MCP 正在流行。人工智慧代理現在可以與真實的工具和應用程式對話並真正完成任務。

這解鎖了許多強大的用例。開發人員開始建立狂野的 MCP 伺服器。

今天，我們將了解 MCP，並探索 30 多個具有完整原始碼的 MCP 伺服器。

您將在幾乎每個範例中找到一個演示，並在最後找到一些有用的專案，以改善您使用 MCP 伺服器的體驗。

讓我們開始吧。

🎯 什麼是 MCP 以及它為何重要？

模型上下文協議 (MCP)是一種新的開放協議，它標準化了應用程式向 LLM 提供上下文和工具的方式。

可以將其視為 AI 的通用連接器。 MCP 作為 Cursor 的插件系統，可讓您透過將 Agent 連接到各種資料來源和工具來擴展 Agent 的功能。

YouTube 上的 Greg Isenburg 功勞

MCP 可協助您在 LLM 之上建立代理程式和複雜的工作流程。

例如，Figma 的 MCP 伺服器可以允許 Cursor 與 Figma 通訊以讀取設計並以程式方式修改它們。

您的 AI 代理現在可以：

→ 使用 Blender 建立 3D 場景

→ 透過 Gmail 發送電子郵件

→ 以線性方式建立任務

→ 自主逆向工程應用程式

→ 閱讀並搜尋黑曜石金庫

所有這些都透過標準化介面發送自然語言指令來實現。

想想這對生產力意味著什麼。曾經需要在 5 個以上應用程式之間切換的任務現在可以在與代理的一次對話中完成。

從本質上講，MCP 遵循客戶端-伺服器架構，其中主機應用程式可以連接到多個伺服器。

感謝 ByteByteGo

成分：

• MCP hosts - 諸如 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 或想要透過 MCP 存取資料的 AI 工具之類的應用程式。

• MCP Clients - 與 MCP 伺服器保持 1:1 連線的協定客戶端，充當通訊橋樑。

• MCP Servers - 輕量級程序，每個程序透過標準化模型上下文協議公開特定功能（如讀取文件、查詢資料庫...）。

• Local Data Sources - MCP 伺服器可以安全存取的電腦上的檔案、資料庫和服務。例如，瀏覽器自動化 MCP 伺服器需要存取您的瀏覽器才能運作。

• Remote Services - MCP 伺服器可以連接的外部 API 和基於雲端的系統。

為什麼 MCP 如此重要？

MCP 很重要，因為：

✅ 它將開發人員通用 AI 助理的夢想變成了現實。

✅ 將這些操作組合成複雜的工作流程（由 AI 處理邏輯）的潛力將引領智慧自動化的新時代。

看完下面的所有範例後，您將了解其真正的威力。

如果您有興趣閱讀更多內容，請查看：

• 什麼是模型上下文協定（MCP）？由 Builder.io 團隊打造

• MCP：它是什麼以及為什麼它重要 作者：Addy Osmani

您也可以觀看此影片。

https://www.youtube.com/watch?v=7j\_NE6Pjv-E

在下面的一些範例中，我已將演示影片（來自儲存庫）上傳為未列出的 YouTube 影片並將其嵌入到這裡，因此您無需打開任何連結即可直接觀看它們。

1. CopilotKit 的 Open MCP 用戶端- MCP 的自託管實作。

這是一個基於網路的開源用戶端，可讓您在自己的應用程式中與任何 MCP 伺服器聊天。您只需要一個來自 Composio 的 URL 即可開始。

它就像是 Copilotkit 推出的模型控制協定的完全自架實作。

如果您是CopilotKit的新手，它是一個用於建立使用者互動式代理程式和副駕駛的自架、全端框架。重點是允許您的代理商控制您的應用程式（透過人工批准），傳達其正在做的事情，並為使用者產生完全自訂的 UI。

它部署在 Vercel 上，因此您可以在open-mcp-client.vercel.app上與它聊天。

這是演示。

https://youtu.be/ILhC4Q\_4vj4

他們正在使用 MCP 建立許多專案。例如，這個帶有 MCP 的 Open Multi-Agent Canvas將代理商連接到 Google 地圖，查找本地景點，並透過 MCP 將行程直接發送到 Slack 以供團隊審核。

