前言

Model Context Protocol（MCP）正在改变程序员与AI的协作方式。通过MCP，AI助手可以直接访问你的开发工具、数据库、API和各种服务，让AI从"对话工具"真正变成"生产力伙伴"。

本文汇总了30+个程序员实际在用、Reddit和社区高度推荐的MCP工具，每个都附带详细说明和官方文档链接，帮助你快速构建强大的AI开发工作流。

🎯 一、开发基础设施

1. GitHub MCP

这是什么： GitHub MCP是连接AI助手与GitHub平台的桥梁，让你可以用自然语言管理代码仓库。无需离开对话界面，就能完成代码审查、Issue管理、PR操作等GitHub日常任务。

核心功能详解：

  • 仓库管理：创建、克隆、搜索仓库，查看项目结构和文件内容

  • Issue处理：自动从bug描述创建Issue，添加标签，分配给团队成员，追踪进度

  • Pull Request工作流：创建PR、添加评论、请求审查、合并代码，AI可以理解代码变更并提供建议

  • 代码搜索：在整个代码库中搜索特定函数、类或实现模式，快速定位代码位置

  • 自动化操作：触发GitHub Actions、检查CI状态、自动化重复性任务

实际使用场景：

  • 你发现了一个bug，直接对AI说"为这个错误创建一个GitHub Issue"，AI会自动分析上下文，创建包含错误描述、堆栈跟踪和重现步骤的Issue

  • 在代码审查时，AI可以获取PR的diff，分析代码变更，指出潜在问题或风格不一致

  • 需要了解项目历史时，AI可以查询commit历史，解释某个功能是如何演进的

  • 自动化团队工作流：当有新PR时，AI可以根据修改的文件自动添加合适的标签和审查者

为什么需要它： 避免频繁切换到浏览器查看GitHub，所有代码管理都在AI对话中完成，大幅提升开发效率。

官方文档： https://docs.github.com/en/copilot/concepts/context/mcp
GitHub仓库： https://github.com/github/github-mcp-server

2. Docker MCP

这是什么： Docker MCP让AI助手能够直接操作Docker容器和镜像，用自然语言完成容器化开发的所有操作。相当于给AI装上了DevOps的能力。

核心功能详解：

  • 容器生命周期管理：启动、停止、重启容器，查看运行状态和日志，就像使用docker命令一样

  • 多语言环境支持：AI自动识别项目使用的编程语言，选择合适的基础镜像和包管理器（npm、pip、maven等）

  • 代码执行隔离：在独立的容器中运行代码，避免污染本地环境，每次执行都是干净的环境

  • 镜像管理：构建、拉取、推送镜像，优化镜像大小和构建时间

  • 资源控制：设置内存和CPU限制，防止资源耗尽，确保系统稳定性

实际使用场景：

  • 测试新库或框架时，AI可以在临时容器中安装和测试，不影响你的开发环境

  • 调试多服务应用时，AI帮你启动数据库、Redis、消息队列等依赖服务

  • 需要不同Python版本测试时，AI可以快速创建多个版本的容器并运行测试

  • 排查生产环境问题时，AI可以拉取生产镜像，在本地容器中重现问题

为什么需要它： 彻底解决"在我机器上能跑"的问题，让环境管理变得简单，同时保证本地开发环境的整洁。

官方文档： https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/docker

3. Filesystem MCP

这是什么： Filesystem MCP赋予AI读写本地文件的能力，让AI成为你的文件管理助手。它是最基础但也是最实用的MCP工具之一。

核心功能详解：

  • 智能文件操作：不只是简单的读写，AI能理解文件内容和结构，进行批量修改和重构

  • 目录遍历与搜索：在整个项目中搜索特定内容、文件类型或模式，比grep更智能

  • 代码生成与修改：AI可以创建新文件、修改现有代码、重构函数，所有更改直接保存到磁盘

  • 批处理操作：一次性处理多个文件，如批量重命名、格式化、添加版权声明等

  • 安全控制：可以限制AI只能访问特定目录，防止误操作重要文件

实际使用场景：

  • 生成项目脚手架：告诉AI"创建一个React项目结构"，AI会生成完整的目录和配置文件

  • 代码重构：要求AI"把所有的var改成const"，AI会遍历文件并智能替换

  • 文档生成：AI可以读取代码注释，自动生成README和API文档

  • 配置管理：批量更新所有package.json中的依赖版本

为什么需要它： AI不再只是给建议，而是真正能修改你的代码库，从"顾问"变成"实干家"。

官方文档： https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem

4. Context7 MCP

这是什么： Context7 MCP由Upstash开发，提供最新的、版本特定的库文档和代码示例，直接注入到AI的提示词中。解决AI训练数据过时的问题，确保生成的代码使用最新的API。

核心功能详解：

  • 实时文档注入：从官方文档源拉取最新文档，直接放入AI的上下文窗口

  • 版本特定：支持查询特定版本的库文档，避免API变更带来的问题

  • 一句话触发：在Cursor等AI编辑器中，只需说"use context7"即可自动获取相关文档

  • 覆盖主流库：支持Next.js、Zod、Tailwind、React Query等快速迭代的框架

  • 零手动切换：无需离开编辑器查文档，AI自动获取准确的API说明

实际使用场景：

  • 使用最新Next.js 15特性时，AI自动获取App Router最新API文档，而不是依赖旧的训练数据

  • 编写Zod验证schema时，Context7提供最新的类型定义和验证方法

  • 集成新库时，AI读取该库的最新文档，生成符合当前版本的代码

  • 避免幻觉API：AI不会编造不存在的函数或已废弃的方法

为什么需要它： LLM训练数据有截止日期，对于快速迭代的框架（如Next.js每几个月大版本更新），Context7确保AI使用最新、准确的API信息。

官方网站： https://context7.com/
GitHub仓库： https://github.com/upstash/context7

开发者评价： "必备工具！让AI不再生成过时的代码"

5. Ref MCP

这是什么： Ref MCP是一个专业的文档搜索工具，连接AI编码工具与技术文档。它包含1000+公共文档的最新索引，还可以摄取私有文档（如GitHub仓库、PDF），通过智能分块最小化token使用。

