大家好！你們使用模型上下文協定 (MCP)伺服器的進展如何？我每天都會嘗試新的 MCP 伺服器，探索提升開發效率的方法。
正如之前 MCP 相關文章中提到的，MCP 作為“連接 AI 助理和外部服務的橋樑”，正在極大地改變我們的開發生活。 MCP 讓 Claude Code 和 Cursor 等 AI IDE 直接連接 GitHub、資料庫和 API 工具，已成為現代開發不可或缺的一部分。
這次，我將介紹經過廣泛測試後精心挑選的15 款 MCP 伺服器。這些伺服器基於截至 2025 年的最新訊息，匯集了從新手到高級用戶的廣泛用戶群體都能使用的優秀工具。我將向您介紹每款伺服器的功能以及我的實際使用體驗！
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開發和程式碼管理MCP伺服器
1. GitHub MCP 伺服器
用途：儲存庫瀏覽、問題/PR 管理。
GitHub MCP Server是一種工具，可讓您直接從 AI IDE 使用 GitHub 儲存庫。
就我而言，我是這樣使用的：
// Cursor上でコードを書いた後
「このコードをmain branchにPRを作成して」
// すると自動的にPRが作成され、レビューコメントまで追加してくれる！以前需要在 GitHub 和編輯器之間來回切換的工作現在可以完全在 AI IDE 內部完成，這將大大加快審核流程，尤其是在團隊開發中。
2. GitLab MCP 伺服器
用途：GitLab 儲存庫和合併請求管理。
對於 GitLab 用戶來說，它是救星，特別是在監控和排除 CI/CD 管道故障時。
有一天，深夜部署失敗了，我透過以下對話解決了它：
私：「最新のパイプラインが失敗してる。何が問題？」
AI：「テスト環境のDockerイメージがpullできていないようです。認証情報を確認しましょう」人工智慧分析了我們的管道日誌並辨識出了問題，我們早上就修復了。如果沒有它，我們可能得花一整晚來除錯…
3.Apidog MCP 伺服器
用途：將 Apidog的 API 設計、模擬和測試功能連接到 AI IDE/Agent。
就我個人而言，我發現 Apidog MCP Server 最實用。它允許我直接從 AI IDE 設計 API、建立模擬並執行測試。 Apidog 強大的 API 設計、模擬和測試功能可直接與 AI IDE 搭配使用，從而顯著提高開發效率。
Apidog官方文件：
例如，在實作新的 API 端點時：
私：「ユーザー登録APIのテストケースを作成して、Apidogで実行して」
AI：「了解しました。正常系と異常系のテストケースを作成します...」
// 数秒後
AI：「テストケースを作成し、Apidogで実行しました。2つのテストが成功、1つが失敗しています。失敗の原因は...」這消除了在 Apidog 和編輯器之間來回切換的需要，並將 API 開發速度提高了一倍以上。這種整合在同時開發前端和後端時尤其有用。 Apidog 直覺的介面與 AI IDE 的強大功能相結合，為 API 開發開闢了新的可能性。
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資料庫後端MCP伺服器
4. PostgreSQL MCP 伺服器
用途：查詢 Postgres 資料庫。
現在也可以直接從 AI IDE 執行資料庫操作，尤其是查詢最佳化。
私：「このクエリのパフォーマンスを改善したい」
AI：「現在のテーブル構造を確認します...インデックスが不足しているようです。以下のインデックスを追加することをお勧めします...」當我們真正實施這個建議時，我們發現查詢執行時間減少了 75%。即使您不是資料庫專家，也可以使用 AI 來優化查詢，這讓我們感到安心。
5. Supabase MCP 伺服器
用途：與 Supabase 專案結合使用。
這款 MCP 伺服器對於使用 Supabase 的專案非常有用。借助 AI，身份驗證設定和資料存取控制變得更加簡單。
有一天，當我在身份驗證時遇到問題：
私：「新しいユーザーロールを追加して、特定のテーブルだけ読み取り権限を与えたい」
AI：「了解しました。Supabaseのポリシーを以下のように設定します...」以前需要仔細閱讀文件才能完成的任務，現在只需與AI互動即可輕鬆解決。安全設定一旦出錯，可能會非常令人擔憂，因此有AI的支援會讓人安心。
6. Redis MCP 伺服器
用途：Redis 快取和鍵值儲存操作。
現在可以使用自然語言執行 Redis 快取和鍵值儲存操作。
例如，在調查性能問題時：
私：「ユーザーセッションのキャッシュヒット率を確認したい」
AI：「現在のキャッシュヒット率は78%です。以下のキーが最もアクセス頻度が高いようです...」即使您不記得 Redis 命令，AI 也會執行相應的命令，從而使快取管理變得更加輕鬆。此 MCP 伺服器在效能調優時尤其有用。
7. Elasticsearch MCP 伺服器
用途：搜尋和操作 Elasticsearch 索引。
對於使用 Elasticsearch 的專案，此 MCP 伺服器很有用，因為它允許您使用自然語言執行複雜的查詢。
例如，在分析錯誤日誌時：
私：「昨日から今日にかけてのエラーログで、最も頻度の高いエラーパターンを教えて」
AI：「過去24時間で最も多かったエラーは「Connection timeout」で、全体の43%を占めています。主に以下のサーバーで発生しています...」“日誌分析變得更加容易，因為 AI 可以建立適當的查詢，而無需記住 Elasticsearch 複雜的查詢語法。此 MCP 伺服器在回應事件時特別有用。”
3.雲端服務MCP伺服器
8. AWS MCP 伺服器
用途：AWS 資源管理。
如果您認為AWS管理複雜且困難，我們推薦此MCP伺服器。
例如，您可以使用自然語言檢查 EC2 執行個體的狀態或管理 S3 儲存桶：
私：「プロダクション環境のEC2インスタンスのステータスを教えて」
AI：「現在4台のインスタンスが稼働中です。CPU使用率は平均30%で、メモリ使用率は...」無需打開 AWS 控制台即可立即獲取所需訊息，這真的很方便。尤其是在需要快速了解情況（例如響應事件時）時，這一點尤其有用。
