你好，大家！模型上下文協定 (MCP) 伺服器的運用進展如何？我每天都在測試新的MCP伺服器，探索提升開發效率的方法。
在之前的MCP相關文章中也提到過，MCP作為「將AI助手與外部服務連接的橋樑」，正顯著改變著我們的開發生活。像Claude Code和Cursor這樣的AI IDE，能直接與GitHub、資料庫、API工具進行聯繫，這已經是現代開發中不可或缺的部分了。
這次，我將介紹我長期測試並精心挑選的15個MCP伺服器。根據2025年的最新資訊，收集了適合初學者到進階使用者的優秀工具，接下來將介紹各自的特色及實際使用感受！
一、開發・程式碼管理系MCP伺服器
1. GitHub MCP伺服器
用途：儲存庫參考、Issue/PR管理。
GitHub MCP伺服器是一個可以讓AI IDE直接操作GitHub儲存庫的工具。
對我來說，我是這樣使用的：
// 在Cursor上寫完代碼後
「為這段代碼建立PR到main branch」
// 然後自動創建PR，甚至還添加了審查評論！之前在GitHub與編輯器之間反覆切換的工作，現在可以在AI IDE內完成。特別是在團隊開發中，審查過程大大加快。
2. GitLab MCP伺服器
用途：管理GitLab儲存庫和合併請求。
這是GitLab使用者的救星，特別擅長監控CI/CD流水線及解決問題。
前幾天，深夜部署失敗時，我是這樣解決的：
我：「最新的流水線失敗了。問題是什麼？」
AI：「測試環境的Docker映像似乎無法拉取。讓我們確認一下認證資訊」AI分析了流水線的日誌，幫我確定了問題，使得早上之前就修復完成。如果沒有這個幫助，我可能會花一整夜進行除錯...
3. Apidog MCP伺服器
用途：Apidog的API設計、模擬及測試功能與AI IDE/代理人連接。
個人而言，最珍貴的就是這個Apidog MCP伺服器。從API設計到模擬創建、測試執行，都可以直接從AI IDE進行操作。Apidog強大的API設計、模擬、測試功能能與AI IDE直接連接，極大地提升開發效率。
Apidog官方文件：
例如，在實現新的API端點時：
我：「創建用戶註冊API的測試案例，並在Apidog上執行」
AI：「了解。將創建正常及異常的測試案例...」
// 幾秒後
AI：「測試案例已創建並在Apidog上執行。2個測試成功，1個失敗。失敗原因為...」過去要在Apidog和編輯器間來回的繁瑣步驟，現在省略掉了，API開發速度提升了兩倍以上。特別是在同時開發前端和後端時，這種聯動真是非常方便。Apidog直觀的介面與AI IDE強大的功能結合，為API開發開啟了新的可能性。
二、數據庫・後端系MCP伺服器
4. PostgreSQL MCP伺服器
用途：執行Postgres數據庫查詢。
現在可以直接從AI IDE操作數據庫了，特別是在查詢優化方面非常方便。
我：「我想改善這個查詢的性能」
AI：「正在檢查目前的表結構...似乎缺少索引。建議添加以下索引...」實際採納這個建議後，查詢執行時間縮短了75%。即便不是數據庫專家，借助AI的幫助也能進行優化，這真是個放心的選擇。
5. Supabase MCP伺服器
用途：與Supabase專案連接。
在使用Supabase的專案中，這個MCP伺服器表現突出。認證設定和數據訪問控制，在AI的支持下變得格外容易。
前幾天，我在認證方面遇到困擾的時候：
我：「想添加新的用戶角色，僅對特定表格授予讀取權限」
AI：「了解。將Supabase的策略設置如下...」以前要閱讀大量文檔的工作，現在只需與AI對話即可解決。特別是安全設定錯誤會很可怕，因此AI的支持令我感到安心。
6. Redis MCP伺服器
用途：操作Redis快取或鍵值儲存。
Redis的快取及鍵值儲存操作也可以用自然語言進行。
例如，調查性能問題的時候：
我：「想查看用戶會話的快取命中率」
AI：「當前的快取命中率為78%。以下鍵的訪問頻率最高...」即使不記得Redis指令，AI也會執行適當的指令，讓快取管理變得格外輕鬆。特別是在進行性能調優時，這個MCP伺服器非常有幫助。
7. Elasticsearch MCP伺服器
用途：搜索和操作Elasticsearch索引。
在使用Elasticsearch的專案中，這個MCP伺服器相當便利。複雜的查詢也能用自然語言執行。
例如，分析錯誤日誌時：
我：「告訴我從昨天到今天的錯誤日誌中，最常見的錯誤模式」
AI：「過去24小時中，最常見的錯誤是「連接超時」，佔總數的43%。主要發生在以下伺服器...」即便不記得Elasticsearch的複雜查詢語法，AI也能構建合適的查詢，使得日誌分析變得輕鬆許多。特別是在故障應對時，這個MCP伺服器十分有幫助。
三、雲服務系MCP伺服器
8. AWS MCP伺服器
用途：管理AWS資源。
AWS管理通常複雜而繁瑣…對此感到頭痛的人，我推薦這個MCP伺服器。
例如，可以自然語言確認EC2實例狀態或管理S3桶：
我：「告訴我生產環境的EC2實例狀態」
AI：「目前有4台實例運行中，CPU使用率平均30%，記憶體使用率為...」不需打開AWS控制台，就能立刻獲得所需信息，這真是太方便了。特別是在故障應對時，如此迅速了解情況非常寶貴。