核心功能详解：

  • 精准文档搜索：搜索API、框架、服务、数据库、库的技术文档，找到最相关的部分

  • 智能分块：只返回需要的token，而不是整个页面（例如Figma API文档80k token，Ref只返回需要的200 token）

  • 深链接定位：返回文档页面的具体位置，方便验证AI给出的信息

  • 会话跟踪：在对话中避免重复搜索相同内容，每次搜索返回新的、未重复的结果

  • 回退工具：包含read_url和search_web工具，覆盖传统文档之外的搜索需求

实际使用场景：

  • 查询Figma API端点：ref_search_documentation 'Figma API post comment endpoint' 返回54 token的搜索结果，然后读取具体文档385 token

  • 复杂问题迭代搜索：AI自动优化搜索词，多轮搜索找到最准确的文档片段

  • 节省API成本：对于Claude Opus，避免每步浪费6000 token无关内容，11步的任务可以节省$1

  • 私有文档：摄取公司内部GitHub仓库或PDF文档，让AI访问私有知识库

为什么需要它： LLM在大量噪音上下文中表现更差，且token花费真金白银。Ref MCP通过精准检索，提升性能同时降低成本。

官方网站： https://ref.tools/
GitHub仓库： https://github.com/ref-tools/ref-tools-mcp

开发者评价： "告别翻文档，AI直接给你最准确的答案"

6. Sequential Thinking MCP

这是什么： Sequential Thinking MCP是一个思维辅助工具，它训练AI像资深工程师一样分解和解决复杂问题。不是直接给答案，而是引导你系统化地思考。

核心功能详解：

  • 问题分解：将复杂任务拆分成可管理的小步骤，每步都有明确的目标和验证方式

  • 结构化推理：按照"理解→分析→设计→实现→验证"的流程思考，避免遗漏关键环节

  • 架构设计辅助：帮助规划系统架构，考虑可扩展性、性能、安全性等多个维度

  • 调试策略：面对bug时，系统化地缩小问题范围，从最可能的原因开始排查

  • 决策记录：记录为什么做某个技术选型，方便后续回顾和团队交接

实际使用场景：

  • 设计复杂算法时，AI帮你列出需要考虑的边界条件、时间复杂度、空间复杂度

  • 排查难以复现的bug，AI引导你从日志、监控、代码逻辑等多角度分析

  • 做技术选型时，AI帮你列出评估标准：性能、社区活跃度、学习曲线、成本等

  • 重构大型模块前，AI协助制定安全的重构计划，分步骤实施，降低风险

为什么需要它： 编程不只是写代码，更重要的是思考。这个工具让AI成为你的思维教练，培养系统化解决问题的能力。

官方文档： https://github.com/sequentialread/sequential-thinking-mcp

社区评价： "像有了一个会思考的pair programmer"

🗄️ 二、数据库与数据管理

7. PostgreSQL MCP

这是什么： PostgreSQL MCP让AI直接连接和操作PostgreSQL数据库，用自然语言进行数据查询、Schema管理和性能优化。相当于给AI配了一个DBA助手。

核心功能详解：

  • 自然语言查询：说"找出上个月注册的活跃用户"，AI自动生成正确的SQL查询

  • Schema管理：查看表结构、索引、外键关系，AI能理解数据库设计的意图

  • 数据迁移辅助：生成ALTER TABLE语句，帮助安全地修改数据库结构

  • 性能分析：执行EXPLAIN ANALYZE，解释查询计划，指出性能瓶颈

  • 数据验证：检查数据完整性、查找重复记录、识别孤儿数据

实际使用场景：

  • 探索陌生数据库时，问AI"这个表是干什么的"，AI会分析表名、字段名和关系给出解释

  • 优化慢查询时，AI分析执行计划，建议添加哪些索引，如何重写查询

  • 做数据清洗，AI帮你编写复杂的UPDATE和DELETE语句，并先在测试环境验证

  • 生成测试数据，AI根据表结构生成符合约束的模拟数据

为什么需要它： 数据库操作不再需要记住复杂的SQL语法，AI理解你的意图并生成最优查询。

官方文档： https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/postgres

8. Supabase MCP

这是什么： Supabase MCP是开源Firebase替代方案的AI接口，提供数据库、认证、存储、实时订阅等全栈后端能力，让你用对话就能构建完整后端。

核心功能详解：

  • 数据库即服务：基于PostgreSQL，但提供更友好的API和实时功能

  • 认证系统：管理用户注册、登录、社交登录（Google、GitHub等），AI帮你配置认证流程

  • 实时订阅：监听数据库变化，AI帮你设置实时同步，无需写WebSocket代码

  • 存储管理：上传文件、生成CDN链接、设置访问权限，AI处理所有配置

  • Edge Functions：部署无服务器函数，AI帮你编写和部署业务逻辑

实际使用场景：

  • 快速原型开发：告诉AI"创建一个博客系统"，AI会创建posts表、设置权限、配置认证

  • 实时应用：开发聊天室时，AI配置实时订阅，自动处理消息同步

  • 用户管理：AI帮你实现"注册后发送验证邮件"的完整流程

  • 文件上传：AI生成上传图片到Supabase Storage的代码，包括压缩和CDN优化

为什么需要它： 几分钟内完成原本需要数天的后端搭建，专注于业务逻辑而非基础设施。

官方文档： https://supabase.com/docs/guides/getting-started/mcp

9. Neon MCP

这是什么： Neon MCP提供无服务器PostgreSQL能力，最大特色是"数据库分支"功能——像Git管理代码一样管理数据库，每个功能分支都有独立的数据库副本。

