好吧，看起來人工智慧社群現在是最快樂的，因為如今更複雜的LLMs學位正在頻繁地被引入。就在最近，我們看到了 DeepSeek 如何席捲了整個世界，然後 Meta 的 Llama 4 以及 Gemma 3 模型也引起了一些轟動。
但現在，為了擴展人工智慧自動化的概念，人工智慧領域出現了一個新事物，即模型上下文協議 (MCP)。隨著人工智慧功能不斷改變軟體開發工作流程，模型控制協定 (MCP) 伺服器已成為希望在生產環境中利用大型語言模型功能的開發人員的重要基礎設施。讓我們了解什麼是 MCP 以及每個開發人員都應該知道的一些好的 MCP 伺服器。
模型上下文協定（MCP）簡介
MCP 因其能夠標準化 AI 模型與外部工具互動、獲取資料和執行操作的方式，在 AI 社群中迅速獲得關注。
將 MCP（模型上下文協定）視為 AI 應用程式的 USB-C 連接埠。 MCP 最初是由 Anthropic 發起的一個專案，現在已成為人們熱烈討論的話題。儘管它是幾個月前才推出的，但開發人員已經逐漸開始認識到它的重要性。它是一種試圖標準化 LLM 如何存取外部資料和工具的協定。
那為什麼大家突然都在談論 MCP 呢？
圖片來源：模型上下文協議
MCP 透過提供將 AI 代理與外部工具和資料來源整合的標準化協定簡化了開發人員的生活。它促進了互通性，減少了對客製化整合的需求，並簡化了人工智慧應用程式的開發。 MCP 充當通用適配器，使 LLM 能夠存取真實世界的資料並以一致且可擴展的方式執行操作。
MCP 具有增強情境感知、簡化開發和提高安全性等優勢，使其成為 AI 工具整合的寶貴工具。目標是讓 MCP 成為 AI 的 USB-C，實現標準化的 AI 模型互動。
MCP 培育了一個可重複使用連接器的生態系統，允許開發人員建立一次並在多個 LLM 和用戶端上重複使用它們，從而無需以多種方式重寫相同的整合。這種統一的資料存取意味著使用 MCP，配置一個協議，然後 LLM 可以「看到」所有註冊的連接器。
例如，現在 MCP 伺服器允許您將 Claude 連接到 GitHub、Slack 和 Google Maps 等強大的工具。這些整合可以幫助您節省時間、簡化工作流程並專注於最重要的事情。
MCP 架構：
MCP 架構由三個核心元件組成： MCP 主機、MCP 用戶端、MCP 伺服器。這些元件相互協作，促進人工智慧應用、外部工具和資料來源之間的無縫通信，確保營運安全且妥善管理。
圖片來源： MCP 研究論文
如圖所示，在典型的工作流程中，使用者向 MCP 用戶端發送提示，客戶端分析意圖，透過 MCP 伺服器選擇適當的工具，並呼叫外部 API 來檢索和處理所需資訊，然後將結果通知使用者。
⮕ MCP 主機：MCP 主機是一個 AI 應用程式，它在執行 MCP 用戶端時提供執行基於 AI 的任務的環境。它整合了互動工具和資料，以實現與外部服務的順暢溝通。
⮕ MCP 用戶端：MCP 用戶端充當主機環境中的中介，管理 MCP 主機與一個或多個 MCP 伺服器之間的通訊。它向 MCP 伺服器發起請求，查詢可用功能，並檢索描述伺服器功能的回應。這確保了主機和外部工具之間的無縫互動。
⮕ MCP 伺服器：MCP 伺服器支援 MCP 主機和用戶端存取外部系統並執行操作，提供工具、資源、提示三大核心能力。
用例：
➤ OpenAI ：AI 代理程式和 SDK 中的 MCP 整合。 OpenAI 已採用 MCP 來標準化 AI 到工具的通信，並認識到其增強與外部工具整合的潛力。
➤ Cursor ：使用 MCP 驅動的程式碼助理增強軟體開發。 Cursor 使用 MCP 透過啟用可自動執行複雜任務的 AI 程式碼助理來增強軟體開發。
