awesome-mcp-servers （MCP服务器精选合集）
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53
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4,874
Open Issues
MIT
许可证
未知
语言
2024-11-30
创建时间
2026-11-06
最近更新
项目能做什么
精选 MCP（Model Context Protocol）服务器资源合集。
来源：AI 基于仓库事实生成
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
项目简介
awesome-mcp-servers 是一个精选的 Model Context Protocol（MCP）服务端实现资源列表。
MCP（模型上下文协议）是由 Anthropic 主导提出的开放协议，旨在让 AI 模型通过标准化的服务端实现，安全地访问本地与远程资源。该仓库收集了大量开箱即用或实验性质的开源 MCP Server，帮助开发者通过文件读写、数据库连接、API 集成等方式为 AI 扩展上下文交互能力。此外，该列表还提供了同步的网页端检索目录（glama.ai/mcp/servers）。
核心功能
- 开源 MCP 服务端聚合：收录需自行部署运行的开源 MCP Server，覆盖浏览器自动化（Browser Automation）、云平台（Cloud Platforms）、代码执行（Code Execution）、数据库（Databases）、开发工具（Developer Tools）、文件系统（File Systems）、知识库与记忆（Knowledge & Memory）等数十个领域。
- 环境与语言标识（Legend）：使用图标清晰标注各项目的实现语言（Python 🐍、TypeScript/JavaScript 📇、Go 🏎️、Rust 🦀、C# #️⃣、Java ☕、C/C++ 🌊、Ruby 💎）、支持系统（macOS 🍎、Windows 🪟、Linux 🐧）以及服务范围（本地服务 🏠 / 云服务 ☁️ / 嵌入式 📟）。
- 周边生态导航：
- 客户端索引：收录支持 MCP 的客户端项目列表（
awesome-mcp-clients）。 - 远程托管服务端：收录通过 URL 直接连接、无需自建的远程服务列表（
awesome-remote-mcp-servers）。 - 教程与规范：提供工具定义质量评分标准（TDQS）、MCP 快速入门教程及 Claude Desktop 连接 SQLite 等实操指引。
适合谁用
- 希望为 Claude Desktop 等 AI 客户端扩充本地工具与 API 能力的开发者。
- 正在调研或寻找特定领域（如 GitHub、Postgres、浏览器控制）MCP 实现的工程师。
- 准备基于 Python、TypeScript 等语言开发自定义 MCP Server 的开发者。
安装步骤
此部分原文未说明，请查看原仓库。
说明：本项目为精选资源列表（Awesome List），仓库本身无需安装。列表内收录的具体 MCP Server 项目均有各自独立的仓库、环境依赖与安装方式，请点击对应项目链接查看其具体说明。
配置说明
此部分原文未说明，请查看原仓库。
说明：不同的 MCP 客户端（如 Claude Desktop）对各个 Server 的配置格式有所不同，具体配置参数请参考各 MCP Server 项目主页及所使用的客户端官方文档。
常见问题
- 本地服务（Local 🏠）与云端服务（Cloud ☁️）有什么区别？
- 本地服务（Local）：指 MCP Server 与本地安装的软件直接交互，例如控制本地的 Chrome 浏览器或操作本地文件系统。
- 云端服务（Cloud）：指 MCP Server 与远程第三方 API 交互，例如调用在线天气接口或云端 SaaS 服务。
- 不想自行部署和维护 Server，有免安装托管方案吗？
- 该列表主要收录需自托管运行的开源项目；若需使用 URL 直接连接的云端托管 MCP Server，可查阅兄弟项目
awesome-remote-mcp-servers。 - 有哪些社区可以交流？
- 可前往 Reddit（r/mcp）或官方 Discord 社区参与讨论。
原始 README 摘录（英文原文，节选前 3000 字符）
# Awesome MCP Servers [](README-th.md) [](README.md) [](README-zh_TW.md) [](README-zh.md) [](README-ja.md) [](README-ko.md) [](README-pt_BR.md) [](https://glama.ai/mcp/discord) [](https://www.reddit.com/r/mcp/) > [!IMPORTANT] > [ray.run](https://ray.run/) – from idea to a production-grade MCP server in under a minute! 🦜 <sup><a href="https://glama.ai/advertise">Ad</a></sup> A curated list of awesome Model Context Protocol (MCP) servers. * [What is MCP?](#what-is-mcp) * [Clients](#clients) * [Remote Servers](#remote-servers) * [Tutorials](#tutorials) * [Community](#community) * [Legend](#legend) * [Server Implementations](#server-implementations) * [Frameworks](#frameworks) * [Tips & Tricks](#tips-and-tricks) ## What is MCP? [MCP](https://modelcontextprotocol.io/) is an open protocol that enables AI models to securely interact with local and remote resources through standardized server implementations. This list focuses on production-ready and experimental MCP servers that extend AI capabilities through file