2026 年必不可少的 10 款 MCP Servers推荐

2026年你应该使用的十大 MCP 服务器

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）已成为将 AI 助手连接到外部工具和数据源的标准方式。MCP 让你的 AI 智能体能够直接查询数据库、读取文档、与 API 交互以及操作设计文件，而无需手动将上下文粘贴到聊天窗口中。

目前已有数百个 MCP 服务器可用，要找到值得安装的服务器可能会让人不知所措。本指南涵盖了 10 个不同类别中最实用的 MCP 服务器，并附带了各自的安装说明。

什么是 MCP？

MCP 是由 Anthropic 创建的开放标准，它在 AI 模型与外部系统之间提供了一个通用接口。可以把它想象成 AI 界的 USB：一种协议，连接多种设备。一个 MCP 服务器会公开工具和资源，任何兼容 MCP 的客户端（如 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf）都可以使用。

MCP 服务器的工作原理

你的 AI 客户端 (Claude Code, Cursor 等)
    |
    |-- MCP 协议 (基于 stdio/SSE 的 JSON-RPC) -->
    |
MCP 服务器 (公开工具 + 资源)
    |
    |-- 连接到 -->
    |
外部系统 (数据库, API, 文件系统等)

每个 MCP 服务器定义了一组 tools（AI 可以调用的函数）和 resources（AI 可以读取的数据）。AI 会根据你的对话内容决定何时以及如何使用它们。

十大 MCP 服务器

排名	服务器	类别	功能
1	Filesystem	核心	读取、写入、搜索和管理本地文件
2	PostgreSQL	数据库	查询和探索 Postgres 数据库
3	GitHub	DevOps	管理仓库、Issue、PR 和 Action
4	Figma	设计	提取设计稿、组件和 Token
5	Puppeteer	Web	控制浏览器进行测试和爬虫
6	Sentry	监控	查询错误、堆栈跟踪和性能数据
7	Supabase	后端	管理 Supabase 项目、表和认证
8	Notion	生产力	读写 Notion 页面和数据库
9	Slack	通讯	读取频道、发送消息、搜索历史
10	Memory	AI	为你的 AI 提供跨会话的持久化记忆

1. Filesystem MCP 服务器

文件系统服务器是最基础的 MCP 服务器。它允许你的 AI 助手以受控方式访问、读取、写入、搜索和组织本地系统上的文件。

使用理由： Claude Desktop 和其他 GUI 客户端本身没有原生文件访问权限。该服务器安全地弥补了这一差距。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/you/projects",
        "/Users/you/documents"
      ]
    }
  }
}

提供的工具： read_file, write_file, list_directory, search_files, move_file, get_file_info

最适用场景： 为 Claude Desktop 提供与 Claude Code 原生相同的文件访问权限。

2. PostgreSQL MCP 服务器

该服务器将你的 AI 助手直接连接到 PostgreSQL 数据库。它可以读取架构、运行查询，并帮你调试数据问题，而无需离开对话界面。

使用理由： 无需在 AI 聊天和数据库客户端之间来回切换，让 AI 直接查询数据库。

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://user:password@localhost:5432/mydb"
      ]
    }
  }
}

提供的工具： query (默认只读), list_tables, describe_table

安全提示： 默认配置为只读。仅在您信任 AI 处理数据并有备份的情况下才开启写入权限。

最适用场景： 数据分析、调试数据问题、编写和测试 SQL 查询。

3. GitHub MCP 服务器

GitHub MCP 服务器让你的 AI 助手能够通过 GitHub API 与代码仓库、Issue、Pull Request、工作流等进行交互。

使用理由： 在 AI 对话中管理整个 GitHub 工作流——创建 Issue、评审 PR、检查 CI 状态。

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_your_token_here"
      }
    }
  }
}

提供的工具： create_issue, list_issues, create_pull_request, get_pull_request, search_repositories, get_file_contents, push_files

