随着人工智能应用越来越依赖实时结构化数据，MCP 服务器变得越来越重要。这些服务器提供了将 LLM 与实时数据流连接起来的方法，使人工智能系统能够基于当前上下文相关的数据进行推理。商业领域有多种选择；然而，开源选项正日益受到关注，因为它们更易于审核和调整，并且通常拥有更强大的社区支持。这些工具非常适合构建专注于特定领域的 AI 代理、副驾驶或助手的开发者。在本文中，我们将介绍什么是 MCP 服务器及其不同类型。
MCP服务器及其功能
MCP 服务器（或 MCP 服务器）是一种服务器类型，它可以在大型语言模型 (LLM) 或 AI 代理进行推理或执行任务时，为其提供实时、结构化且相关的信息。这些服务器充当上下文服务器，为 LLM 补充新的可用外部结构化信息，而这些信息 LLM 尚未接受过训练。
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主要功能
现在，让我们来看看 MCP 服务器的高效功能。
- 工具调用：MCP 服务器提供函数或工具，LLM 可以调用这些函数或工具来执行特定任务，例如查询数据库或发送消息。这些工具以标准化方式定义，可供 AI 模型使用。
- 资源访问：它们提供对静态或动态数据（称为“资源”）的访问，LLM 可以查询这些数据以提取数据并将其包含在响应中。这使得模型能够使用最新数据提供响应，从而确保更高的准确性和相关性。
- 提示模板：MCP 服务器可以提供预定义的提示，以协助 LLM 与工具和资源进行交互。这些模板还可以帮助标准化交互，并有助于提高 AI 输出的一致性。
- 功能发现：建立连接后，MCP 客户端可以调用服务器，以了解可以通过动态发现过程发现哪些工具、资源和提示。 AI 应用可以适配不同的 MCP 服务器，无需手动设置。
- 灵活的通信协议：MCP 支持多种通信方式，包括用于与本地资源集成的标准输入/输出（可能包含本地服务），以及用于远程连接的带有服务器发送事件 (SSE) 的 HTTP 协议。这确保了它能够适应所有可能的部署环境。
热门MCP服务器
现在，您已经了解了 MCP 服务器及其功能，让我们来探索一些热门的服务器：
文件系统MCP服务器
文件系统 MCP 服务器为 AI 助手提供了一种安全的方式，可以与本地或远程运行的文件系统进行交互。它为 AI 助手提供了一种可控的方式，可以与文件和目录进行交互，从而读取、写入、编辑或组织文件。它非常适合涉及编码助手、自动化和文档管理等活动。
功能：
- 文件交互包括：列出、读取、写入、附加、删除
- 使用模式匹配编辑文件
- 目录交互包括：创建、列出、移动、删除
- 按名称或模式搜索文件和目录
- 获取文件元数据（大小、时间戳）
GitHub MCP服务器
GitHub MCP 服务器为 AI 应用程序提供了一个接口，使其能够直接与 GitHub 交互，允许应用程序读取和更新代码库、操作代码、问题和拉取请求，并自动化常见的开发工作流程。
功能：
- 其他主要功能包括：
- 枚举代码库和分支
- 读取和更新代码库中的文件
- 创建和合并拉取请求和问题
- 跨代码库和代码库元数据搜索
Slack MCP服务器
Slack MCP 服务器允许 AI 代理与 Slack 工作区交互并实现自动化，以便实时沟通、通知用户或触发团队工作流程。
功能：
- 在频道或私信中发送和接收消息
- 在频道和消息历史记录中搜索
- 自动发送通知和提醒
- 管理频道和用户
- 基于 OAuth 的身份验证，确保访问安全
Google Drive MCP服务器
Google Drive MCP 服务器允许 AI 助手安全地连接到 Google Drive，以便他们在云端搜索、阅读和整理文档及文件。
功能：
- 列出、读取和写入文件和文件夹
- 按名称或内容搜索文档
- 将文件整理到文件夹中
- 管理共享和权限
- 使用 OAuth 保护用户隐私
Docker MCP服务器
Docker MCP 服务器支持 AI 驱动的 Docker 容器、镜像和卷管理，从而实现 DevOps 自动化和基础架构编排。
功能：
- 列出、启动、停止和移除容器。
- 管理镜像和卷；
- 访问日志和容器状态；
- 部署和更新堆栈；
- 安全的权限访问。
Perplexity MCP服务器
Perplexity MCP 服务器将 AI 助手连接到 Perplexity 的 Sonar API，从而能够更轻松地进行实时网络搜索，并获取研究类任务和动态知识任务所需的信息。
功能：
- 实时网络搜索
- 获取摘要或包含来源的答案
- 获取最新新闻和事实
- 将结果集成到 AI 工作中
- 清晰的 API 密钥管理
Puppeteer MCP服务器
Puppeteer MCP 服务器使 AI 代理能够自动执行浏览器任务、与网站交互，并通过无头浏览器脚本提取网络数据。
功能：
- 自动浏览网页；填写表单
- 抓取网页内容和元数据
- 截取网页屏幕截图或生成 PDF
- 模拟用户交互（点击、输入）
- 安全可靠的沙盒执行环境
如果您想了解更多信息，可以访问此 GitHub 页面，查找更多实用的 MCP 服务器。
MCP服务器实践
现在我们已经了解了一些流行的 MCP 服务器，让我们来看看它们与 Claude Desktop 集成的实际效果。
我们将使用文件系统 MCP 服务器来确定我的桌面上有多少个文件夹，使用 GitHub MCP 服务器获取我 GitHub 帐户中的代码库，并使用它访问 Analytics Vidhya 博客页面。
小结
热门的 MCP 服务器正迅速崛起，成为创建更智能、响应更快的 AI 应用的关键组件，它将模型连接到实时的结构化数据。开源服务器在如何使用以及将流程连接到模型方面提供了最大的灵活性，同时受益于强大的社区支持网络。MCP 服务器的优势在于，无论用例是什么，GPT AI 助手与文件交互、Slack 频道自动化，还是从互联网提取实时数据，用户都能获得更好的体验，并能轻松地将 AI 应用到实时且相关的场景中。随着 AI 的不断适应和发展，采用 MCP 服务器是让 AI 不仅实用，而且具有情境化和响应能力的关键。
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