核心功能详解：

  • 数据库分支：为每个功能开发创建数据库分支，测试完成后合并，失败就丢弃

  • 即时创建与回滚：秒级创建新数据库实例，瞬间回滚到任意时间点

  • 自动扩缩容：根据负载自动调整资源，闲置时自动休眠，完全按使用付费

  • 零停机迁移：AI辅助进行Schema变更，不影响线上服务

  • 分离计算和存储：存储层独立，可以有多个计算层访问同一数据

实际使用场景：

  • 测试数据库迁移：创建一个分支，在上面测试ALTER TABLE，确认无误后应用到主库

  • 功能开发：每个开发者有自己的数据库分支，互不干扰，合并时才同步Schema

  • AB测试：为不同的实验组创建数据库分支，测试不同的数据模型

  • 快速回滚：部署后发现数据问题，一键回滚到部署前的数据状态

为什么需要它： 传统数据库迁移很危险，Neon的分支功能让你可以放心实验，大大降低数据库操作的风险。

官方文档： https://neon.com/docs/ai/neon-mcp-server

10. Memory MCP

这是什么： Memory MCP为AI提供图形化的长期记忆能力，存储实体、关系和上下文，让AI真正"记住"你的项目。不是简单的文本搜索，而是理解知识之间的关联。

核心功能详解：

  • 知识图谱存储：将代码库、文档、对话转化为实体和关系图

  • 智能关联：理解"UserService调用PaymentService"这样的关系，方便追溯调用链

  • 上下文持久化：跨对话保持项目上下文，下次对话时AI还记得你的项目结构

  • 语义检索：不是字符串匹配，而是理解概念相关性，找到真正相关的信息

  • 演化追踪：记录代码库的演化历史，理解为什么某个设计是这样的

实际使用场景：

  • 大型项目导航：问"支付功能相关的所有模块"，AI通过知识图谱找出所有相关代码

  • 新人入职：AI基于知识图谱生成项目架构介绍，解释各模块的职责和关系

  • 影响分析：修改一个API前，AI告诉你有哪些地方在调用它，避免breaking changes

  • 代码考古：AI能解释"为什么当初要这样设计"，基于历史对话和commit记录

为什么需要它： 对于有成千上万个文件的大型项目，传统的文本搜索已经不够用，需要AI真正"理解"代码库。

官方文档： https://github.com/jlowin/memory-mcp

社区推荐： "必备！让AI真正记住你的项目"

🌐 三、Web开发与自动化

11. Playwright MCP

这是什么： Playwright MCP让AI控制真实浏览器进行自动化测试和网页操作。相比传统E2E测试工具，AI能理解页面内容并智能决策，而不只是执行预定义的脚本。

核心功能详解：

  • 跨浏览器测试：同时在Chromium、Firefox、WebKit上测试，AI自动处理浏览器差异

  • 智能等待：AI理解页面加载状态，自动等待元素出现、网络请求完成，无需手动设置超时

  • 视觉回归测试：截图对比，AI能识别关键的UI变化并忽略无关差异

  • 交互模拟：点击、输入、拖拽、滚动等操作，AI模拟真实用户行为

  • 网络拦截：监控和修改网络请求，测试各种网络条件和错误情况

实际使用场景：

  • 自动化测试：告诉AI"测试登录流程"，AI会打开浏览器、填表、点击按钮、验证结果

  • 爬虫开发：爬取需要JavaScript渲染的网站，AI处理分页、登录、验证码等复杂场景

  • 性能监控：AI定期访问网站，记录加载时间、资源消耗，生成性能报告

  • UI测试：AI对比不同版本的页面截图，高亮显示变化的部分

为什么需要它： 编写和维护E2E测试很繁琐，有了AI加持，只需描述测试场景，AI自动生成并执行测试。

官方文档： https://github.com/executeautomation/mcp-playwright

12. Puppeteer MCP

这是什么： Puppeteer MCP专注于Chrome/Chromium自动化，提供了比Playwright更底层的控制能力。适合需要精细控制浏览器行为的场景。

核心功能详解：

  • 无头浏览器：在服务器上运行Chrome，无需图形界面，节省资源

  • PDF生成：将网页转换为PDF，保持完美的布局和样式，支持自定义页眉页脚

  • 截图工具：全页面截图、元素截图、不同设备尺寸的截图

  • 性能追踪：使用Chrome DevTools Protocol记录详细的性能指标

  • 设备模拟：模拟手机、平板等不同设备，测试响应式设计

实际使用场景：

  • 自动生成报告PDF：从动态数据生成图表，渲染成网页，然后转换为PDF

  • 社交媒体预览图：自动生成Open Graph图片，用于分享链接时的预览

  • 监控竞品网站：定期截图保存，追踪竞争对手的产品和价格变化

  • 自动化表单填写：批量处理需要人工操作的网页表单

为什么需要它： 很多网页任务需要浏览器环境，Puppeteer让这些任务完全自动化，解放双手。

官方文档： https://github.com/puppeteer/puppeteer

13. Chrome DevTools MCP

这是什么： Chrome DevTools MCP让AI直接访问Chrome开发者工具的所有功能。等于把一个资深前端工程师的调试能力赋予了AI。

核心功能详解：

  • 实时调试：在运行的网页上设置断点、查看变量、修改代码，立即看到效果

  • 网络分析：监控所有HTTP请求，分析加载时间、失败原因、payload大小

  • 性能分析：记录页面渲染过程，找出性能瓶颈，如长任务、布局抖动

  • DOM检查：查看和修改DOM结构，测试不同的HTML和CSS

  • Console交互：在页面上下文中执行JavaScript，测试API调用

实际使用场景：

  • 调试前端bug：告诉AI"网页加载慢"，AI分析Network tab，发现某个资源加载超时

  • 性能优化：AI录制页面加载过程，指出"这个组件重渲染了5次，应该用React.memo优化"