Open MCP Client 在 GitHub 上有 1.2k 顆星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

https://go.copilotkit.ai/copilotkit 查看 CopilotKit 的 GitHub ⭐️

2. Ghidra MCP－自主逆向工程應用程式。

此 MCP 伺服器允許 LLM 自主地對應用程式進行逆向工程。它向 MCP 用戶端公開了來自核心Ghidra功能的眾多工具。

這包括反編譯和分析二進位檔案、自動重命名方法和資料以及列出方法、類別、導入和導出。

一些用例：

⚡ 使用 LLM 進行自動化漏洞分析。

⚡ 惡意軟體樣本的逆向工程。

這是演示。

https://youtu.be/71\_6kqzK8Ag

GitHub 儲存庫有 4k 顆星。

3. Blender MCP - 僅使用提示建立 3D 場景。

這透過模型上下文協定 (MCP) 將 Blender 連接到 Claude AI，從而允許 Claude 直接與 Blender 互動並控制 Blender。

這種整合可以實現快速輔助 3D 建模、場景建立和操作。如果您有興趣使用它，可以觀看完整的教學。

這是示範影片。

https://www.youtube.com/watch?v=DqgKuLYUv00

帶有演示影片的提示範例：

⚡ 「在地下城中創造一個低多邊形場景，其中有一條龍守護著一罐金子」 -演示

⚡ “獲取當前場景的訊息，並據此製作 ThreeJS 草圖” -演示

⚡ “使用 HDRI、紋理以及 Poly Haven 的岩石和植被等模型營造海灘氛圍” -演示

如果您對更多演示感興趣，創始人在 X 上建立了一個主題，其中包含其他人建立的瘋狂範例。

它在 GitHub 上有 9.9k 個星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

4.遊標與 Figma 對話－以程式設計方式讀取和修改設計。

該專案實現了 Cursor AI 與 Figma 之間的 MCP 集成，允許 Cursor 與 Figma 通訊以讀取設計並以編程方式修改它們。

它允許文件和選擇、註釋、建立元素、樣式、佈局等等。

您可以簡單地說： design a modern-looking signup screen for mobile ，它就會建立它，而無需您觸碰 Figma 檔案。

這是演示。

https://youtu.be/71\_6kqzK8Ag

它在 GitHub 上有 2.8k 個星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

還有另一個很棒的MCP 伺服器（在 GitHub 上有 5k 顆星），它為 AI 編碼代理提供 Figma 佈局資訊。

5. Ableton MCP－使用提示創作音樂。

它透過模型上下文協定（MCP）將 Ableton Live 連接到 Claude AI，讓 Claude 可以直接與 Ableton Live 互動和控制。這種整合可以實現即時輔助的音樂製作、曲目創作和現場會話操作。

Claude AI 使用基於套接字的伺服器連接 Ableton Live。然後，Claude 可以從 Ableton 的庫中存取並加載正確的樂器、效果和聲音。

這是使用提示「建立 80 年代合成波音軌」的演示。

https://www.youtube.com/watch?v=VH9g66e42XA

它在 GitHub 上有 1.3k 顆星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

6. Unity MCP－使用提示建立整個遊戲。

Unity MCP 充當橋樑，讓 Cursor/Claude 等 AI 助理透過本地 MCP 用戶端直接與您的 Unity 編輯器互動。它為您的 LLM 提供了在 Unity 中管理資產、控制場景、編輯腳本和自動執行任務的工具。