最适用场景： 自动化 GitHub 工作流、根据错误报告创建 Issue、在 AI 辅助下评审 PR。

4. Figma MCP 服务器

该服务器允许你的 AI 读取 Figma 设计稿，并提取组件结构、样式、布局属性和设计 Token。

使用理由： 在单次对话中完成从设计到代码的转化。AI 读取 Figma 文件并生成匹配的前端代码。

{
  "mcpServers": {
    "figma": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "figma-developer-mcp"],
      "env": {
        "FIGMA_ACCESS_TOKEN": "figd_your_token_here"
      }
    }
  }
}

提供的工具： get_file, get_node, get_styles, get_components, get_images

最适用场景： 设计到代码的工作流、提取设计 Token、生成高还原度的组件。

5. Puppeteer MCP 服务器

Puppeteer 服务器让你的 AI 控制无头 Chrome 浏览器。它可以导航页面、截取屏幕、点击元素、填写表单并提取内容。

使用理由： 自动化测试、网页抓取、UI 视觉验证以及调试前端问题。

{
  "mcpServers": {
    "puppeteer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-puppeteer"]
    }
  }
}

提供的工具： navigate, screenshot, click, fill, evaluate, select

最适用场景： 端到端测试、抓取结构化数据、Web 应用的视觉质检 (QA)。

6. Sentry MCP 服务器

该服务器连接到你的 Sentry 账户，用于查询错误报告、堆栈跟踪、性能数据和发布信息。

使用理由： 当收到 Bug 报告后，AI 可以从 Sentry 中提取完整的堆栈跟踪并立即开始调试。

{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@sentry/mcp-server"],
      "env": {
        "SENTRY_AUTH_TOKEN": "sntrys_your_token_here",
        "SENTRY_ORG": "your-org-slug"
      }
    }
  }
}

提供的工具： list_issues, get_issue_details, get_event, search_issues, get_performance_data

最适用场景： Bug 分选、错误调试、性能分析。

7. Supabase MCP 服务器

该服务器提供对 Supabase 项目的完整访问权限，包括数据库管理、身份验证 (Auth) 配置、Edge Functions 和存储。

使用理由： 直接从 AI 对话中管理整个 Supabase 后端，无需切换到 Supabase 控制面板。

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supabase-mcp-server",
        "--supabase-url", "https://your-project.supabase.co",
        "--supabase-key", "your-service-role-key"
      ]
    }
  }
}

提供的工具： query, create_table, manage_auth, deploy_function, manage_storage

最适用场景： 使用 Supabase 进行全栈开发、数据库架构管理、Auth 设置。

8. Notion MCP 服务器

Notion 服务器让你的 AI 能够读写 Notion 页面、数据库和区块。它可以搜索你的工作区、创建新页面并更新现有内容。

使用理由： 将你的 Notion 工作区变成 AI 可以直接访问的知识库。非常适合提取规范、编写文档和更新项目进度追踪器。

{
  "mcpServers": {
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "notion-mcp-server"],
      "env": {
        "NOTION_API_KEY": "ntn_your_integration_token"
      }
    }
  }
}

提供的工具： search, get_page, create_page, update_page, query_database, append_blocks

最适用场景： 文档工作流、项目管理、在 Notion 和代码之间同步规范。

9. Slack MCP 服务器

该服务器连接到你的 Slack 工作区，让 AI 可以读取频道消息、搜索历史记录并发送消息。

使用理由： 将 Slack 讨论的内容引入到你的开发会话中。无需离开 AI 对话即可查找 Bug 报告、功能请求或部署说明。

{
  "mcpServers": {
    "slack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/slack-mcp-server"],
      "env": {
        "SLACK_BOT_TOKEN": "xoxb-your-bot-token"
      }
    }
  }
}

