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AI SCORE
技术实践2025-04-17 21:45
30+ MCP 实战案例库 - 开箱即用的代码集合
DEV Community · Anmol Baranwal#MCP#Agent#开源
Editor brief · 编辑速览
展示 30+ 个 Model Context Protocol 的真实应用案例和完整源码，让开发者快速上手 agent 开发，社区热度最高。
MCP 正在爆火。AI agents 现在可以与真实工具和应用交互，真正完成工作。
这解锁了许多强大的用例。开发者开始构建各种 MCP 服务器。
今天，我们将学习 MCP 并探索 30+ 个完整源代码的 MCP 服务器。
你几乎在每个示例中都会找到演示，文章末尾还有一些有用的项目来改善你使用 MCP 服务器的体验。
Model Context Protocol（MCP）是一个新的开放协议，标准化了应用程序为 LLM 提供上下文和工具的方式。
可以把它看作是 AI 的通用连接器。MCP 作为 Cursor 的插件系统运行，允许你通过连接各种数据源和工具来扩展 Agent 的功能。
MCP 帮助你在 LLM 之上构建 agents 和复杂的工作流程。
例如，Figma 的 MCP 服务器可以允许 Cursor 与 Figma 通信，以读取设计并以编程方式修改它们。
你的 AI agent 现在可以：
→ 使用 Blender 创建 3D 场景 → 通过 Gmail 发送电子邮件 → 在 Linear 中创建任务 → 自主反向工程应用程序 → 读取和搜索 Obsidian vault
所有这些都通过通过标准化接口发送自然语言指令来完成。
想象一下这对生产力意味着什么。曾经需要在 5+ 个应用之间切换的任务现在可以在与 agent 的单次对话中完成。
从本质上讲，MCP 遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器。
MCP hosts - Claude Desktop、Cursor、Windsurf 或想要通过 MCP 访问数据的 AI 工具等应用程序。
MCP hosts - Claude Desktop、Cursor、Windsurf 或想要通过 MCP 访问数据的 AI 工具等应用程序。
MCP Clients - 协议客户端，与 MCP 服务器维护 1:1 连接，充当通信桥梁。
MCP Clients - 协议客户端，与 MCP 服务器维护 1:1 连接，充当通信桥梁。
MCP Servers - 轻量级程序，每个都通过标准化的 Model Context Protocol 公开特定功能（如读取文件、查询数据库等）。
MCP Servers - 轻量级程序，每个都通过标准化的 Model Context Protocol 公开特定功能（如读取文件、查询数据库等）。
Local Data Sources - MCP 服务器可以安全访问的文件、数据库和本地计算机上的服务。例如，浏览器自动化 MCP 服务器需要访问你的浏览器才能工作。
Local Data Sources - MCP 服务器可以安全访问的文件、数据库和本地计算机上的服务。例如，浏览器自动化 MCP 服务器需要访问你的浏览器才能工作。
Remote Services - MCP 服务器可以连接到的外部 API 和基于云的系统。
Remote Services - MCP 服务器可以连接到的外部 API 和基于云的系统。
为什么 MCP 很重要？
✅ 它将通用 AI 助手对开发者的梦想变成实际现实。✅ 这些操作能组合成复杂工作流程的潜力（由 AI 处理逻辑）将导致一个新的智能自动化时代。
看完下面的所有示例后，你会理解真正的力量。
如果你有兴趣阅读更多，请查看：
What is the Model Context Protocol (MCP)? by the Builder.io team
MCP: What It Is and Why It Matters by Addy Osmani
你也可以观看这个视频。
在下面的一些示例中，我上传了演示视频（来自仓库）作为非公开 YouTube 视频并在此嵌入，所以你可以直接观看它们，无需打开任何链接。
这是一个基于网络的开源客户端，让你可以在自己的应用中与任何 MCP 服务器聊天。你只需要一个来自 Composio 的 URL 就可以开始。
它就像 CopilotKit 推出的 Model Control Protocol 的完全自托管实现。
如果你是 CopilotKit 的新手，它是一个自托管的全栈框架，用于构建用户交互式 agents 和 copilots。重点是允许你的 agents 控制你的应用（需要人工批准），传达它在做什么，并为用户生成完全自定义的 UI。