這是使用一個提示建立“馬裡奧克隆”遊戲的演示。

https://youtu.be/kRnSDBruWVA

另一個使用提示建置的賽車遊戲的演示。

https://www.youtube.com/watch?v=Wr2QiA7FqcE

它在 GitHub 上有 1.5k 個星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

7.GitHub 官方 MCP－輕鬆與 GitHub 整合。

GitHub 的官方 MCP 伺服器可輕鬆與 GitHub API 集成，為開發人員和工具提供高級自動化和互動能力。

用例：

⚡ 自動化 GitHub 工作流程和流程。

⚡ 從 GitHub 儲存庫擷取和分析資料。

⚡ 建構與 GitHub 生態系統互動的 AI 驅動工具和應用程式。

沒有官方演示，但我在 YouTube 上找到了一個不錯的演示。

https://www.youtube.com/watch?v=9iEQE6jN0Nc

它在 GitHub 上有 2.8k 個星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

8.Magic MCP－從 IDE 建立現代 UI 元件。

它類似於 v0，但位於你的 Cursor、WindSurf 或 Cline 內。 Magic MCP 伺服器可協助您使用自然語言建立美觀、現代的 UI 元件。

它可以在建立元件時為您提供即時預覽，並且還可以獲得 SVGL 支援。

這是一個快速演示。

https://www.youtube.com/watch?v=dIcXZX-7iEg

GitHub 儲存庫有 1.2k 顆星。

9. ElevenLabs MCP－產生語音和自訂 AI 聲音。

此 MCP 伺服器允許與強大的文字轉語音和音訊處理 API 進行互動。它幫助 MCP 客戶端（如 Claude、Cursor、Windsurf）產生語音、克隆聲音、轉錄音訊等。

如果您是 ElevenLabs 的新用戶，它是一個可以根據文字產生逼真的、類似人類的語音的 AI 語音平台。它通常用於畫外音、有聲讀物和建立自訂 AI 聲音。

您仍然需要 ElevenLabs 積分才能使用此功能。

用例：

⚡ 啟動語音代理為您撥打外撥電話，例如訂購披薩。

⚡ 大聲朗讀內容或創作有聲書。

⚡ 使用自訂語音建立動態語音代理程式。

這是演示。

https://www.youtube.com/watch?v=y4RYdziCeQE

它在 GitHub 上擁有 515 顆星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

10. WhatsApp MCP－搜尋、傳送和閱讀 WhatsApp 媒體。

有了它，您可以搜尋和閱讀您的個人 WhatsApp 訊息（包括圖像、影片、文件和音訊訊息）、搜尋您的聯絡人以及向個人或群組發送訊息。

您還可以發送媒體文件，包括圖像、視訊、文件和音訊訊息。

它使用whatsmeow庫透過 WhatsApp 網路多裝置 API 直接連接到您的個人帳戶。您的所有訊息都本地儲存在 SQLite 資料庫中，並且只有當代理透過工具（您控制）存取它們時才會傳送給 LLM（例如 Claude）。

這是當它連接到 Claude 時您可以做什麼的範例。

它在 GitHub 上有 3.3k 顆星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

11. Supabase MCP – 將 supabase 連接到您的 AI 助理。

這將 AI 助理連接到您的 Supabase 專案並允許他們執行管理表、獲取配置和查詢資料等任務。您可以在supabase.com/mcp上閱讀更多有關連接特定客戶端的說明。

如果下面的 GIF 無法加載，則可以使用以下演示。

它在 GitHub 上有 1.1k 顆星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

12. Perplexity MCP ——Perplexity API 的連接器。

MCP 伺服器實作整合了 Sonar API，為 Claude 提供無與倫比的即時、網路範圍的研究。所有這些都無需離開 MCP 生態系統。

目前，使用的搜尋參數是預設參數。您可以直接在index.ts腳本中修改 API 呼叫中的任何搜尋參數。關於這一點，請參閱官方 API 文件。

您可以觀看示範影片。我還在下面加入了它的執行快照。

它在 GitHub 上擁有 902 顆星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

13. Playwright MCP－使用 Playwright 的瀏覽器自動化功能。

此 MCP 伺服器使用 Playwright 提供瀏覽器自動化功能。該伺服器使 LLM 能夠透過結構化的可存取性快照與網頁進行交互，從而無需螢幕截圖或視覺調整模型。