9. GCP MCP伺服器
用途：與Google Cloud專案連接。
在使用Google Cloud的專案中，這個MCP伺服器非常實用。對BigQuery的訪問及數據分析變得輕而易舉。
例如，進行數據分析時：
我：「將上個月的用戶訪問數據按地區匯總」
AI：「正在連接BigQuery進行匯總...結果如下...」不需打開GCP控制台，即可快速完成數據分析，這實在太方便了。特別是在與數據分析團隊合作時，這個MCP伺服器的幫助非常大。
四、文件・協作系MCP伺服器
10. Notion MCP伺服器
用途：獲取和更新Notion工作區的數據。
在團隊開發中，文檔管理也是重要工作之一。使用Notion MCP伺服器時，可以直接在AI IDE中操作Notion工作區。
我所在的團隊在會議後的任務管理中是這樣使用的：
我：「從今天的會議記錄中提取任務，並添加到Notion的任務列表」
AI：「了解。我已提取7個任務，並按負責人分類新增至Notion」以往會議後手動進行的工作現在自動化了，團隊的生產力大幅提升。特別是在議事錄長的情況下，AI的摘要和整理功能真是幫了大忙。
11. Google Drive MCP伺服器
用途：操作Google Drive文件。
對於使用Google Drive的團隊，這個MCP伺服器非常有用。文件搜索和編輯變得簡單許多。
例如，在查找專案資料時：
我：「搜索上個月的專案會議資料，並總結要點」
AI：「正在搜索Google Drive...找到3個相關文件。主要要點如下...」能在Google Drive眾多文件中迅速找到所需信息，真是太方便了。特別是在遠程工作環境中，這個MCP伺服器助益良多。
五、搜索・數據獲取系MCP伺服器
12. OpenAI MCP伺服器
用途：簡化對OpenAI API的訪問。
使用OpenAI MCP伺服器，可以直接在AI IDE中使用OpenAI的API。代碼生成及自然語言處理變得更加流暢。
例如，在特定算法實現困惑時：
我：「告訴我如何高效實現二叉搜尋樹」
AI：「以下是優化過的二叉搜尋樹的實現範例...」直接利用OpenAI強大的模型，使得複雜問題的解決速度提升了。特別是與最新的GPT-4模型結合，顯著提高了編碼效率。
13. Anthropic MCP伺服器
用途：加強與Anthropic API的連接。
對Claude Code的使用者來說，這個MCP伺服器是必須的。透過與Anthropic API的整合，Claude Code能大幅提升能力。
對我來說，常常用來進行長文本文檔的摘要和分析：
我：「幫我總結這份技術規範書，提煉主要要點」
AI：「了解。我已從200頁的規範書中提取以下10個重要要點...」Claude Code的文脈理解能力與MCP伺服器的外部工具整合組合，實在非常強大。特別是在處理大量文檔時，這種整合大大縮短了工作時間。
14. Brave Search MCP伺服器
用途：注重隱私的搜索功能。
對於重視隱私的開發者來說，Brave Search MCP伺服器是不錯的選擇。可以使用Brave搜索引擎收集最新的技術資訊。
例如，在調查新的技術趨勢時：
我：「告訴我最新的WebAssembly動向」
AI：「正在Brave Search上搜索最新資訊...最近的趨勢有以下幾項...」在保護隱私的同時收集最新的技術資訊，這真的非常便利。特別是在調查開源專案時，這個MCP伺服器助益良多。
15. Tavily MCP伺服器
用途：自動化高品質搜索結果和資訊收集。
最後介紹的是Tavily MCP伺服器。它能自動化高品質的搜索結果和資訊收集。
特別適合於技術調查和最新資訊的跟進：
我：「調查最新的React Hook API並展示範例代碼」
AI：「根據最新的React官方文檔，新增了以下的新Hook...」能從可靠的資訊來源收集最新的技術資訊，讓我能夠始終以最新的知識進行編碼。在快速發展的JavaScript框架世界中，這項功能真是非常重要。
總結 - MCP時代的開發者生活
到目前為止，我介紹了15個MCP伺服器，大家覺得如何？自從引入這些工具以來，我的開發效率有了顯著提升。特別是以下三個，我認為開發者絕對應該引入：
- Apidog MCP伺服器 - 整個API開發流程的效率化
- GitHub/GitLab MCP伺服器 - 簡化程式碼管理與審查流程
- OpenAI/Anthropic MCP伺服器 - 最大程度發揮AI的能力
MCP生態系統尚在發展中，但未來將會有更多服務隨之支援。AI IDE的整合將成為常態的未來，已經不遠了。
大家也請務必導入適合自己開發環境的MCP伺服器，享受AI時代的開發樂趣！如果有任何問題或感想，歡迎在評論區留言。我也期待大家分享自己獨特的MCP伺服器使用方法！
原文出處：https://qiita.com/satokenichi/items/afa59c3605825bdf76f8
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