它部署在 Vercel 上，所以你可以在 open-mcp-client.vercel.app 上与它聊天。
他们正在用 MCP 构建许多项目。例如，这个 Open Multi-Agent Canvas with MCP 连接一个 agent 到 Google Maps，查找本地景点，并通过 MCP 将行程直接发送到 Slack 供团队审查。
Open MCP Client 在 GitHub 上有 1.2k 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
查看 CopilotKit 的 GitHub ⭐️
这个 MCP 服务器允许 LLM 自主地反向工程应用程序。它向 MCP 客户端公开了核心 Ghidra 功能的众多工具。
这包括反编译和分析二进制文件、自动重命名方法和数据，以及列出方法、类、导入和导出。
几个用例：
⚡ 使用 LLM 进行自动化漏洞分析。⚡ 恶意软件样本的反向工程。
GitHub 仓库有 4k 个 star。
这将 Blender 连接到 Claude AI，通过 Model Context Protocol（MCP），允许 Claude 直接与 Blender 交互和控制。
这种集成支持提示辅助的 3D 建模、场景创建和操作。如果你有兴趣使用它，可以观看完整教程。
这是演示视频。
带演示视频的提示示例：
⚡ "Create a low poly scene in a dungeon, with a dragon guarding a pot of gold" - Demo
⚡ "Get information about the current scene, and make a threejs sketch from it" - Demo
⚡ "Create a beach vibe using HDRIs, textures, and models like rocks and vegetation from Poly Haven" - Demo
如果你有兴趣了解更多演示，创建者在 X 上创建了一个线程，展示其他人创建的疯狂示例。
它在 GitHub 上有 9.9k 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
这个项目在 Cursor AI 和 Figma 之间实现了 MCP 集成，允许 Cursor 与 Figma 通信以读取设计并以编程方式修改它们。
它允许文档和选择、注释、创建元素、样式、布局等。
你可以简单地说："为移动设备设计一个现代化的注册屏幕"，它将创建它，而无需你接触 Figma 文件。
它在 GitHub 上有 2.8k 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
还有另一个很棒的 MCP 服务器（在 GitHub 上有 5k star），为 AI 编码 agents 提供 Figma 布局信息。
它将 Ableton Live 连接到 Claude AI，通过 Model Context Protocol（MCP），允许 Claude 直接与 Ableton Live 交互和控制。这种集成支持提示辅助的音乐制作、音轨创建和 Live 会话操作。
Claude AI 使用基于 socket 的服务器连接到 Ableton Live。Claude 然后可以访问并加载 Ableton 库中的正确乐器、效果和声音。
这是使用提示"Create an 80s synthwave track"的演示。
它在 GitHub 上有 1.3k 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
Unity MCP 充当桥梁，允许 AI 助手如 Cursor/Claude 通过本地 MCP 客户端直接与你的 Unity Editor 交互。它为你的 LLM 提供了在 Unity 中管理资产、控制场景、编辑脚本和自动化任务的工具。
这是创建"Mario clone"游戏的演示，仅用一个提示。
另一个使用提示构建的赛车游戏演示。
它在 GitHub 上有 1.5k 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
GitHub 的官方 MCP 服务器提供与 GitHub API 的轻松集成，为开发者和工具提供强大的自动化和交互能力。
⚡ 自动化 GitHub 工作流程和流程。
⚡ 从 GitHub 仓库提取和分析数据。
⚡ 构建与 GitHub 生态系统交互的 AI 驱动工具和应用程序。
没有官方演示，但我在 YouTube 上找到了一个不错的演示。
它在 GitHub 上有 2.8k 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