access, database connections, API integrations, and other contextual services. ## Clients Checkout [awesome-mcp-clients](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients/) and [glama.ai/mcp/clients](https://glama.ai/mcp/clients). ## Remote Servers This list is for servers with a GitHub repo you install and run yourself. Looking for a hosted server you just connect to over a URL? See [awesome-remote-mcp-servers](https://github.com/punkpeye/awesome-remote-mcp-servers). ## Tutorials * [Tool Definition Quality Score (TDQS)](https://github.com/glama-ai/tool-definition-quality-score) * [Model Context Protocol (MCP) Quickstart](https://glama.ai/blog/2024-11-25-model-context-protocol-quickstart) * [Setup Claude Desktop App to Use a SQLite Database](https://youtu.be/wxCCzo9dGj0) ## Community * [r/mcp Reddit](https://www.reddit.com/r/mcp) * [Discord Server](https://glama.ai/mcp/discord) ## Legend * 🎖️ – official implementation * programming language * 🐍 – Python codebase * 📇 – TypeScript (or JavaScript) codebase * 🏎️ – Go codebase * 🦀 – Rust codebase * #️⃣ - C# Codebase * ☕ - Java codebase * 🌊 – C/C++ codebase * 💎 - Ruby codebase * scope * ☁️ - Cloud Service * 🏠 - Local Service * 📟 - Embedded Systems * operating system * 🍎 – For macOS * 🪟 – For Windows * 🐧 - For Linux > [!NOTE] > Confused about Local 🏠 vs阅读完整原文
项目深度分析 AI 生成
MCP 生态目录与流量分发/广告平台
| 产品构想 | 基于庞大的Awesome列表流量，构建更易用的Web目录站（类似README中提到的glama.ai/mcp/servers），通过精选推荐、赞助位、招聘或工具推广变现。 |
| 核心功能 | 多维度分类检索（语言、本地/云端、OS）、质量评分（如README提到的TDQS）、用户评价、赞助商展示位 |
| 目标用户 | MCP工具开发者、AI基础设施SaaS厂商、寻找MCP服务的开发者 |
| 难度/周期 | 低-中 · 2-4周 · 成本：极低（静态/轻量Web托管成本） |
| 收费模式 | 广告位/赞助订阅、精选推荐位付费（已验证该方向在README中存在） |
| 竞争风险 | 同质化竞争（已有glama.ai等官方/关联站点），单纯目录护城河较浅，依赖持续的社区运营与流量维护 |
| 依据 | 已验证事实 |
托管型 Remote MCP Server 市场与一键部署平台
| 产品构想 | 针对README中提到的痛点（列表中的Server多需自行拉取GitHub仓库本地运行，而用户也在寻找Remote Servers），提供免配置、云端托管的MCP Server市场，用户只需复制URL和Token即可在客户端使用。 |
| 核心功能 | 一键部署热门开源MCP Server、API Key安全托管、按量计费/订阅制网关、使用日志与监控 |
| 目标用户 | 不想折腾本地环境配置（Python/Node/Docker）的AI重度用户、中小团队开发者 |
| 难度/周期 | 中-高 · 1-3个月 · 成本：中等（需承担云服务器、沙箱隔离及带宽成本） |
| 收费模式 | SaaS订阅制（免费额度+按月付费解锁更多Server并发或私有托管） |
| 竞争风险 | 需解决多租户安全隔离与凭证安全问题；部分MCP Server涉及本地文件/软件操作，无法云端化 |
| 依据 | 数据支持的判断 |
垂直行业/企业级 MCP Server 定制与安全网关
| 产品构想 | 利用MCP协议标准化的趋势，为特定行业（如金融、法律、电商、内部数据库）提供开箱即用且符合安全合规要求的商业MCP Server套件，或提供企业内部MCP权限审计网关。 |
| 核心功能 | 细粒度权限控制（RBAC）、操作审计日志、敏感数据脱敏、企业级SLA支持 |
| 目标用户 | 有内部数据接入AI需求但担心数据泄露和权限失控的中小企业及技术团队 |
| 难度/周期 | 高 · 2-4个月 · 成本：中-高（研发与客户沟通成本） |
| 收费模式 | B端软件授权费（License）或定制开发+年度维保服务（推测） |
| 竞争风险 | 企业级销售周期长，且大厂或开源社区可能迅速推出同类免费安全网关组件 |
| 依据 | AI推测 |
AI 基于仓库公开数据分析生成，含推测成分，不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
相似项目数据正在完善中，暂不展示（避免误导）
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 2024-11-30，近 30 天仍在推送 |
| 社区活跃 | Star 97,633 / Fork 19,767 / Issue 4,874（数据支持，可自行核实） |
| 许可证 | MIT |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化；同赛道竞争者较多（见竞品表）；热度与需求不完全等价 |
安装与使用
此项目未提供 Docker 镜像，安装步骤以原仓库 README 为准（涉及依赖安装与环境配置，对新手门槛较高）。