提供的工具： list_channels, read_messages, search_messages, post_message, get_thread

最适用场景： 从团队讨论中提取上下文、自动化状态更新、搜索 Bug 报告。

10. Memory MCP 服务器

Memory 服务器为你的 AI 提供跨会话的持久化记忆。它存储键值对、用户偏好和对话上下文，并在重启后依然有效。

使用理由： 通常，AI 助手在会话结束后会遗忘一切。该服务器让你的 AI 能够记住你的编码习惯、项目背景和个人偏好。

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    }
  }
}

提供的工具： store_memory, retrieve_memory, search_memories, list_memories, delete_memory

最适用场景： 希望 AI 记住决策、规范和背景信息的长期项目。

如何安装 MCP 服务器

上述所有示例均使用 Claude Desktop 的配置格式。配置文件路径取决于你的平台：

平台	配置文件路径
macOS	`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
Windows	`%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
Linux	`~/.config/Claude/claude_desktop_config.json`

对于 Claude Code，通过 CLI 添加 MCP 服务器：

# 向项目中添加服务器
claude mcp add postgres -- npx -y @modelcontextprotocol/server-postgres postgresql://localhost:5432/mydb

# 列出已配置的服务器
claude mcp list

# 移除服务器
claude mcp remove postgres

对于 Cursor，在 Settings > MCP Servers 中添加服务器，或编辑项目根目录下的 .cursor/mcp.json。

常见问题解答

MCP 服务器安全吗？ MCP 服务器在你的本地机器上运行。数据不会流经第三方服务器。然而，AI 可以使用服务器公开的所有工具，因此在连接敏感系统之前，请仔细审查可用工具。

我可以构建自己的 MCP 服务器吗？ 可以。MCP SDK 已支持 TypeScript 和 Python。实现一个基础服务器大约只需 50 行代码。

MCP 服务器兼容所有 AI 客户端吗？ MCP 服务器适用于任何兼容 MCP 的客户端：Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Continue 等。并非所有客户端都支持所有传输类型（如 stdio 与 SSE 的区别）。

我可以同时运行多少个 MCP 服务器？ 没有硬性限制。每个服务器作为一个独立的进程运行。大多数开发者会同时运行 3-5 个服务器，且不会出现性能问题。

总结

MCP 服务器将 AI 助手从孤立的聊天机器人转变为能够理解你整个工作流的互联工具。建议从 Filesystem 和 GitHub 服务器开始，然后根据需要添加数据库和设计类服务器。MCP 生态系统正在快速增长，请定期关注 MCP 服务器注册表以了解新动态。

如果你正在构建需要多媒体生成的 AI 应用，可以免费试用 Hypereal AI —— 提供 35 个积分，无需信用卡。Hypereal 的 API 可与启用了 MCP 的 AI 智能体无缝协作，在你的开发工作流中生成图像、视频和音频。

2026年你应该使用的十大 MCP 服务器

什么是 MCP？

MCP 服务器的工作原理

你的 AI 客户端 (Claude Code, Cursor 等)
    |
    |-- MCP 协议 (基于 stdio/SSE 的 JSON-RPC) -->
    |
MCP 服务器 (公开工具 + 资源)
    |
    |-- 连接到 -->
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外部系统 (数据库, API, 文件系统等)

每个 MCP 服务器定义了一组 tools（AI 可以调用的函数）和 resources（AI 可以读取的数据）。AI 会根据你的对话内容决定何时以及如何使用它们。

十大 MCP 服务器

排名	服务器	类别	功能
1	Filesystem	核心	读取、写入、搜索和管理本地文件
2	PostgreSQL	数据库	查询和探索 Postgres 数据库
3	GitHub	DevOps	管理仓库、Issue、PR 和 Action
4	Figma	设计	提取设计稿、组件和 Token
5	Puppeteer	Web	控制浏览器进行测试和爬虫
6	Sentry	监控	查询错误、堆栈跟踪和性能数据
7	Supabase	后端	管理 Supabase 项目、表和认证
8	Notion	生产力	读写 Notion 页面和数据库
9	Slack	通讯	读取频道、发送消息、搜索历史
10	Memory	AI	为你的 AI 提供跨会话的持久化记忆