它使用 Playwright 的可存取性樹，而不是基於像素的輸入。該工具有兩種模式：

• Snapshot Mode - 使用可存取性快照來獲得更好的效能和可靠性

• Vision Mode - 使用螢幕截圖進行基於視覺的交互

以下是一些一般用例：

⚡ 網頁導航及表單填寫

⚡ 從結構化內容中擷取資料

⚡ 使用 LLM 進行自動化測試

這是 AI 代理瀏覽 GitHub 並加註 repo 的示範。

https://www.youtube.com/watch?v=2716IUeCIQo

它在 GitHub 上有 7.9k 個星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

14. Git MCP－適用於任何 GitHub 專案的遠端 MCP 伺服器。

這是一個非常有趣的 MCP 伺服器。它是一個免費的開源遠端 MCP 伺服器，可以將任何 GitHub 專案（儲存庫或 GitHub 頁面）轉變為文件中心。

它可以消除幻覺並在雲端執行，因此無需任何設定。

⚡ 它的運作原理如下：

1. 您向您的 AI 助理提供 GitMCP URL，例如gitmcp.io/microsoft/typescript 。

2. 您向 AI 詢問有關程式碼或文件的問題。

3. AI 向 GitMCP 發送請求以使用其工具（經您的批准）。

4. 人工智慧可以存取文件搜尋、程式碼搜尋等工具。

5. GitMCP 返回所需訊息，使用真實資料為您提供更準確的答案。

這是示範影片。

https://youtu.be/ZMgWc0SYdRw

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 1.2k 個星。

15. Spotify MCP－啟動、搜尋並取得 Spotify 的具體詳細資訊。

這個 MCP 專案將 Claude 與 Spotify 連接起來，並建立在spotipy-dev 的 API之上。

你可以：

• 開始、暫停和跳過播放

• 搜尋曲目/專輯/藝人/播放列表

• 獲取有關曲目/專輯/藝術家/播放清單的訊息

• 管理 Spotify 隊列

您可以觀看示範影片。我還在下面加入了它的執行快照。

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 192 個星標。

16. Docker MCP－使用自然語言管理 Docker。

此 MCP 伺服器用於使用自然語言管理 Docker。

它允許您使用簡單的提示來組成容器，自省和除錯正在執行的容器，並透過 Docker 磁碟區管理持久性資料。

我仍然建議不要配置任何敏感資料，因為除非 LLM 在您的機器上本地執行，否則與 LLM 交換的任何內容本質上都會受到損害。如果您有興趣將機密安全地傳遞給容器，請在 repo 上提交您的用例問題。

這是一個展示 WordPress 部署的快速示範。

https://youtu.be/a0cgDOudEMU

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 285 個星。

17.黑曜石 MCP－搜尋黑曜石金庫。

這允許 Claude Desktop（或任何 MCP 用戶端）讀取和搜尋任何包含 Markdown 註解的目錄（例如 Obsidian 保險庫）。

成功安裝後，您應該會看到以下列出的 MCP 工具。

文件中沒有附加任何演示，因此您可以參考官方文件進行安裝。

GitHub 倉庫在 GitHub 上有 672 個星標。

18.Unreal MCP－使用 AI 助理控制虛幻引擎。

該專案使 Cursor、Windsurf 和 Claude Desktop 等 AI 助理用戶端能夠使用 MCP 透過自然語言控制虛幻引擎。

您可以使用以下提示在虛幻引擎中建立內容：

⚡ 級別編輯

⚡ 藍圖參與者、類別與元件

⚡ 使用事件圖/節點的藍圖腳本

在使用它之前，請注意它目前處於實驗狀態。 API、功能和實作細節可能會發生重大變化。

目前不建議用於生產，但我們仍然可以從程式碼庫中學習一些知識。

這是建立 Flappy Bird 克隆版的示範。

https://youtu.be/rK5hj\_jv\_y8

它在 GitHub 上擁有 447 顆星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

19. E2B MCP－在安全沙箱中執行 AI 程式碼。

E2B MCP 伺服器可讓您使用 E2B Sandbox 為您的 Claude Desktop 應用程式新增程式碼解釋功能。它適用於 JavaScript 和 Python。