  • 样式调试：AI检查元素的computed styles，找出为什么CSS不生效

  • API问题排查：AI查看XHR请求，发现返回的数据格式与预期不符

为什么需要它： 前端调试很繁琐，需要在多个面板间切换。AI可以综合分析所有信息，快速定位问题。

官方文档： https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

14. Figma MCP

这是什么： Figma MCP打通设计和开发的最后一公里，让AI能读取Figma设计稿并直接生成代码。设计师和开发者终于能用同一种语言交流了。

核心功能详解：

  • 设计稿读取：AI获取完整的设计信息：布局、颜色、字体、间距、组件层级

  • 组件提取：识别可复用的UI组件，生成对应的React/Vue组件代码

  • 设计令牌导出：提取颜色变量、间距系统、字体定义，生成CSS变量或JS常量

  • 响应式布局：分析不同尺寸的设计稿，生成适配代码

  • 资源导出：批量导出图标、图片，自动优化尺寸和格式

实际使用场景：

  • 快速原型实现：设计师完成Figma设计，AI生成90%的前端代码，开发者只需调整细节

  • 设计系统同步：设计令牌变更后，AI自动更新代码中的样式变量，保持一致性

  • 组件库开发：AI从Figma组件库生成Storybook文档和代码

  • 设计评审：AI对比新旧设计稿，列出所有变更点，防止遗漏

为什么需要它： 设计稿到代码的转换是最耗时的环节，AI自动化这个过程，让开发者专注于业务逻辑。

官方文档： https://mcp.figma.com/

15. shadcn MCP

这是什么： shadcn MCP是shadcn/ui官方提供的MCP服务器，让AI助手能够浏览、搜索和安装shadcn/ui组件库中的组件。支持多注册表（公共、私有、第三方）访问。

核心功能详解：

  • 自然语言安装：说"add a login form"或"Build a landing page using components"，AI自动选择和安装组件

  • 浏览组件：列出所有可用的components、blocks和templates

  • 跨注册表搜索：在shadcn/ui官方注册表、公司私有库、第三方注册表中查找组件

  • 多注册表支持：通过components.json配置访问私有或第三方组件源

  • 项目集成：AI理解项目配置，自动处理依赖和安装路径

实际使用场景：

  • 快速原型：告诉AI"创建一个带有card、button和dialog的仪表板"，AI从shadcn注册表获取并安装组件

  • 私有组件库：配置公司内部的shadcn组件注册表，AI访问企业专有设计系统

  • 多框架支持：虽然官方服务器针对React，社区扩展支持Svelte、Vue、React Native

  • 代码生成：AI不仅安装组件，还能生成使用这些组件的完整页面代码

为什么需要它： shadcn/ui是最流行的React组件库之一（无头、可定制、美观），MCP让AI能直接与组件注册表交互，而不是依赖过时的训练数据。

官方文档： https://ui.shadcn.com/docs/mcp
社区GitHub： https://github.com/shadcn-ui (主项目) / 多个社区MCP实现

社区评价： "前端开发必备，配合Figma MCP更强大"

🔍 四、搜索与研究

16. Perplexity MCP

这是什么： Perplexity MCP接入Perplexity AI的搜索能力，提供带引用来源的实时搜索。不同于普通搜索引擎返回链接列表，它直接给出答案并标注信息来源。

核心功能详解：

  • AI驱动搜索：理解搜索意图，不是简单的关键词匹配，而是语义理解

  • 实时信息检索：获取最新的技术文档、新闻、API更新，突破AI知识截止日期限制

  • 源引用系统：每个答案都标注信息来源，方便验证和深入阅读

  • 深度研究模式：对复杂问题进行多轮搜索和综合分析，生成研究报告

  • 专业搜索：针对学术论文、代码示例、技术文档等不同类型内容优化

实际使用场景：

  • 学习新技术：问"Next.js 14有什么新特性"，AI搜索最新文档并总结关键变化

  • 调试第三方库：遇到报错时，AI搜索Stack Overflow和GitHub issues，找到解决方案

  • 市场调研：AI搜索多个来源，综合分析某个技术的采用率、优缺点、替代方案

  • API文档查询：即使文档网站改版，AI也能找到最新的API使用方法

为什么需要它： AI训练数据有截止日期，Perplexity让AI能获取最新信息，保持知识的时效性。

官方文档： https://github.com/perplexityai/modelcontextprotocol

17. Brave Search MCP

这是什么： Brave Search MCP提供隐私优先的搜索能力，不追踪用户数据。适合需要保护搜索隐私或寻找未被过滤内容的场景。

核心功能详解：

  • 零追踪搜索：完全匿名，不记录搜索历史和用户画像

  • 独立索引：使用Brave自己的索引，不依赖Google，结果更多样化

  • 即时答案：对常见问题直接显示答案，无需点击链接

  • 本地搜索：支持地理位置相关的搜索，找附近的服务和商家

  • 灵活过滤：按时间、地区、内容类型筛选搜索结果

实际使用场景：

  • 技术文档搜索：查找官方文档、教程、代码示例，避免被SEO内容干扰

  • 敏感项目调研：公司内部项目不想留下搜索记录，使用隐私搜索

  • 冷门技术查询：Google可能过滤掉的小众技术，在Brave能找到

  • API调用成本：Brave提供免费tier（2000次/月），适合个人项目

为什么需要它： 隐私保护和搜索质量并重，而且对个人开发者免费，降低了接入成本。

官方文档： https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/brave-search

18. DuckDuckGo MCP

这是什么： DuckDuckGo MCP是最容易上手的搜索工具——完全免费，无需API密钥，开箱即用。牺牲一些高级功能换取极致的便利性。

核心功能详解：

  • 即装即用：无需注册账号或申请API密钥，配置后立即可用

  • 隐私搜索：DuckDuckGo的核心理念就是隐私，不追踪任何用户数据

  • 即时答案：对于常识问题、计算、单位转换等提供快速答案

  • 新闻搜索：快速查找最新新闻和事件

  • 简洁结果：返回的信息精简，适合快速查询

实际使用场景：

  • 快速验证：开发中遇到语法问题，快速搜索确认正确用法

  • 概念解释：新人入职时询问专业术语，AI通过搜索给出通俗解释

  • 工具对比："Redis vs Memcached"，AI搜索并总结对比

  • 免费原型开发：个人项目不想付费，使用DuckDuckGo实现搜索功能

为什么需要它： 零门槛、零成本，是测试和学习MCP的最佳起点，也适合非商业项目。

官方文档： https://github.com/ddg-mcp/duckduckgo-mcp

程序员推荐： "不需要API密钥，开箱即用"