➤ Cloudflare ：遠端 MCP 伺服器託管和可擴充性。 Cloudflare 透過引入遠端 MCP 伺服器託管，在將 MCP 從本地部署模型轉變為雲端託管架構方面發揮了關鍵作用。
您應該了解的 8 個 MCP 伺服器
1. Slack MCP 伺服器
Slack MCP 伺服器將 AI 助理整合到 Slack 工作區，支援即時訊息發布、使用者資料檢索、頻道管理和表情符號反應，實現無縫協作。
為什麼它必不可少：開發人員需要這個 MCP 伺服器來自動化工作流程並提高 Slack 環境中的團隊生產力。透過使 AI 能夠直接與 Slack 的基礎設施交互，它可以消除重複的溝通任務並建立即時回應團隊活動的智慧工作流程。
無需人工幹預，即可實現自訂通知、自動回應查詢以及來自多個管道的資料聚合。對於使用 Slack 作為主要溝通中心的開發團隊來說，這種整合彌合了對話和行動之間的差距，使 AI 成為主動的團隊成員而不僅僅是被動的工具。
2. GitHub MCP 伺服器
GitHub MCP 伺服器將 AI 與 GitHub 的 API 集成，以透過強大的身份驗證和錯誤處理來管理儲存庫、問題、拉取請求、分支和發布。
為什麼它很重要：該伺服器透過使 AI 能夠自主執行複雜的 GitHub 操作，改變了開發人員與程式碼儲存庫互動的方式。透過自動化拉取請求審查、檢測潛在錯誤以及確保跨團隊的一致開發實踐，對於維護程式碼品質至關重要。
GitHub MCP 支援智慧問題分類、自動相依性更新和主動安全漏洞掃描，無需人工幹預。對於管理多個儲存庫的組織，它透過處理日常維護任務、對開發模式產生深刻的分析，甚至根據專業知識和工作量分配建議最佳審查者分配，提供了前所未有的效率。
3. Brave Search MCP 伺服器
Brave Search MCP 伺服器提供網路和本地搜尋功能，包括分頁、過濾、安全控制和智慧回退，以實現全面且靈活的搜尋體驗。
為什麼它必不可少：開發人員需要該伺服器為他們的 AI 應用程式配備強大的、以隱私為中心的搜尋功能，超越基本的查詢。 Brave Search MCP 提供情境感知結果，能夠理解使用者意圖，同時保持嚴格的隱私標準，使其成為資料保護至關重要的應用的理想選擇。其先進的過濾功能可針對特定領域、技術文件或程式碼範例實現精確的資訊檢索。
內建的回退機制確保即使主要搜尋方法失敗也能保持一致的效能，為生產應用程式提供必不可少的彈性。對於建立知識管理工具、研究助理或技術文件系統的開發人員，該伺服器提供了所需的全面搜尋基礎設施，同時又不犧牲使用者隱私。
4. Docker MCP 伺服器
Docker MCP Server 在 Docker 容器中執行隔離程式碼，支援多語言腳本、依賴管理、錯誤處理和高效的容器生命週期操作。
為什麼它必不可少：對於需要安全、隔離的環境來透過 AI 介面執行不受信任或實驗性程式碼的開發人員來說，該伺服器是必不可少的。它解決了使用適當的沙盒執行任意程式碼的關鍵挑戰，防止了安全漏洞，同時仍具有強大的運算能力。
透過自動管理容器生命週期，它可以消除資源洩漏並優化生產環境中的基礎設施成本。多語言支援意味著團隊可以使用他們喜歡的技術而不受任何影響，而依賴性隔離可以避免困擾開發團隊的「在我的電腦上工作」問題。對於需要程式碼執行作為其功能一部分的應用程式，此 MCP 伺服器提供了平衡安全性、靈活性和效能的基礎設施主幹。
5. SingleStore MCP 伺服器
SingleStore MCP 伺服器與 SingleStore 資料庫交互，支援表格清單、模式查詢、SQL 執行、ER 圖產生和 SSL 安全連線。
為什麼它很重要：資料庫操作仍然是應用程式開發的核心，而這個 MCP 伺服器徹底改變了開發人員透過 AI 與資料基礎設施互動的方式。它支援對複雜資料庫結構的自然語言查詢、自動模式最佳化建議以及智慧資料建模，這些通常需要資料庫管理員的專業知識。