如果您是E2B新手，它是一個開源基礎設施，可讓您在雲端安全隔離的沙箱中執行 AI 產生的程式碼。

E2B 沙盒是一個小型獨立的虛擬機，可以非常快速地啟動（~150ms）。你可以把它想像成一個用於 AI 模型的小型電腦。

E2B 的一些典型用例包括：

⚡ AI 資料分析或視覺化

⚡ 執行各種語言的 AI 產生程式碼

⚡ 編碼代理的遊樂場

⚡ 程式碼產生評估環境

這是演示。

https://youtu.be/oiXgOi57sSU

它在 GitHub 上擁有 209 顆星。

您可以查看GitHub Repository和官方 Tweet 。

20. Firecrawl MCP－從網站抓取、爬取、搜尋和提取內容。

此 MCP 伺服器與 Firecrawl 集成，具有網頁抓取功能。它有助於利用從任何網站抓取的乾淨資料為您的 AI 應用程式提供支援。

你可以做很多事情，例如：

⚡ 抓取、爬取、搜尋、擷取、深入研究、批次抓取支持

⚡ URL 發現與抓取

⚡ 帶有內容提取功能的網頁搜尋

⚡ 帶有標籤包含/排除的智慧內容過濾

這是演示。

https://youtu.be/E7TGUbUF4Zc

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 2.5k 顆星。

21.Mem0 MCP ——AI 代理的記憶體層。

此 MCP 伺服器使用 mem0 來有效地管理編碼偏好。此伺服器可與 Cursor 一起使用，並提供儲存、檢索和搜尋編碼偏好的基本工具。

如果您不知道Mem0 ，它是一個開源記憶體層，可幫助 AI 代理程式儲存、檢索和推理過去的互動。

它旨在插入任何代理框架，為它們提供長期記憶和情境感知。

使用此 MCP 伺服器，您可以：

⚡ 儲存程式碼片段、實作細節和具有全面上下文的編碼模式，包括complete code with dependencies 、 language/framework versions 、 best practices等。

⚡ 檢索所有儲存的編碼偏好以分析模式、審查實施情況並確保不會遺漏任何相關資訊。

⚡ 透過儲存的編碼偏好進行語義搜尋，以查找相關的Technical documentation 、 setup guides等。

以下是演示：

https://youtu.be/TPCcxSkBoQU

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 101 個星。

22. n8n 自訂節點 MCP - 與您的 n8n 工作流程互動。

這是一個 n8n 社群節點，可讓您與 n8n 工作流程中的模型上下文協定 (MCP) 伺服器進行互動。此節點可讓您連接到 MCP 伺服器、存取資源、執行工具和使用提示。

如果您是n8n的新手，n8n 是一個開源工作流程自動化工具，可讓您使用自訂邏輯連接應用程式和服務。它支援超過 400 種集成，並允許您使用視覺化編輯器建立複雜的工作流程。

可以將其視為 Zapier 的開發人員友好型替代品，具有完全控制和自架選項。

MCP Client節點支援以下操作：

⚡ Execute Tool - 使用參數執行特定工具

⚡ Get Prompt - 取得特定的提示模板

⚡ List Prompts - 取得可用提示的列表

⚡ List Tools - 取得可用工具列表

⚡ Read Resource - 透過 URI 讀取特定資源

⚡ List Resources - 從 MCP 伺服器取得可用資源列表

執行工具操作可讓您使用參數執行特定工具。只需確保從下拉式選單中選擇要執行的工具。

您可以觀看此演示，內容涉及「MCP 是 N8N AI 代理的未來嗎？」。

https://www.youtube.com/watch?v=sb5hCcFYPIE

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 1.2k 個星。

23.瀏覽器 MCP – 使用編碼代理程式自動化您的瀏覽器。

瀏覽器 MCP 是一個模型上下文提供者 (MCP) 伺服器，可讓 AI 應用程式控制您的瀏覽器。

它是從 Playwright MCP 伺服器改編而來的，用於自動化使用者的瀏覽器，而不是建立新的瀏覽器實例。這允許使用用戶現有的瀏覽器設定檔來使用登入工作階段並避免通常阻止自動瀏覽器使用的機器人偵測機制。您可以在browsermcp.io上閱讀更多內容。