💼 五、团队协作与项目管理

19. Slack MCP

这是什么： Slack MCP让AI成为你的团队沟通助手，自动处理消息、通知、文件共享等日常沟通任务。AI不仅能读取消息，还能主动发送和管理频道。

核心功能详解：

  • 消息自动化：根据代码事件（如部署成功、测试失败）自动发送Slack通知

  • 频道管理：创建频道、添加成员、设置话题和描述

  • 文件共享：上传代码片段、日志文件、截图到Slack，方便团队讨论

  • 搜索历史：在海量聊天记录中快速找到关键信息和决策记录

  • 工作流触发：通过Slack命令触发CI/CD、部署、数据库查询等操作

实际使用场景：

  • CI/CD通知：代码合并后，AI自动在Slack发布部署状态，@相关人员

  • Bug报告自动化：用户报告问题时，AI在Slack创建讨论，同时在GitHub创建Issue

  • 团队答疑机器人：新人问"如何配置开发环境"，AI从历史消息中找到标准答案

  • 会议总结：AI读取会议频道的讨论，生成action items并分配任务

官方文档： https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/slack

20. Linear MCP

这是什么： Linear MCP连接现代项目管理工具Linear，让AI帮你管理Issue、规划Sprint、追踪进度。Linear以速度和简洁著称，MCP让它更加高效。

核心功能详解：

  • Issue快速创建：从bug描述、用户反馈、代码注释自动创建结构化的Issue

  • 智能分配：根据团队成员的技能和当前工作量，AI建议合适的负责人

  • 进度追踪：查询某个功能的开发进度，AI汇总所有相关Issue的状态

  • Sprint规划：AI分析Issue的优先级和依赖关系，建议合理的Sprint计划

  • 自动化工作流：代码合并后自动更新Issue状态，保持Linear和GitHub同步

实际使用场景：

  • 敏捷开发：每日站会前，AI生成团队昨天的进度报告和今日计划

  • Bug分类：AI读取bug报告，自动打上标签（frontend/backend/urgent）并分配优先级

  • 技术债务管理：AI识别代码中的TODO注释，在Linear创建技术债务Issue

  • 发布规划：AI列出下个版本需要完成的所有Issue，评估是否能按时发布

官方文档： https://linear.app/docs/mcp

21. Jira MCP

这是什么： Jira MCP连接企业级项目管理工具Jira，让AI处理复杂的工作流、看板和报告。特别适合大型团队和遵循正规敏捷流程的组织。

核心功能详解：

  • Issue全生命周期：创建、更新、转移Issue状态，从Backlog到Done的完整流程

  • 复杂工作流：处理多阶段审批、跨团队协作等复杂场景

  • Sprint管理：规划Sprint、分配Story Points、跟踪燃尽图

  • 报表生成：速度图(Velocity)、累积流图(CFD)、周期时间等敏捷指标

  • 权限管理：根据不同角色（开发、测试、PO）设置访问权限

实际使用场景：

  • 大型项目跟踪：AI汇总多个子项目的进度，生成高层管理报告

  • 跨团队协作：前端团队完成后，AI自动将Issue移交给后端团队

  • 质量保证：测试团队发现bug，AI创建关联到相应Story的Bug Issue

  • 发布管理：AI列出待发布的所有Issue，检查是否都通过测试

官方文档： https://github.com/jira-mcp/jira-server

22. Notion MCP

这是什么： Notion MCP让AI操作Notion的页面和数据库，打造智能知识库。Notion的灵活性加上AI的智能，知识管理变得轻而易举。

核心功能详解：

  • 页面CRUD：创建、读取、更新Notion页面，AI理解Notion的块结构

  • 数据库操作：查询、过滤、排序Notion数据库，就像操作电子表格

  • 模板应用：根据场景自动应用合适的模板（会议纪要、项目规划等）

  • 关联建立：在不同页面间建立双向链接，构建知识网络

  • 批量操作：批量更新属性、移动页面、整理归档

实际使用场景：

  • 会议纪要自动化：会议结束后，AI从录音生成纪要并保存到Notion

  • 项目文档生成：新项目开始时，AI自动创建项目wiki、技术方案、任务列表

  • 知识检索：在大型Notion workspace中搜索相关信息，AI理解上下文给出最相关结果

  • 定期报告：每周五AI从Notion数据库提取本周完成的任务，生成周报

官方文档： https://developers.notion.com/docs/mcp

23. Asana MCP

这是什么： Asana MCP连接Asana任务管理平台，适合注重清晰度和执行力的团队。比Jira轻量，比Trello强大，找到了复杂度和易用性的平衡点。

核心功能详解：

  • 任务层级：管理任务、子任务、里程碑，AI理解任务间的依赖关系

  • 项目视图切换：在列表、看板、时间线、日历视图间切换，不同视角看进度

  • 自动化规则：设置触发器（如任务完成后自动创建下一个任务）

  • 工作负载平衡：AI分析团队成员的任务量，建议重新分配以平衡工作负载

  • 自定义字段：添加优先级、预估时间、标签等字段，丰富任务信息

实际使用场景：

  • 产品路线图：AI从产品backlog创建季度路线图，设置里程碑

  • 资源规划：AI查看团队的任务分配，发现某人过载，建议重新分配

  • 跨职能协作：设计完成后，AI自动通知开发团队并创建开发任务

  • 回顾总结：Sprint结束后，AI统计完成率、延期任务，生成复盘报告

官方文档： https://developers.asana.com/docs/mcp

☁️ 六、云服务与部署

24. Vercel MCP

这是什么： Vercel MCP让AI管理你的Vercel部署，从项目配置到环境变量，从部署日志到性能监控，一切都能通过对话完成。

核心功能详解：

  • 一键部署：AI读取你的代码，配置构建设置，自动部署到Vercel

  • 环境管理：添加、修改环境变量，区分开发、预览、生产环境

  • 部署诊断：部署失败时，AI分析日志，指出具体错误和修复建议

  • 性能监控：查看每次部署的性能指标，AI给出优化建议

  • 文档集成：搜索Vercel官方文档，快速找到配置方法

实际使用场景：

  • 快速迭代：修改代码后，告诉AI"部署到预览环境"，几秒钟后有预览链接

  • 环境配置：AI帮你配置API密钥、数据库连接等环境变量，避免手动输入错误

  • 问题排查：部署后网站500错误，AI查看日志发现是环境变量缺失

  • A/B测试：为不同的实验组部署不同版本，AI管理多个deployment

官方文档： https://mcp.vercel.com/

25. EdgeOne Pages MCP

这是什么： EdgeOne Pages MCP是腾讯云EdgeOne提供的部署服务，让AI助手能够将HTML内容、文件夹或全栈项目部署到EdgeOne Pages，并获得公开访问的URL。特别适合中国市场和亚洲用户。