對於使用高效能分析應用程式的團隊，SingleStore MCP 提供了管理分散式 SQL 工作負載的關鍵功能，同時透過加密連線保持安全性。從現有模式產生實體關係圖的能力大大加快了文件工作和團隊成員之間的知識轉移。隨著應用程式的資料密集度越來越高，該伺服器成為人工智慧功能和資料庫效能優化之間的關鍵環節。
了解有關 SingleStore MCP 伺服器的更多資訊。
6. DuckDuckGo 搜尋 MCP 伺服器
DuckDuckGo 搜尋 MCP 伺服器提供自然網路搜尋結果，其中包含新聞、影片、圖像、安全搜尋等級、日期過濾器和快取機制等選項。
為什麼它很重要：注重隱私的開發人員需要此伺服器來提供搜尋功能，而不會洩露用戶資料。與其他搜尋提供者不同，DuckDuckGo 的隱私優先方法使該 MCP 成為用戶信任至上的應用程式的理想選擇。專門的搜尋類型（新聞、影片、圖像）使開發人員能夠建立有針對性的資訊檢索系統，準確提供用戶所需的內容，而不會讓用戶被不相關的內容所淹沒。
可自訂的安全搜尋等級對於服務不同受眾的應用程式至關重要，包括教育平台和家庭友善服務。智慧型快取機制顯著降低了 API 成本並提高了生產環境中的回應時間，使該伺服器不僅成為隱私選擇，而且還成為效能最佳化工具。
7. Cloudflare MCP 伺服器
Cloudflare MCP 伺服器提供與 Cloudflare 服務的 AI 集成，以實現 DNS 管理和安全功能，從而優化 Web 基礎架構任務。
為什麼它必不可少：Web 基礎設施管理需要不斷警惕和優化，這使得這個 MCP 伺服器對於維護生產系統的開發人員來說非常有價值。它能夠透過人工智慧驅動安全回應來應對新興威脅，根據即時攻擊模式自動調整防火牆規則和保護級別，無需人工幹預。對於全球應用程式，它優化內容交付網路設置，以提高不同地理區域和網路條件下的效能。
自動化 DNS 管理功能消除了容易出錯的手動配置，同時實現了部署或中斷期間的智慧流量路由。隨著網路威脅變得越來越複雜，該伺服器提供了人工智慧威脅偵測和基礎設施保護之間的關鍵聯繫，使開發團隊能夠專注於建置功能，而不是不斷管理安全配置。
8. 向量化 MCP 伺服器
Vectorize MCP 伺服器將 AI 助理連接到組織資料，支援向量搜尋、深度研究報告生成以及從 PDF 等非結構化文件中提取文本，並可以安全地存取知識庫。
為什麼它必不可少：開發人員需要這台伺服器來彌合人工智慧系統和組織知識之間的關鍵差距，將靜態人工智慧轉變為可以即時存取公司資料的動態助手。如果沒有向量搜尋功能，人工智慧應用程式仍然局限於其訓練資料，無法參考最新的文件、研究或特定領域的資訊。
深度研究功能使人工智慧能夠結合多種來源進行綜合分析，這對於複雜的決策支援系統至關重要。對於 PDF 和文件中擁有大量非結構化資料的公司來說，文字擷取功能可以解鎖以前無法存取的資訊。隨著組織越來越依賴專有知識作為競爭優勢，此 MCP 伺服器可確保 AI 應用程式能夠安全地利用這些資產，而不會損害資料安全。
在我的實踐影片中了解有關 MCP 的更多資訊。
本文重點介紹的 MCP 伺服器代表了開發人員如何在其現有工具鏈中利用 AI 功能的根本轉變。透過為程式碼儲存庫、通訊平台、搜尋引擎和基礎設施工具等基本服務提供結構化、可靠的接口，這些伺服器使開發人員能夠建立更智慧、更響應、更自動化的工作流程。
真正的力量在於將這些伺服器結合起來，建立端到端的解決方案，可以理解不同系統之間的上下文並採取適當的行動。隨著人工智慧的不斷發展，如今採用這些 MCP 伺服器可以讓開發團隊建立下一代軟體解決方案，將人類創造力與機器智慧相結合，實現前所未有的生產力和創新。
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