9. GCP MCP 伺服器
用途：與 Google Cloud 專案整合。
如果您有一個使用 Google Cloud 的專案，這個 MCP 伺服器很有用，因為它簡化了存取 BigQuery 和分析資料。
例如，在進行資料分析時：
私：「先月のユーザーアクセスデータを地域別に集計して」
AI：「BigQueryに接続して集計します...結果は以下の通りです...」無需打開 GCP 控制台即可立即進行必要的資料分析，這真的很方便。在與資料分析團隊合作時，這個 MCP 伺服器尤其有用。
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檔案協作MCP伺服器
10. Notion MCP 伺服器
用途：檢索並更新 Notion 工作區中的資料。
文件管理是團隊開發的重要組成部分，使用 Notion MCP Server，您可以直接從 AI IDE 操作您的 Notion 工作區。
以下是我的團隊在會議後管理任務的方式：
私：「今日の会議メモからタスクを抽出して、Notionのタスクリストに追加して」
AI：「了解しました。7つのタスクを抽出し、担当者ごとに分類してNotionに追加しました」自從手動的會後任務實現自動化後，團隊的生產力得到了顯著提升。當會議記錄很長時，人工智慧的總結和整理功能尤其有用。
11. Google Drive MCP 伺服器
用途：Google Drive 檔案操作。
對於使用 Google Drive 的團隊來說，這個 MCP 伺服器非常有用，因為它可以輕鬆找到和編輯文件。
例如，搜尋專案資料時：
私：「先月のプロジェクト会議の資料を探して、要点をまとめて」
AI：「Google Driveを検索します...3つの関連ドキュメントが見つかりました。主な要点は以下の通りです...」能夠從Google Drive的海量檔案中快速找到所需的資訊非常方便，而且此MCP伺服器在遠端工作環境中特別有用。
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用於搜尋和資料採集的MCP伺服器
12. OpenAI MCP 伺服器
用途：簡化對 OpenAI API 的存取。
OpenAI MCP 伺服器可讓您直接從 AI IDE 使用 OpenAI API，從而使程式碼產生和自然語言處理更加順暢。
例如，如果您正在努力實現特定的演算法：
私：「効率的な二分探索木の実装方法を教えて」
AI：「以下に最適化された二分探索木の実装例を示します...」透過直接利用 OpenAI 強大的模型，您現在可以快速解決複雜問題。特別是與最新的 GPT-4 模型合作，可以顯著提高編碼效率。
13. Anthropic MCP 伺服器
目的：加強與 Anthropic API 的整合。
如果您是 Claude Code 用戶，那麼這款 MCP 伺服器就必不可少。它與 Anthropic API 的整合極大地擴展了 Claude Code 的功能。
我常用它來總結和分析長文件：
私：「この技術仕様書を要約して、主要なポイントだけ抽出して」
AI：「了解しました。200ページの仕様書から以下の10の重要ポイントを抽出しました...」Claude Code 的上下文理解能力與透過 MCP 伺服器整合外部工具的能力相結合，功能非常強大。這種整合節省了大量時間，尤其是在處理大量文件時。
14. Brave Search MCP 伺服器
功能：以隱私為中心的搜尋功能。
對於注重隱私的開發者，推薦使用 Brave Search MCP 伺服器，讓您可以使用 Brave 搜尋引擎存取最新的技術資訊。
例如，在研究新科技趨勢時：
私：「最新のWebAssemblyの動向について教えて」
AI：「Brave Searchで最新情報を検索します...最近のトレンドとしては以下が挙げられます...」能夠在保持隱私的同時收集最新的技術資訊非常有用，而這個 MCP 伺服器在研究開源專案時尤其有用。
15. Tavily MCP 伺服器
用途：高品質的搜尋結果和自動化資訊收集。
最後，我們有 Tavily MCP 伺服器，它可以自動產生高品質的搜尋結果和資訊收集。
非常適合研究技術和了解最新訊息：
私：「最新のReactフックAPIについて調べて、サンプルコードも見せて」
AI：「最新のReact公式ドキュメントによると、以下の新しいフックが追加されています...」它提供來自可信任來源的最新技術訊息，讓我能夠始終使用最新的知識進行編碼，這非常有用，特別是在快速發展的 JavaScript 框架世界中。
摘要 - MCP 時代的開發者生活
到目前為止，我已經引入了 15 個 MCP 伺服器。您覺得怎麼樣？自從開始使用這些工具以來，我的開發效率就已經顯著提升了。我認為以下三個工具對開發者來說尤其重要：
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Apidog MCP 伺服器- 簡化整個 API 開發流程
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GitHub/GitLab MCP 伺服器- 簡化程式碼管理和審查流程
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OpenAI/Anthropic MCP 伺服器- 釋放人工智慧的全部潛力
MCP 生態系統尚處於起步階段，未來將增加更多服務。與 AI IDE 整合的時代即將到來。
我們希望您也能安裝適合您開發環境的 MCP 伺服器，享受 AI 時代的開發樂趣！如有任何疑問或意見，請留言。此外，如果您有任何獨特的 MCP 伺服器使用方法，也請與我們分享！
原文出處：https://qiita.com/satokenichi/items/afa59c3605825bdf76f8
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