核心功能详解：

  • 一键部署：通过AI对话，将HTML、文件夹或ZIP包部署到EdgeOne Pages，秒级生成公开链接

  • 无需登录模式：deploy_html工具无需API token，直接部署HTML内容并获取公开URL

  • 全栈项目支持：deploy_folder工具支持Next.js等全栈框架，完整项目一键部署

  • 边缘函数集成：支持EdgeOne Pages Functions（类似Cloudflare Workers），在边缘运行代码

  • KV存储：集成边缘KV存储，实现数据持久化

实际使用场景：

  • AI生成网页快速分享：AI生成一个HTML页面后，立即部署并获得可分享的链接，无需手动操作

  • 全栈应用部署：开发完Next.js应用后，AI部署到EdgeOne Pages，支持SSR和API路由

  • 中国市场加速：利用EdgeOne在中国的3200+边缘节点，为国内用户提供极速访问

  • 临时演示页面：快速创建产品演示或营销页面，自动分配公开URL

为什么需要它： 国外CDN在中国访问慢，EdgeOne是腾讯云的边缘网络，在亚洲特别是中国市场有显著性能优势。MCP让部署完全自动化。

官方文档： https://edgeone.ai/document/173173997276819456
GitHub仓库： https://github.com/TencentEdgeOne/edgeone-pages-mcp

适合人群： 服务中国/亚洲用户的开发者

26. Cloudflare MCP

这是什么： Cloudflare MCP让AI管理Cloudflare的边缘网络服务，从Workers部署到DNS配置，从CDN优化到安全防护。全球300+城市的边缘节点，尽在掌控。

核心功能详解：

  • Workers部署：用AI编写和部署边缘函数，在全球边缘节点运行代码

  • DNS管理：添加、修改DNS记录，AI帮你处理A、CNAME、MX等各种类型

  • CDN配置：设置缓存规则、页面规则，优化静态资源加载速度

  • 安全防护：配置WAF规则、DDoS防护、Bot管理，保护网站安全

  • Analytics分析：查看流量统计、请求分布、缓存命中率等指标

实际使用场景：

  • 边缘计算：AI编写Workers脚本，在边缘处理API请求，降低延迟

  • 全球加速：AI分析流量模式，优化CDN配置，提升不同地区的访问速度

  • 安全事件响应：发现攻击时，AI快速更新WAF规则，阻止恶意请求

  • 多环境管理：为开发、测试、生产配置不同的DNS记录和Workers路由

官方文档： https://developers.cloudflare.com/workers/

27. Netlify MCP

这是什么： Netlify MCP专注于Jamstack应用部署，提供静态站点托管、无服务器函数、表单处理等全套服务。对于静态网站和SSG应用，比传统服务器简单十倍。

核心功能详解：

  • Git集成部署：连接GitHub仓库，代码push后自动构建部署

  • 无服务器函数：部署API端点，无需管理服务器，按需执行

  • 表单处理：无需后端代码就能处理表单提交，自动防垃圾

  • A/B测试：按百分比分流到不同版本，测试新功能效果

  • 访问控制：设置密码保护、JWT认证，控制谁能访问网站

实际使用场景：

  • 文档网站：AI管理文档站点的部署，PR预览让审查更直观

  • 营销活动：快速部署落地页，AI配置表单收集用户信息

  • 项目演示：为每个feature branch生成预览链接，方便展示给客户

  • 渐进式发布：新版本先给10%用户，AI监控错误率，决定是否全量发布

官方文档： https://netlify-mcp.netlify.app/

💳 七、支付与API工具

28. Stripe MCP

这是什么： Stripe MCP让AI处理支付业务逻辑，从创建产品、管理订阅到分析收入，所有金融操作都能用自然语言完成。

核心功能详解：

  • 产品和价格管理：创建商品、设置价格、配置订阅计划（月付/年付）

  • 客户生命周期：管理客户信息、订阅状态、支付历史

  • 支付处理：创建支付链接、处理一次性支付、设置自动扣款

  • 账单管理：查看发票、发送收据、处理退款

  • 财务分析：统计收入、MRR（月度经常性收入）、流失率等关键指标

实际使用场景：

  • SaaS定价测试：快速创建新的定价方案，测试不同价格点的转化率

  • 客户服务：客户投诉扣款问题，AI查询交易记录，说明扣款明细

  • 财务报表：月底生成收入报告，AI分析收入来源和增长趋势

  • 订阅迁移：客户升级套餐，AI计算按比例退款并创建新订阅

官方文档： https://mcp.stripe.com

29. Replicate MCP

这是什么： Replicate MCP让AI调用其他AI模型，实现"AI套娃"。需要图像生成、音频处理、视频分析？通过Replicate调用专业模型，几行代码搞定。

