Awesome MCP Servers：连接AI与外部世界的桥梁

awesome mcp servers是一个开源项目，它汇聚了众多基于model context protocol (mcp) 的服务器。该项目收录了超过3000个mcp服务器，涵盖浏览器自动化、金融、游戏、安全、科研等二十多个领域，并支持本地和云端部署。mcp服务器的主要作用是为ai大模型提供丰富的外部数据访问和工具调用能力。awesome mcp servers为开发者提供了丰富的资源，旨在推动ai与外部系统交互的标准化和便捷化。

核心功能

资源整合: 通过MCP协议，将AI模型连接到各种外部资源，例如文件系统、数据库和云服务，从而扩展AI模型的功能。
广泛应用: 支持浏览器自动化、金融、游戏、安全、科研等多个领域，提供种类丰富的服务器实现。
便捷开发: 支持多种编程语言（Python、TypeScript、Go等），并提供开发框架（如FastMCP）和工具，简化开发流程。
活跃社区: 依托GitHub、Discord、Reddit等平台，提供社区支持、详尽的教程和文档，帮助开发者快速上手。

部分MCP服务器示例

以下是一些Awesome MCP Servers中包含的MCP服务器示例：

浏览器自动化: MCP-Playwright允许AI模型在真实的浏览器环境中进行网页导航、点击/输入操作、截图以及执行JavaScript代码。
Notion管理: notion_mcp连接AI模型与Notion平台，支持自动化页面管理、内容同步和模板生成等功能。
金融数据: coinmarket-mcp-server基于Coinmarket API获取加密货币的实时行情数据，包括价格、市值和交易量等。
游戏开发: mcp-unity为Unity3D游戏引擎提供集成，支持游戏开发中的编辑、运行、调试和场景管理等功能。
学术搜索: arxiv-mcp-server允许AI模型通过编程接口搜索arXiv学术论文库，下载论文内容并进行深度分析（例如摘要提取、方法评估和结果解读），同时支持本地存储以加速访问。
安全检测: dnstwist MCP Server基于dnstwist工具检测域名拼写错误和潜在的钓鱼网站等安全问题。
地图服务: mcp-server-google-maps集成Google Maps服务，提供位置服务、路线规划和地点详情查询。
版本控制: mcp-server-git可以直接操作Git仓库，包括读取、搜索和分析本地仓库。
社交平台: vrchat-mcp与VRChat API交互，支持获取VRChat的好友、世界和化身等信息。

如何使用Awesome MCP Servers

选择合适的MCP服务器:
- 访问Awesome MCP Servers的GitHub仓库，浏览不同类别的MCP服务器实现。
- 阅读目标服务器的README.md文件，了解其功能、安装步骤、使用方法和示例代码。注意服务器的标签信息（编程语言、部署环境、支持的操作系统等），确保与您的技术栈和部署环境兼容。
安装和配置MCP服务器:
- 克隆服务器的GitHub仓库：例如 git clone http://github.com/executeautomation/mcp-playwright.git
- 安装依赖项：根据README.md文件中的说明安装所需的依赖项，例如 npm install (对于mcp-playwright)。
- 配置服务器：如有必要，配置服务器参数，例如连接外部服务的API密钥或数据库地址。
启动MCP服务器:
- 运行服务器：例如 npm start (对于mcp-playwright)。
- 验证服务器状态：访问服务器的文档页面（通常在localhost:8080/docs），查看API文档和示例请求。发送测试请求以确保服务器正常运行。
集成到AI模型或应用程序:
- 选择合适的客户端工具。
- 安装客户端工具：例如 npm install @mcp-langchain-ts-client。
- 编写集成代码，调用MCP服务器。示例代码如下：

import { MCPClient } from '@mcp-langchain-ts-client';

const client = new MCPClient('http://localhost:8080');

async function fetchData() {
  const result = await client.call('playwright.fetch', {
    url: 'http://example.com',
    action: 'click',
    selector: '#some-button',
  });
  console.log(result);
}

fetchData();

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* 测试和调试代码，确保AI模型能够成功调用外部资源。

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项目地址和应用场景

项目官网: https://www.php.cn/link/4c5c98fd09266448b84dcb5545240b36
GitHub仓库: https://www.php.cn/link/628347fbb4918e2e37cf2fcee4dd0844

Awesome MCP Servers的应用场景非常广泛，包括：自动化任务、金融数据分析、游戏开发辅助、安全检测和科研研究等。

以上就是Awesome MCP Servers— 开源的MCP资源聚合平台，覆盖多个垂直领域的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！