它就像 v0 但在你的 Cursor、WindSurf 或 Cline 内部。Magic MCP 服务器帮助你使用自然语言创建漂亮的现代 UI 组件。
它为你提供创建组件时的实时预览，你还可以获得 SVGL 支持。
GitHub 仓库有 1.2k 个 star。
这个 MCP 服务器允许与强大的文本转语音和音频处理 API 的交互。它帮助 MCP 客户端（如 Claude、Cursor、Windsurf）生成语音、克隆语音、转录音频等。
如果你是 ElevenLabs 的新手，它是一个 AI 语音平台，可以从文本生成逼真的、类人的语音。它通常用于配音、有声书和创建自定义 AI 语音。
你仍然需要 ElevenLabs 额度来使用此功能。
⚡ 启动语音 agents 为你执行出站呼叫，如订餐。
⚡ 朗读内容或创建有声书。
⚡ 使用自定义语音构建动态语音 agents。
它在 GitHub 上有 515 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
通过它，你可以搜索和阅读你的个人 WhatsApp 消息（包括图像、视频、文档和音频消息），搜索你的联系人，以及发送消息给个人或群组。
你也可以发送媒体文件，包括图像、视频、文档和音频消息。
它直接通过 WhatsApp 网络多设备 API 连接到你的个人帐户，使用 whatsmeow 库。你的所有消息都存储在本地的 SQLite 数据库中，仅在 agent 通过你控制的工具访问它们时才发送给 LLM（如 Claude）。
这是连接到 Claude 时你可以做的一个例子。
它在 GitHub 上有 3.3k 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
这将 AI 助手连接到你的 Supabase 项目，并允许他们执行任务，如管理表、获取配置和查询数据。你可以在 supabase.com/mcp 阅读更多关于与特定客户端连接的说明。
这是演示，以防下面的 GIF 无法加载。
它在 GitHub 上有 1.1k 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
一个 MCP 服务器实现，集成了 Sonar API，为 Claude 提供无与伦比的实时、全网研究。完全不用离开 MCP 生态。
目前，使用的搜索参数是默认参数。你可以在 index.ts 脚本中直接修改 API 调用中的任何搜索参数。为此，请参考官方 API 文档。
你可以观看演示视频。我也在下面添加了它的快照。
它在 GitHub 上有 902 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
这个 MCP 服务器使用 Playwright 提供浏览器自动化功能。这个服务器使 LLM 能够通过结构化的可访问性快照与网页交互，绕过了对截图或视觉调整模型的需要。
它使用 Playwright 的可访问性树，而不是基于像素的输入。工具有两种模式可用：
Snapshot Mode - 使用可访问性快照以获得更好的性能和可靠性
Snapshot Mode - 使用可访问性快照以获得更好的性能和可靠性
Vision Mode - 使用截图进行基于视觉的交互
Vision Mode - 使用截图进行基于视觉的交互
这是一些通用用例：
⚡ 网络导航和表单填充 ⚡ 从结构化内容中提取数据 ⚡ 使用 LLM 进行自动化测试
这是 AI agent 导航 GitHub 和 star repo 的演示。
它在 GitHub 上有 7.9k 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
这是一个非常有趣的 MCP 服务器。它是一个免费的开源远程 MCP 服务器，将任何 GitHub 项目（仓库或 GitHub 页面）转变为文档中心。
它消除了幻觉并在云中运行，因此无需任何设置。
⚡ 这是它的工作方式：
你向你的 AI 助手提供 GitMCP URL，如 gitmcp.io/microsoft/typescript。
你向 AI 询问有关代码或文档的问题。
AI 向 GitMCP 发送请求以使用其工具（需要你的批准）。
AI 可以访问诸如文档搜索、代码搜索等工具。
GitMCP 返回所需的信息，以使用真实数据为你提供更准确的答案。
这是演示视频。
GitHub 仓库在 GitHub 上有 1.2k 个 star。
这个 MCP 项目将 Claude 与 Spotify 连接，建立在 spotipy-dev 的 API 之上。
启动、暂停和跳过播放
搜索曲目/专辑/艺术家/播放列表
获取有关曲目/专辑/艺术家/播放列表的信息
管理 Spotify 队列
你可以观看演示视频。我也在下面添加了它的快照。
