2025 年必知 MCP 服务器汇总
如果你最近经常关注开发者社区，你可能已经注意到MCP（模型上下文协议）在讨论中出现的频率很高。感觉每个人都在尝试使用它，无论是用于开发工作流程、数据库查询，甚至是设计到代码的流程。
2024 年我一直关注着 MCP 的发展，现在已进入 2025 年，其生态系统如雨后春笋般涌现出新的服务器和集成方案。我最喜欢 MCP 的一点是，它规范了不同工具 API、数据库、云服务与 AI 代理和开发者工作流程的连接方式。现在，你无需再费力地拼凑自定义集成方案，只需“插入”一个 MCP 服务器即可开始工作。
在这篇汇总文章中，我整理了一些您在 2025 年可以使用的最实用、最有趣的 MCP 服务。我将它们分为开发、数据库、搜索和云等类别，以便您可以直接找到对您的工作最重要的服务。
无论您是在构建应用程序、管理项目，还是在尝试 AI 驱动的工作流程，这里可能都有 MCP 服务器可以为您节省时间（或激发您的下一个想法）。
开发和代码管理
1. GitHub MCP 服务器
- 功能：管理存储库、搜索文件以及与 GitHub 的 API 交互。
- 亮点：自动生成汇总 PR 和 Issue 的仪表板。
- 重要性：对于开源维护者和团队而言，此 MCP 通过让 AI 直接访问您的 GitHub 环境来减少上下文切换。
2. GitLab MCP 服务器
- 功能：提供项目管理并实现施工流程自动化。
- 应用场景：非常适合希望优化 CI/CD 工作流程的 DevOps 团队。
- 重要性： GitLab 用户可以无缝管理合并、构建和部署，而无需手动操作。
3. Apidog MCP 服务器
- 根据API规范生成或修改代码。
- 快速高效地搜索API规范内容。
- 自动更新DTO或添加注释。
- 直接从 API 数据创建 MVC 或其他结构化代码。
4. FastAPI-MCP
- 功能：将 FastAPI 端点转换为 AI 可用的工具。
- 亮点：自动解析 Swagger 规范。
- 重要性：开发者可以立即将后端 API 暴露给他们的 AI 工作流程。
数据库管理
5. SQLite MCP 服务器
- 功能：执行轻量级 SQL 查询并支持可视化数据分析。
- 适用场景：最适合本地数据集和小项目。
- 重要性：不希望使用庞大数据库基础设施的开发人员仍然可以集成结构化查询。
6. PostgreSQL MCP 服务器
- 功能：只读查询和模式分析。
- 安全特性：使用基于角色的访问控制 (RBAC) 来管理权限。
- 重要性：提供了一种安全、对人工智能友好的方法来查询最广泛使用的关系数据库之一。
7. Qdrant MCP 服务器
- 功能：对向量数据库进行语义搜索。
- 场景：适用于知识库中的相似性检索。
- 重要性：非常适合人工智能驱动的应用，例如聊天机器人、推荐引擎和 RAG 管道。
文件和内容管理
8.文件系统 MCP 服务器
- 功能：提供本地文件读取、写入和管理功能。
- 限制：需要 Node.js 环境。
- 重要性：赋予 AI 对计算机上文件的直接控制权——非常适合自动化任务。
9. Google 云端硬盘 MCP 服务器
- 功能：支持文档格式转换和联合检索。
- 功能：将 .doc 和 .ppt 文件转换为 HTML，以便于索引。
- 重要性：使云端存储的文档可供 AI 模型即时搜索。
10. Figma MCP 服务器
- 功能：直接从 Figma 设计生成前端代码（React/Vue）。
- 输出格式：可用于生产环境的 UI 组件。
- 重要性：这弥合了设计师和开发人员之间的差距，减少了交接过程中的摩擦。
Figma MCP搜索引擎和网络数据
11. Brave Search MCP 服务器
- 功能：集成 Brave 的无广告、隐私优先的搜索引擎。
- 过滤：以隐私保护模式运行。
- 重要性：非常适合需要获得公正结果的研究工作流程。
12. Kagi MCP 服务器
- 功能：提供以学术内容为重点的公正搜索结果。
- 亮点：优先考虑学术和研究资源。
- 重要性：非常适合学生、研究人员和技术专业人员。
13. Tavily MCP 服务器
- 功能：多模式爬虫，用于主题研究。
- 深度：支持垂直行业特定分析。
- 重要性：帮助人工智能代理从整个网络收集特定领域的知识。
14. Firecrawl MCP 服务器
- 功能：执行动态爬取和智能数据分析。
- 场景：非常适合用于电子商务竞争监测和舆情分析。
- 重要性：将网络抓取转化为企业可获得的结构化洞察。
协作与项目管理
15. Slack MCP 服务器
- 功能：自动化机器人管理和消息处理。
- 场景：生成每日对话摘要。
- 重要性：无需手动解析 Slack 对话即可让团队及时了解最新信息。
16. Jira MCP 服务器
- 功能：为敏捷仪表盘提供智能编排。
- 插件生态系统：与 Zapier 集成，实现更多自动化功能。
- 重要性：简化迭代计划和任务跟踪。
云服务集成
17. Cloudflare MCP 服务器
- 功能：管理边缘计算资源。
- 支持的服务：工人、KV 和 R2。
- 重要性：对于部署全球分布式应用程序的开发人员来说至关重要。
18.阿里云 MCP 专区
- 功能：集成了 30 多种服务，包括支付和地图。
- 功能：支持OCR和语音识别。
- 重要性：扩展 AI 代理在企业级服务中的功能。
其他实用工具
19. Spotify MCP 服务器
- 功能：分析收听习惯并创建智能播放列表。
- 场景：生成基于心情或活动的播放列表。
- 重要性：这表明 MCP 不仅适用于开发者——音乐爱好者也能享受到 AI 驱动的个性化服务。
20.获取 MCP 服务器
- 功能：将网页结构简化为简洁的 Markdown 格式。
- 输出优化：将 HTML 转换为 AI 友好的格式。
- 重要性：为模型提供可读内容，以便进行训练或检索。
最后想说的话
模型上下文协议 (MCP) 生态系统正在迅速发展，其服务器涵盖了从代码编写到云管理再到娱乐等各个领域。令人印象深刻的是其广泛的应用范围：一些 MCP 服务器适用于日常开发工作流程（例如 GitHub、PostgreSQL 和 Trello），而另一些则能带来全新的体验（例如 Spotify、Qdrant 和 Figma）。
对于开发者、研究人员和企业而言，在 2025 年采用 MCP 意味着更高的自动化程度、更少的上下文切换以及能够完成实际工作的更智能的 AI 系统。我的建议是：先从几个与你的技术栈相匹配的核心服务器入手——如果你是开发者，可以选择 GitHub + PostgreSQL；如果你是管理者，可以选择 Google Drive + Trello。然后随着需求的增长，再扩展到其他更专业的服务器。
文章来源：https://dev.to/therealmrmumba/my-2025-roundup-of-must-know-mcp-services-3146