這是使用它進行自動化測試的演示。

https://youtu.be/Bb592oC2wlM

YouTube 上還有另一個很棒的教程，教您如何從頭開始進行設定。

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 920 顆星。

24. Gmail MCP – Gmail 整合並支援自動身份驗證。

該伺服器用於 Claude Desktop 中的 Gmail 集成，並支援自動身份驗證。這有助於 AI 助理透過自然語言互動來管理 Gmail。

有一些非常有用的功能，例如：

⚡ 發送帶有主題、內容、附件和收件者的電子郵件。

⚡ 使用進階 MIME 結構處理透過 ID 讀取電子郵件訊息

⚡ 查看電子郵件附件資訊（檔案名稱、類型、大小）

⚡ 使用各種標準（主題、寄件者、日期範圍）搜尋電子郵件

⚡ 在收件匣、已傳送或自訂標籤中列出電子郵件

⚡ 將電子郵件標記為已讀/未讀

⚡ 將電子郵件移動到不同的標籤/資料夾

⚡ 批次操作，可同時管理多封電子郵件

⚡ 簡單的 OAuth2 驗證流程，帶有自動瀏覽器啟動功能

它支援桌面和 Web 應用程式憑證，並使用全域憑證儲存以方便使用。

該文件非常詳細，涵蓋了具有更高級功能的語法。該專案沒有可用的演示。

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 153 個星。

我找到了另一個帶有演示的Gmail MCP伺服器，但我沒有介紹它，因為與這個相比，它在 GitHub 上的星星很少。

25.順序思維－用結構化思考解決問題。

MCP 伺服器實現透過結構化思考過程提供動態和反射性問題解決工具。

它可以做很多事情，例如：

⚡ 將複雜問題分解為可管理的步驟

⚡ 隨著理解的加深，修改並完善想法

⚡ 分支出其他推理路徑

⚡ 動態調整想法總數

⚡ 產生並驗證解決方案假設

這是演示。

https://youtu.be/BOIaH04L7jw

它是官方 modelcontextprotocol 儲存庫的一部分。您可以查看文件來安裝此 MCP 伺服器。

26. Brave Search－使用搜尋 API。

整合 Brave Search API 的 MCP 伺服器實現，提供網路和本地搜尋功能。

特徵：

⚡ 一般查詢、新聞、文章，附分頁

⚡ 控制結果類型、安全等級和內容新鮮度

⚡ 當未找到任何結果時，本地搜尋會自動返回網絡

這是演示。

https://youtu.be/IH1BYcFZBHA

它是官方 modelcontextprotocol 儲存庫的一部分。您可以查看文件來安裝此 MCP 伺服器。

27. Browserbase MCP ——AI 代理程式的瀏覽器會話。

此伺服器使用 Browserbase、Puppeteer 和 Stagehand 提供雲端瀏覽器自動化功能。該伺服器使 LLM 能夠在雲端瀏覽器環境中與網頁互動、截圖和執行 JavaScript。

如果您是 Browserbase 的新手，它是一個提供大規模運作和管理無頭瀏覽器基礎架構的平台。

工具包括Create browser session 、 Navigate to a URL 、 Take screenshot等。

這是要求它從 Hacker News 中找到頂級結果的演示。

https://youtu.be/I1O2TtR6z6Y

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 824 顆星。

28. Lingo MCP – AI 本地化工具包。

這將 Lingo 與您的 AI 工具（如 Claude）連接起來。如果您是 Lingo 新手，它是一個 AI 本地化工具包，旨在自動化網路和行動應用程式軟體翻譯的端到端流程。

用例：

⚡ 在 CI/CD 管道中自動化在地化工作流程

⚡ 擴大在地化力度

沒有演示，但您可以在他們的網站上了解有關 Lingo 的想法。

該 MCP 伺服器是官方 repo 的一部分。您可以查看安裝文件。

29. Kubernetes MCP－管理 Kubernetes 叢集。

此 MCP 伺服器可以連接到 Kubernetes 叢集並對其進行管理。

它有很多有用的功能：

⚡ 列出所有 pod、服務、部署、節點

⚡ 建立、描述、刪除 Pod

⚡ 建立自訂 pod 和部署配置，更新部署副本

⚡ 從叢集取得 Kubernetes 事件

⚡ 建立、列出和描述 cronjobs

下面的序列圖說明了請求如何流經系統。

這是示範影片。

https://youtu.be/fx-GFECU02I

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 383 個星。

30. Linear MCP－整合了 Linear 的專案管理系統。

該伺服器透過 MCP 提供與 Linear 問題追蹤系統的集成，允許 LLM 與 Linear 問題進行互動。

你可以：

• 建立新的線性問題

• 更新現有問題

• 靈活過濾的搜尋問題

• 將問題分配給用戶

• 對問題加入評論

讓我們來看幾個使用範例：

⚡ 「顯示我所有高優先級問題」→執行search_issues工具和/或linear-user:///{userId}/assigned來找出指派給您的優先順序為 1 的問題。