GitHub 仓库在 GitHub 上有 192 个 star。
这个 MCP 服务器用于使用自然语言管理 Docker。
它允许你使用简单的提示组合容器、内省和调试运行中的容器，以及通过 Docker 卷管理持久数据。
我仍然建议不要配置任何敏感数据，因为与 LLM 交换的任何内容在本质上都是受损的，除非 LLM 在你的机器上本地运行。如果你有兴趣安全地将密钥传递给容器，请在仓库中提交一个 issue 并说明你的使用情况。
这是展示 WordPress 部署的快速演示。
GitHub 仓库在 GitHub 上有 285 个 star。
这允许 Claude Desktop（或任何 MCP 客户端）读取和搜索任何包含 Markdown 笔记的目录（如 Obsidian vault）。
成功安装后，你应该会看到以下列出的 MCP 工具。
文档中没有附加演示，所以你可以参考官方文档进行安装。
GitHub 仓库有 672 个 star。
这个项目使 AI 助手客户端如 Cursor、Windsurf 和 Claude Desktop 能够通过使用 MCP 的自然语言控制 Unreal Engine。
你可以使用如下提示在 Unreal Engine 中构建内容：
⚡ 关卡编辑 ⚡ Blueprint actors、classes 和 components ⚡ 带有事件图/节点的 Blueprint 脚本
使用前，请注意它目前处于实验状态。API、功能和实现细节可能会有重大变化。
不建议现在生产使用，但我们仍然可以从代码库中学习一点。
这是构建 Flappy Bird clone 的演示。
它在 GitHub 上有 447 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
E2B MCP 服务器允许你使用 E2B Sandbox 向你的 Claude Desktop 应用添加代码解释功能。它在 JavaScript 和 Python 中都可用。
如果你是 E2B 的新手，它是一个开源基础设施，允许你在云中安全隔离的沙箱中运行 AI 生成的代码。
E2B Sandbox 是一个可以非常快速启动（~150ms）的小型隔离 VM。你可以把它看作是为 AI 模型准备的小计算机。
E2B 的一些典型用例是：
⚡ AI 数据分析或可视化 ⚡ 以各种语言运行 AI 生成的代码 ⚡ 编码 agents 的游乐场 ⚡ 代码生成评估的环境
它在 GitHub 上有 209 个 star。
你可以查看 GitHub 仓库和官方推文。
这个 MCP 服务器与 Firecrawl 集成以获得网络爬取功能。它帮助为你的 AI 应用程序提供从任何网站爬取的干净数据。
你可以做很多事情，比如：
⚡ 抓取、爬取、搜索、提取、深度研究、批量抓取支持 ⚡ URL 发现和爬取 ⚡ 含内容提取的网络搜索 ⚡ 使用标签包含/排除的智能内容过滤
GitHub 仓库有 2.5k 个 star。
这个 MCP 服务器使用 mem0 来高效管理编码偏好。该服务器可与 Cursor 一起使用，并为存储、检索和搜索编码偏好提供了基本工具。
如果你不知道 Mem0，它是一个开源内存层，帮助 AI agents 存储、检索和推理过去的交互。
它被设计为插入到任何 agent 框架中，给予它们长期记忆和上下文意识。
有了这个 MCP 服务器，你可以：
⚡ 存储代码片段、实现细节和编码模式，具有全面的上下文，包括带有依赖项的完整代码、语言/框架版本、最佳实践等。
⚡ 检索所有存储的编码偏好以分析模式、审查实现并确保没有遗漏相关信息。
⚡ 通过存储的编码偏好进行语义搜索，以找到相关的技术文档、设置指南等。
GitHub 仓库有 101 个 star。
这是一个 n8n 社区节点，让你在 n8n 工作流中与 Model Context Protocol（MCP）服务器交互。这个节点允许你连接到 MCP 服务器、访问资源、执行工具和使用 prompts。
如果你是 n8n 的新手，n8n 是一个开源工作流自动化工具，让你用自定义逻辑连接应用和服务。它支持超过 400 个集成，并允许你使用可视编辑器创建复杂的工作流。
把它看作是对 Zapier 的开发者友好的替代品，具有完全的控制和自托管选项。
MCP Client 节点支持以下操作：
⚡ Execute Tool - 使用参数执行特定工具 ⚡ Get Prompt - 获取特定 prompt 模板 ⚡ List Prompts - 获取可用 prompts 列表 ⚡ List Tools - 获取可用工具列表 ⚡ Read Resource - 通过 URI 读取特定资源 ⚡ List Resources - 从 MCP 服务器获取可用资源列表
Execute Tool 操作允许你使用参数执行特定工具。只需确保从下拉菜单中选择你想要执行的工具。