1. Filesystem MCP 服务器

文件系统服务器是最基础的 MCP 服务器。它允许你的 AI 助手以受控方式访问、读取、写入、搜索和组织本地系统上的文件。

使用理由： Claude Desktop 和其他 GUI 客户端本身没有原生文件访问权限。该服务器安全地弥补了这一差距。

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/you/projects",
        "/Users/you/documents"
      ]
    }
  }
}

提供的工具： read_file, write_file, list_directory, search_files, move_file, get_file_info

最适用场景： 为 Claude Desktop 提供与 Claude Code 原生相同的文件访问权限。

2. PostgreSQL MCP 服务器

该服务器将你的 AI 助手直接连接到 PostgreSQL 数据库。它可以读取架构、运行查询，并帮你调试数据问题，而无需离开对话界面。

使用理由： 无需在 AI 聊天和数据库客户端之间来回切换，让 AI 直接查询数据库。

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://user:password@localhost:5432/mydb"
      ]
    }
  }
}

提供的工具： query (默认只读), list_tables, describe_table

安全提示： 默认配置为只读。仅在您信任 AI 处理数据并有备份的情况下才开启写入权限。

最适用场景： 数据分析、调试数据问题、编写和测试 SQL 查询。

3. GitHub MCP 服务器

GitHub MCP 服务器让你的 AI 助手能够通过 GitHub API 与代码仓库、Issue、Pull Request、工作流等进行交互。

使用理由： 在 AI 对话中管理整个 GitHub 工作流——创建 Issue、评审 PR、检查 CI 状态。

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_your_token_here"
      }
    }
  }
}

提供的工具： create_issue, list_issues, create_pull_request, get_pull_request, search_repositories, get_file_contents, push_files

最适用场景： 自动化 GitHub 工作流、根据错误报告创建 Issue、在 AI 辅助下评审 PR。

4. Figma MCP 服务器

该服务器允许你的 AI 读取 Figma 设计稿，并提取组件结构、样式、布局属性和设计 Token。

使用理由： 在单次对话中完成从设计到代码的转化。AI 读取 Figma 文件并生成匹配的前端代码。

{
  "mcpServers": {
    "figma": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "figma-developer-mcp"],
      "env": {
        "FIGMA_ACCESS_TOKEN": "figd_your_token_here"
      }
    }
  }
}

提供的工具： get_file, get_node, get_styles, get_components, get_images

最适用场景： 设计到代码的工作流、提取设计 Token、生成高还原度的组件。

5. Puppeteer MCP 服务器

Puppeteer 服务器让你的 AI 控制无头 Chrome 浏览器。它可以导航页面、截取屏幕、点击元素、填写表单并提取内容。

使用理由： 自动化测试、网页抓取、UI 视觉验证以及调试前端问题。

{
  "mcpServers": {
    "puppeteer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-puppeteer"]
    }
  }
}

提供的工具： navigate, screenshot, click, fill, evaluate, select

最适用场景： 端到端测试、抓取结构化数据、Web 应用的视觉质检 (QA)。

6. Sentry MCP 服务器

该服务器连接到你的 Sentry 账户，用于查询错误报告、堆栈跟踪、性能数据和发布信息。

使用理由： 当收到 Bug 报告后，AI 可以从 Sentry 中提取完整的堆栈跟踪并立即开始调试。

{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@sentry/mcp-server"],
      "env": {
        "SENTRY_AUTH_TOKEN": "sntrys_your_token_here",
        "SENTRY_ORG": "your-org-slug"
      }
    }
  }
}

提供的工具： list_issues, get_issue_details, get_event, search_issues, get_performance_data