⚡ 「請給我一份有關行動應用程式開發問題的最新更新摘要」→使用search_issues來辨識相關問題，然後linear-issue:///{issueId}獲取問題詳細資訊並顯示最近的活動和評論。

⚡ 「行動團隊目前的工作量是多少？」 → 結合linear-team:///{teamId}/issues和search_issues來分析整個行動團隊的問題分佈和優先順序。

沒有演示，但用例可以給你一個基本的了解。查看自述文件以了解可用的工具。

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 254 個星標。

31. Markdownify MCP－幾乎將所有內容轉換為 Markdown。

Markdownify 是一個模型上下文協定 (MCP) 伺服器，可將各種文件類型和 Web 內容轉換為 Markdown 格式。它提供了一套工具，可以將 PDF、圖像、音訊檔案、網頁等轉換為易於閱讀和共享的 Markdown 文字。

你可以：

⚡ 將多種檔案類型轉換為 Markdown，如PDF 、 Images 、 Audio (with transcription) 、 DOCX 、 XLSX 、 PPTX 。

⚡ 將網路內容轉換為 Markdown，如YouTube video transcripts 、 Bing search results 、 General web pages 。

⚡ 檢索現有的 Markdown 文件。

沒有演示，但是一旦整合這些工具即可使用：

• youtube-to-markdown ：將 YouTube 影片轉換為 Markdown

• pdf-to-markdown ：將 PDF 檔案轉換為 Markdown

• bing-search-to-markdown ：將 Bing 搜尋結果轉換為 Markdown

• webpage-to-markdown ：將網頁轉換為 Markdown

• image-to-markdown ：將影像轉換為帶有元資料的 Markdown

• audio audio-to-markdown檔案轉換為 Markdown 格式並進行轉錄

• docx-to-markdown ：將 DOCX 文件轉換為 Markdown

• xlsx-to-markdown ：將 XLSX 檔案轉換為 Markdown

• pptx-to-markdown ：將 PPTX 檔案轉換為 Markdown

• get-markdown-file ：檢索現有的 Markdown 文件

GitHub 儲存庫在 GitHub 上有 1.3k 顆星。您可以在自述文件中找到安裝說明。

以下是一些您可以查看的寶貴資源：

• mcp-chat - 是 MCP 伺服器的 CLI 聊天用戶端。用於測試和評估 MCP 伺服器和代理

• mcpmarket.com - MCP 伺服器目錄的集合，用於將 AI 連接到您最喜歡的工具。

• smithery.ai - 透過 MCP 伺服器為您的代理程式擴展 4,630 種功能。許多細節包括monthly tool calls 、 local option 、 tools 、 API 、 installation instructions for different clients 。

• mcp.composio.dev - 立即連線到

100 多個具有內建身份驗證的託管 MCP 伺服器。

• 官方團隊提供的熱門 MCP 伺服器目錄- GitHub 上 20k 星。

• 這些 MCP 完全是我的 Cursor 工作流程的 10 倍- YouTube 影片帶有實際用例。

呼！我花了很長時間才寫完。我希望你發現了一些有價值的東西。

MCP 仍然很新，但發展很快。即使在其基礎上建立的簡單工具也可以解鎖強大的工作流程。誰知道呢？您甚至可能最終建置出其他人每天都依賴的東西。

我試著重點介紹最有趣和最實用的 MCP 伺服器。

請告訴我您的想法，您是否計劃很快建立自己的 MCP 伺服器？

祝你有美好的一天！下次再見。

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https://dev.to/copilotkit

原文出處：https://dev.to/copilotkit/30-mcp-ideas-with-complete-source-code-d8e