你可以观看这个演示，涵盖"Is MCP the Future of N8N AI Agents?"。
GitHub 仓库在 GitHub 上有 1.2k 个 star。
Browser MCP 是一个 Model Context Provider（MCP）服务器，允许 AI 应用程序控制你的浏览器。
它是从 Playwright MCP 服务器改编而来，用于自动化用户的浏览器，而不是创建新的浏览器实例。这允许使用用户现有的浏览器配置文件来使用已登录的会话并避免通常阻止自动化浏览器使用的机器人检测机制。你可以在 browsermcp.io 上阅读更多。
这是用于自动化测试的演示。
YouTube 上还有另一个很棒的教程，介绍如何从头开始设置它。
GitHub 仓库在 GitHub 上有 920 个 star。
这个服务器是 Claude Desktop 中的 Gmail 集成，具有自动身份验证支持。这帮助 AI 助手通过自然语言交互管理 Gmail。
有非常有用的功能，比如：
⚡ 发送带有主题、内容、附件和收件人的电子邮件。⚡ 通过 ID 读取电子邮件消息，具有高级 MIME 结构处理 ⚡ 查看电子邮件附件信息（文件名、类型、大小） ⚡ 搜索电子邮件，具有各种条件（主题、发件人、日期范围） ⚡ 列出收件箱、已发送或自定义标签中的电子邮件 ⚡ 将电子邮件标记为已读/未读 ⚡ 将电子邮件移动到不同的标签/文件夹 ⚡ 批量操作以管理多个电子邮件 ⚡ 简单的 OAuth2 身份验证流程，具有自动浏览器启动
它支持桌面和网络应用程序凭据，使用全局凭据存储以方便。
文档相当详细，涵盖了语法和更多高级功能。此项目没有演示可用。
GitHub 仓库在 GitHub 上有 153 个 star。
我找到了另一个 Gmail MCP 服务器，有演示，但我没有涵盖它，因为与此相比它的 GitHub star 数很少。
一个 MCP 服务器实现，通过结构化思维过程提供了动态和反思性问题解决的工具。
它做了很多事情，比如：
⚡ 将复杂问题分解成可管理的步骤 ⚡ 随着理解的深化修改和完善思想 ⚡ 进入替代推理路径 ⚡ 动态调整思想总数 ⚡ 生成和验证解决方案假设
它是官方 modelcontextprotocol 仓库的一部分。你可以查看文档来安装这个 MCP 服务器。
一个 MCP 服务器实现，集成了 Brave Search API，提供网络和本地搜索功能。
⚡ 通用查询、新闻、文章，带分页 ⚡ 控制结果类型、安全级别和内容新鲜度 ⚡ 当找不到结果时，本地搜索自动回退到网络搜索
它是官方 modelcontextprotocol 仓库的一部分。你可以查看文档来安装这个 MCP 服务器。
这个服务器使用 Browserbase、Puppeteer 和 Stagehand 提供云浏览器自动化功能。这个服务器使 LLM 能够与网页交互、获取截图并在云浏览器环境中执行 JavaScript。
如果你是 Browserbase 的新手，它是一个平台，为大规模运行和管理无头浏览器提供基础设施。
工具包括创建浏览器会话、导航到 URL、获取截图等。
这是询问它从 Hacker News 查找热门结果的演示。
GitHub 仓库在 GitHub 上有 824 个 star。
这将 Lingo 连接到你的 AI 工具如 Claude。如果你是 Lingo 的新手，它是一个 AI 本地化工具包，设计用于自动化 Web 和移动应用程序的翻译的端到端过程。
⚡ 在 CI/CD 管道中自动化本地化工作流程 ⚡ 扩展本地化工作
没有演示，但你可以在他们的网站上了解 Lingo 的想法。
这个 MCP 服务器是官方仓库的一部分。你可以查看文档来进行安装。
这个 MCP 服务器可以连接到 Kubernetes 集群并管理它。
它有很多有用的功能：
⚡ 列出所有 pods、services、deployments、nodes ⚡ 创建、描述、删除一个 pod ⚡ 创建自定义 pod 和 deployment 配置、更新 deployment replicas ⚡ 从集群获取 Kubernetes events ⚡ 创建、列出和描述 cronjobs
下面的序列图说明了请求如何通过系统流动。
这是演示视频。
GitHub 仓库在 GitHub 上有 383 个 star。
这个服务器通过 MCP 与 Linear 的问题跟踪系统集成，允许 LLM 与 Linear issues 交互。
创建新的 Linear issues
更新现有 issues
使用灵活的过滤搜索 issues
获取分配给用户的 issues
向 issues 添加注释
让我们看看几个使用示例：
⚡ "Show me all my high-priority issues" → 执行 search_issues 工具和/或 linear-user:///{userId}/assigned 来查找分配给你的 high-priority issues