最适用场景： Bug 分选、错误调试、性能分析。

7. Supabase MCP 服务器

该服务器提供对 Supabase 项目的完整访问权限，包括数据库管理、身份验证 (Auth) 配置、Edge Functions 和存储。

使用理由： 直接从 AI 对话中管理整个 Supabase 后端，无需切换到 Supabase 控制面板。

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supabase-mcp-server",
        "--supabase-url", "https://your-project.supabase.co",
        "--supabase-key", "your-service-role-key"
      ]
    }
  }
}

提供的工具： query, create_table, manage_auth, deploy_function, manage_storage

最适用场景： 使用 Supabase 进行全栈开发、数据库架构管理、Auth 设置。

8. Notion MCP 服务器

Notion 服务器让你的 AI 能够读写 Notion 页面、数据库和区块。它可以搜索你的工作区、创建新页面并更新现有内容。

使用理由： 将你的 Notion 工作区变成 AI 可以直接访问的知识库。非常适合提取规范、编写文档和更新项目进度追踪器。

{
  "mcpServers": {
    "notion": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "notion-mcp-server"],
      "env": {
        "NOTION_API_KEY": "ntn_your_integration_token"
      }
    }
  }
}

提供的工具： search, get_page, create_page, update_page, query_database, append_blocks

最适用场景： 文档工作流、项目管理、在 Notion 和代码之间同步规范。

9. Slack MCP 服务器

该服务器连接到你的 Slack 工作区，让 AI 可以读取频道消息、搜索历史记录并发送消息。

使用理由： 将 Slack 讨论的内容引入到你的开发会话中。无需离开 AI 对话即可查找 Bug 报告、功能请求或部署说明。

{
  "mcpServers": {
    "slack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/slack-mcp-server"],
      "env": {
        "SLACK_BOT_TOKEN": "xoxb-your-bot-token"
      }
    }
  }
}

提供的工具： list_channels, read_messages, search_messages, post_message, get_thread

最适用场景： 从团队讨论中提取上下文、自动化状态更新、搜索 Bug 报告。

10. Memory MCP 服务器

Memory 服务器为你的 AI 提供跨会话的持久化记忆。它存储键值对、用户偏好和对话上下文，并在重启后依然有效。

使用理由： 通常，AI 助手在会话结束后会遗忘一切。该服务器让你的 AI 能够记住你的编码习惯、项目背景和个人偏好。

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    }
  }
}

提供的工具： store_memory, retrieve_memory, search_memories, list_memories, delete_memory

最适用场景： 希望 AI 记住决策、规范和背景信息的长期项目。

如何安装 MCP 服务器

上述所有示例均使用 Claude Desktop 的配置格式。配置文件路径取决于你的平台：

平台	配置文件路径
macOS	`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
Windows	`%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json`
Linux	`~/.config/Claude/claude_desktop_config.json`

对于 Claude Code，通过 CLI 添加 MCP 服务器：

# 向项目中添加服务器
claude mcp add postgres -- npx -y @modelcontextprotocol/server-postgres postgresql://localhost:5432/mydb

# 列出已配置的服务器
claude mcp list

# 移除服务器
claude mcp remove postgres

对于 Cursor，在 Settings > MCP Servers 中添加服务器，或编辑项目根目录下的 .cursor/mcp.json。

常见问题解答

我可以构建自己的 MCP 服务器吗？ 可以。MCP SDK 已支持 TypeScript 和 Python。实现一个基础服务器大约只需 50 行代码。

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1. Filesystem MCP 服务器

2. PostgreSQL MCP 服务器

3. GitHub MCP 服务器

4. Figma MCP 服务器

5. Puppeteer MCP 服务器

6. Sentry MCP 服务器

7. Supabase MCP 服务器

8. Notion MCP 服务器

9. Slack MCP 服务器

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1. Filesystem MCP 服务器

2. PostgreSQL MCP 服务器

3. GitHub MCP 服务器

4. Figma MCP 服务器

5. Puppeteer MCP 服务器

6. Sentry MCP 服务器

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9. Slack MCP 服务器

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