率是重要参考指标。活跃的项目意味着更好的维护和社区支持。

4. 文档完整性

完善的文档能大大降低学习成本，提升开发效率。

5. 企业级特性

如果是企业应用，需要考虑安全性、可扩展性、性能等企业级需求。

快速开始使用 MCP Server

以下是使用 MCP Server 的一般步骤：

1. 选择合适的 MCP Server 项目

2. 阅读官方文档了解配置方法

3. 安装必要的依赖和环境

4. 配置 AI 工具（如 Claude Desktop、Cursor 等）

5. 测试连接和基本功能

6. 根据需求进行定制开发

总结

MCP Server 生态系统正在快速发展，从基础的文件操作到复杂的 AI 集成，已经涵盖了软件开发的各个方面。通过合理利用这些工具，开发者可以显著提升 AI 辅助开发的效率和质量。

无论你是个人开发者还是企业团队，都可以从上述 MCP Server 中找到适合自己的工具。建议从小型项目开始尝试，逐步积累经验，最终构建出符合自身需求的 AI 工具链。

更多 MCP Server 资源可以访问：

• GitHub 搜索：https://github.com/search?q=mcp+server[1]

• MCP 官方文档：https://modelcontextprotocol.io[2]

• Glama MCP 目录：https://glama.ai/mcp/servers[3]

• MCP.so：https://mcp.so/[4]

参考资料

• GitHub MCP Server 搜索结果

• Model Context Protocol 官方文档

• 各项目官方文档和 README