核心功能详解：

  • 模型市场：访问数千个预训练模型，涵盖图像、音频、文本、3D等领域

  • 按需计算：无需自己购买GPU，按使用量付费，用多少付多少

  • 一键部署：将自己的模型部署到Replicate，获得API端点

  • 版本管理：模型更新时，AI自动使用最新版本或指定历史版本

  • 批处理：批量处理图片、视频，AI管理队列和并发

实际使用场景：

  • 内容生成：博客需要配图，AI调用FLUX模型生成符合文章主题的插图

  • 图片处理：批量放大用户上传的头像，使用超分辨率模型提升清晰度

  • 语音合成：将文档转换为播客，AI调用TTS模型生成自然的语音

  • 视频分析：分析视频内容，提取关键帧，生成字幕和摘要

官方文档： https://replicate.com/docs/reference/mcp

30. Apidog MCP

这是什么： Apidog MCP让AI参与API的完整生命周期管理——设计、测试、文档、SDK生成。不再需要分别使用Postman、Swagger等多个工具，一站式解决API开发所有问题。

核心功能详解：

  • API设计：用自然语言描述API需求，AI生成OpenAPI规范和接口定义

  • 自动测试：AI根据API规范生成测试用例，覆盖正常场景和边界情况

  • SDK生成：一键生成多语言SDK（JavaScript、Python、Java等），保持与API同步

  • 文档生成：自动生成美观的API文档，包含示例代码和参数说明

  • Mock服务：基于API定义自动生成Mock数据，前后端并行开发

实际使用场景：

  • API first开发：项目开始时，AI帮助设计RESTful API规范，生成文档和Mock服务

  • 接口测试：AI编写测试脚本，自动化测试API的各种情况，回归测试一键运行

  • 客户端SDK：后端API更新后，AI自动生成新版本SDK，通知前端团队

  • API文档：代码变更后，AI自动更新文档，保持文档与实现同步

为什么需要它： API开发涉及多个环节，Apidog MCP让AI统一管理，减少工具切换，提高协作效率。

官方文档： https://apidog.com/mcp

开发者评价： "让API开发变得简单"

🔐 八、代码质量与安全

31. Semgrep MCP

这是什么： Semgrep MCP是代码安全扫描工具，AI用它检查代码中的安全漏洞、代码异味和违反最佳实践的地方。比传统linter更智能，理解代码语义。

核心功能详解：

  • 安全漏洞检测：SQL注入、XSS、CSRF、不安全的反序列化等常见漏洞

  • 代码质量检查：发现性能问题、代码重复、过于复杂的函数

  • 自定义规则：为你的项目编写专属的代码规范检查规则

  • 多语言支持：支持30+种编程语言，统一的规则语法

  • 增量扫描：只检查变更的代码，CI/CD中快速完成扫描

实际使用场景：

  • PR审查：提交PR后，AI自动运行Semgrep，在代码评论中指出安全问题

  • 重构辅助：重构前扫描潜在问题，重构后验证没有引入新bug

  • 安全审计：定期全量扫描代码库，生成安全报告供管理层审阅

  • 代码标准化：新人提交代码后，AI检查是否符合团队编码规范

官方文档： https://semgrep.dev/docs/mcp

32. Sentry MCP

这是什么： Sentry MCP让AI成为你的生产环境守护神，实时监控错误和性能问题。当用户遇到bug时，AI在你发现之前就已经开始分析和修复了。

核心功能详解：

  • 错误追踪：捕获前端和后端的所有异常，AI分析堆栈跟踪定位问题代码

  • 性能监控：记录API响应时间、数据库查询、页面加载，AI发现性能瓶颈

  • Issue管理：相似错误自动分组，AI判断哪些是新bug，哪些是已知问题

  • 发布追踪：关联错误到具体的代码版本，AI识别某次发布引入的新问题

  • 用户影响分析：统计有多少用户受影响，AI评估bug的优先级

实际使用场景：

  • 主动发现bug：生产环境出现异常，AI立即通知Slack，附带错误详情和可能的原因

  • 性能优化：AI发现某个API慢查询，分析日志，建议添加数据库索引

  • 发布验证：新版本上线后，AI监控错误率变化，发现问题立即回滚

  • Bug分类：AI根据错误频率和影响用户数，自动设置优先级，帮助团队决定先修哪个

为什么需要它： 不能等用户投诉才知道有bug，Sentry MCP让AI主动监控，第一时间发现和解决问题。

官方文档： https://docs.sentry.io/platforms/

📊 九、数据分析与可视化

33. Jupyter MCP

这是什么： Jupyter MCP让AI操作Jupyter Notebook，执行代码、生成图表、进行数据分析。数据科学家的AI助手，理解数据分析的完整流程。

核心功能详解：

  • 代码执行：在Notebook中运行Python代码，实时看到输出和可视化结果

  • 数据探索：加载数据集，AI自动进行EDA（探索性数据分析），生成统计摘要和可视化

  • 实验管理：记录不同参数的实验结果，对比模型性能

  • 图表生成：用Matplotlib、Seaborn生成专业图表，AI选择合适的可视化类型

  • Markdown文档：在代码间插入解释性文字，生成可读性强的分析报告

实际使用场景：

  • 数据清洗：AI检测数据集中的缺失值、异常值，建议清洗策略并执行

  • A/B测试分析：导入实验数据，AI进行统计检验，判断结果是否显著

  • 模型训练：AI尝试不同的特征工程和模型参数，记录每次实验的结果

  • 报告生成：分析完成后，AI整理Notebook为PDF或HTML报告

官方文档： https://github.com/jupyter-mcp/jupyter-server

34. Google Sheets MCP

这是什么： Google Sheets MCP让AI操作电子表格，实现数据管理、分析和可视化。相比Excel，Google Sheets在协作和云端访问上更有优势，结合AI更是如虎添翼。

