摘要：MCP-Server：可以把它理解成大模型“工具宝箱”，让AI从单纯的聊天机器，变成可以实际处理、解决问题的助手。
MCP这股浪潮也持续席卷一段时间了
目前各大平台、开源项目等收录的MCP-Server数量令人咋舌。
MCP-Server：可以把它理解成大模型“工具宝箱”，让AI从单纯的聊天机器，变成可以实际处理、解决问题的助手。
在mcp.so上，已经堆积了12000+ MCP-Server
Github上的Awesome-mcp-servers同样也收录了海量的MCP-Server
说实话，我第一次打开的时候，我整个人都傻了...
这么多工具，看得脑壳痛。
想在这里面找一个合适、好用的MCP-Server真有点大海捞针的意思。
虽然最近我也陆续分享了一些优质的MCP-Server
但还是有小伙伴问我：有没有实用的MCP推荐？
正好这段时间陆续体验了各大网站精选出来的上百款MCP-Server
这个过程既有惊喜也有失望
但更多的还是对MCP无限可能的感叹。
今天就给大家分享10个，目前我心目中最好用的MCP-Server
也相当于一次MCP工具备份吧
无论你是刚接触MCP的新手，还是寻找效率提升的老手，这份名单应该都值得收藏～
排名不分先后
minimax-mcp-server真的是一个集合了多模态（语音、图片、视频）的强大工具宝库。
封装了7个MiniMax的强大能力，MiniMax Audio的TTS（文本转语音）、语音克隆、海螺AI的文生视频、图生视频、以及文生图。
这些多模态工具组合起来会产生意想不到的效果。
Github地址：
是来自腾讯的MCP-Server，它支持把用AI生成的网站一键发布到互联网供别人访问，非常方便、快捷。
没有多余的废话，直接就给你一个访问链接，就挺酷的～
Github地址：
Fastgpt的RAG是我一直比较推崇的，真的是既轻量又好用。页面上传资料打造AI知识库，简单配置后就实现很棒的问答效果，是业界前列的存在。
最近Fastgpt也支持了对外提供MCP服务，可以很方便的把Fastgpt的RAG能力通过MCP集成到其他各类工具中。
一个可操作数据库的MCP，可以和RAG联合使用，增强知识库检索的全局能力，和准确度。
Github地址：
可以通过自然语言控制浏览器进行各种自动化操作，如网页导航、表单填写、元素交互等。
使用场景：适用于需要自动化完成浏览器任务的场景，如网页抓取、数据采集、自动化测试等等...
比如让它去浏览器帮你搜索各大电商平台的热门产品信息
这块如果大家有兴趣可以在评论区留言，可以单独出一期，详细讲解。
Github地址：
目前我个人觉得国内生图最强的还是即梦，特别是做一些海报、主图之类的。
可以接入MCP的即梦就更强了：结合大佬们的精美海报提示词，完全可以实现批量出图。
比如搞到飞书多维表格，或者就下载到本地，发挥想象，玩儿法很多。
DeepWiki可以理解成Github开源项目的百科全书（现已索引了超过3万个Github开源仓库）
DeepWiki 是一个由 Cognition AI 推出的免费工具，专注于为 GitHub 仓库生成结构化、类似维基百科的文档。它通过分析代码、README 文件和配置文件，自动生成详细的文档和交互式图表，帮助开发者快速理解复杂代码库。
deepwiki-mcp是非官方的，但比较实用，它的用法可以是下面这样
我觉得至少对我挺有帮助的
拿到一个新的开源项目可以先把地址丢过去，让AI从deepwiki-mcp返回的信息中，梳理整个项目，帮住我们快速理解一个开源项目的功能、架构、使用方式、部署方式等等，非常全面。
缺点就是deepwiki-mcp返回的信息太丰富了，非常消耗tokens，而且上下文长度支持太小的模型（比如DeepSeek V3）还会报错。
所以上图的案例里面我都是搭配支持400万上下文长度的minimax-01来使用，关键是价格好像还比DeepSeek API还便宜。
Github地址：
比较热门、且有代表性的是Fetch MCP和Firecrawl MCP
其中Fetch MCP可以快速抓取某个网页的内容
Firecrawl MCP不仅可以抓取当前页面的内容，还可以抓取到子页面的内容，可以说抓取的内容非常之全面。
Fetch MCP 适合快速抓取静态网页内容，适合轻量级任务。
Firecrawl MCP 适合处理复杂动态网页和大规模数据采集任务
如果对Firecrawl MCP感兴趣的朋友同样可以在评论区留言，后续可以单独出一期详细的讲解+教程。
Github地址：
用于实现文件系统操作。它允许 Cherry Studio（或其他支持 MCP 的客户端）与本地文件系统进行交互，包括读取、写入文件，创建、列出和删除目录，移动文件等。
我记得之前有很多朋友问过：有没有自动把AI生成的内容保存到本地的工具？
现在有了，就是File System MCP
使用场景有
文件管理：通过自然语言指令组织文件，创建目录结构，移动相关文件。
内容创作：直接在文件系统中写入和保存文档，生成报告，批量创建文件。
最后附上我平时常用的3个MCP客户端
Cherry Studio、Trae、Cursor
以及常用的3个MCP聚合平台（收录MCP的平台）
mcp.so
smithery.ai
Github的Awesome MCP Servers
欢迎大家拥抱MCP，创造无限可能～
另外，欢迎在评论区积极分享你认为实用的其他MCP-Server～共同学习、进步。
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来源：AIGC研究社一点号