核心功能详解：

  • 数据读写：读取和更新单元格、行、列，AI理解表格结构

  • 批量操作：一次性处理大量数据，如批量更新、数据清洗、格式化

  • 公式计算：AI编写复杂的VLOOKUP、QUERY、ARRAYFORMULA等公式

  • 图表生成：根据数据自动选择合适的图表类型，生成可视化

  • 协作共享：设置共享权限，AI管理谁可以查看或编辑

实际使用场景：

  • 数据收集：AI定期从API拉取数据，更新到Google Sheets，团队实时查看

  • 报表生成：月度运营数据，AI自动汇总统计，生成图表和趋势分析

  • 表单处理：Google Forms收集的数据，AI清洗、分类、提取关键信息

  • 协作报告：AI在Sheets中准备财务报告，团队成员协作审阅和修改

为什么需要它： 电子表格是最普及的数据工具，让AI能操作Sheets，很多数据任务就能自动化了。

官方文档： https://developers.google.com/sheets

🛠️ 十、开发工具与框架

35. MCP SDK (TypeScript)

核心功能：

  • 快速构建MCP服务器

  • 类型安全

  • 标准化接口

  • 丰富的示例

适用场景： 自定义MCP开发、企业工具集成

官方文档： https://github.com/anthropic/mcp/tree/main/typescript

36. MCP SDK (Python)

核心功能：

  • Python MCP服务器开发

  • 异步支持

  • 简洁API

  • FastMCP框架

适用场景： 数据科学工具、自动化脚本、后端集成

官方文档： https://github.com/anthropic/mcp/tree/main/python

🎮 十一、其他热门工具

37. Blender MCP

核心功能：

  • 3D建模控制

  • 场景管理

  • 渲染操作

  • 动画制作

适用场景： 3D设计、动画制作、游戏开发

官方文档： https://github.com/blender-mcp/blender-server

38. Unity MCP

核心功能：

  • 游戏引擎控制

  • 场景编辑

  • 资源管理

  • 脚本生成

适用场景： 游戏开发、3D应用、VR/AR

官方文档： https://github.com/CoderGamester/mcp-unity

39. Buildkite MCP

核心功能：

  • CI/CD管理

  • 构建触发

  • 失败诊断

  • 队列监控

适用场景： 持续集成、自动化部署、构建管理

官方文档： https://github.com/buildkite/buildkite-mcp-server

💡 如何选择合适的MCP工具？

根据开发角色选择：

前端开发者：

  • Chrome DevTools、Figma、Vercel、Playwright

后端开发者：

  • PostgreSQL、Docker、GitHub、Semgrep

全栈开发者：

  • 上述全部 + Stripe、Replicate、Apidog

DevOps工程师：

  • Docker、Cloudflare、Buildkite、Sentry

数据科学家：

  • Jupyter、PostgreSQL、Memory MCP、Google Sheets

🚀 快速开始指南

1. 选择你的AI工具

支持MCP的主流工具：

  • Claude Desktop - 桌面应用

  • Claude Code - 命令行工具

  • Cursor - AI编辑器

  • VS Code + GitHub Copilot - 编辑器插件

  • Windsurf - AI IDE

  • Cline - VS Code扩展

2. 安装MCP服务器

大多数MCP服务器支持以下方式安装：

方式一：NPM包（推荐）

npx mcp-package-name

方式二：远程托管 直接连接到官方托管的MCP服务器URL

方式三：本地开发 克隆仓库并在本地运行

3. 配置连接

根据你使用的AI工具，配置对应的MCP服务器连接。通常需要在配置文件中添加服务器信息和必要的API密钥。

4. 开始使用

通过自然语言与AI助手交互，AI会自动调用相应的MCP工具完成任务。

📈 MCP使用最佳实践

1. 安全第一

  • 妥善管理API密钥

  • 使用环境变量存储敏感信息

  • 定期轮换凭证

  • 只授予必要的权限

2. 组合使用

不要只用单个工具，多个MCP组合能解决更复杂的问题：

  • GitHub + Semgrep + Buildkite = 完整CI/CD

  • Figma + Chrome DevTools + Vercel = 前端开发流程

  • PostgreSQL + Memory MCP + Jupyter = 数据分析工作流

3. 自定义开发

  • 使用MCP SDK开发专属工具

  • 将内部系统接入MCP生态

  • 参与社区贡献

4. 持续学习

  • 关注MCP社区动态

  • 尝试新发布的工具

  • 分享使用经验

🎯 实战场景示例

场景1：全栈应用开发

1. 使用Figma MCP获取设计
2. 用Chrome DevTools MCP调试前端
3. 通过PostgreSQL MCP管理数据库
4. 用GitHub MCP提交代码
5. 用Vercel MCP部署应用
6. 用Sentry MCP监控错误

场景2：数据分析项目

1. 用PostgreSQL MCP查询数据
2. 用Jupyter MCP进行分析
3. 用Memory MCP存储insights
4. 用Slack MCP分享结果

场景3：API开发与测试

1. 用Apidog MCP设计API
2. 用GitHub MCP管理代码
3. 用Semgrep MCP检查安全
4. 用Docker MCP容器化
5. 用Cloudflare MCP部署

🌟 社区推荐的隐藏宝石

基于Reddit和开发者社区的反馈，以下是一些容易被忽视但非常实用的MCP工具：

  1. Sequential Thinking MCP - "改变了我的调试方式"

  2. Memory MCP - "大型项目必备"

  3. DuckDuckGo MCP - "免费且隐私友好"

  4. Apidog MCP - "API开发效率提升10倍"

  5. Buildkite MCP - "CI/CD变得简单"

📚 学习资源

官方资源

服务器目录

开发工具

社区

🔮 未来展望

MCP生态系统正在快速发展：

  1. 更多企业级工具 - AWS、Azure、GCP等云服务商正在推出MCP支持

  2. 更好的安全性 - 细粒度权限控制和企业级认证

  3. 多租户支持 - SaaS产品的MCP集成

  4. 可视化工具 - GUI配置和管理界面

  5. 性能优化 - 更快的响应速度和更低的延迟

总结

MCP正在重新定义AI与开发工具的交互方式。这30+个工具覆盖了从开发到部署、从协作到监控的完整开发链路。

关键要点：

  • ✅ MCP让AI从对话工具变成生产力工具

  • ✅ 组合使用多个MCP获得最佳效果

  • ✅ 优先使用官方或社区验证的工具

  • ✅ 注意安全和权限管理

  • ✅ 持续关注生态发展

行动建议：

  1. 从3-5个核心工具开始

  2. 在实际项目中测试效果

  3. 根据需求逐步扩展

  4. 分享经验帮助社区

MCP不仅仅是一个协议，它代表着AI辅助开发的未来。现在就是开始探索的最佳时机！