隨著人工智慧應用越來越依賴即時結構化資料，MCP 伺服器變得越來越重要。這些伺服器提供了將 LLM 與即時資料流連線起來的方法，使人工智慧系統能夠基於當前上下文相關的資料進行推理。商業領域有多種選擇；然而，開源選項正日益受到關注，因為它們更易於稽覈和調整，並且通常擁有更強大的社羣支援。這些工具非常適合構建專注於特定領域的 AI 代理、副駕駛或助手的開發者。在本文中，我們將介紹什麼是 MCP 伺服器及其不同型別。
MCP伺服器及其功能
MCP 伺服器（或 MCP 伺服器）是一種伺服器型別，它可以在大型語言模型 (LLM) 或 AI 代理進行推理或執行任務時，為其提供即時、結構化且相關的資訊。這些伺服器充當上下文伺服器，為 LLM 補充新的可用外部結構化資訊，而這些資訊 LLM 尚未接受過訓練。
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主要功能
現在，讓我們來看看 MCP 伺服器的高效功能。
- 工具呼叫：MCP 伺服器提供函式或工具，LLM 可以呼叫這些函式或工具來執行特定任務，例如查詢資料庫或傳送訊息。這些工具以標準化方式定義，可供 AI 模型使用。
- 資源訪問：它們提供對靜態或動態資料（稱為“資源”）的訪問，LLM 可以查詢這些資料以提取資料並將其包含在響應中。這使得模型能夠使用最新資料提供響應，從而確保更高的準確性和相關性。
- 提示模板：MCP 伺服器可以提供預定義的提示，以協助 LLM 與工具和資源進行互動。這些模板還可以幫助標準化互動，並有助於提高 AI 輸出的一致性。
- 功能發現：建立連線後，MCP 客戶端可以呼叫伺服器，以瞭解可以透過動態發現過程發現哪些工具、資源和提示。 AI 應用可以適配不同的 MCP 伺服器，無需手動設定。
- 靈活的通訊協議：MCP 支援多種通訊方式，包括用於與本地資源整合的標準輸入/輸出（可能包含本地服務），以及用於遠端連線的帶有伺服器傳送事件 (SSE) 的 HTTP 協議。這確保了它能夠適應所有可能的部署環境。
熱門MCP伺服器
現在，您已經瞭解了 MCP 伺服器及其功能，讓我們來探索一些熱門的伺服器：
檔案系統MCP伺服器
檔案系統 MCP 伺服器為 AI 助手提供了一種安全的方式，可以與本地或遠端執行的檔案系統進行互動。它為 AI 助手提供了一種可控的方式，可以與檔案和目錄進行互動，從而讀取、寫入、編輯或組織檔案。它非常適合涉及編碼助手、自動化和文件管理等活動。
功能：
- 檔案互動包括：列出、讀取、寫入、附加、刪除
- 使用模式匹配編輯檔案
- 目錄互動包括：建立、列出、移動、刪除
- 按名稱或模式搜尋檔案和目錄
- 獲取檔案後設資料（大小、時間戳）
GitHub MCP伺服器
GitHub MCP 伺服器為 AI 應用程式提供了一個介面，使其能夠直接與 GitHub 互動，允許應用程式讀取和更新程式碼庫、操作程式碼、問題和拉取請求，並自動化常見的開發工作流程。
功能：
- 其他主要功能包括：
- 列舉程式碼庫和分支
- 讀取和更新程式碼庫中的檔案
- 建立和合並拉取請求和問題
- 跨程式碼庫和程式碼庫後設資料搜尋
Slack MCP伺服器
Slack MCP 伺服器允許 AI 代理與 Slack 工作區互動並實現自動化，以便即時溝通、通知使用者或觸發團隊工作流程。
功能：
- 在頻道或私信中傳送和接收訊息
- 在頻道和訊息歷史記錄中搜尋
- 自動傳送通知和提醒
- 管理頻道和使用者
- 基於 OAuth 的身份驗證，確保訪問安全
Google Drive MCP伺服器
Google Drive MCP 伺服器允許 AI 助手安全地連線到 Google Drive，以便他們在雲端搜尋、閱讀和整理文件及檔案。
功能：
- 列出、讀取和寫入檔案和資料夾
- 按名稱或內容搜尋文件
- 將檔案整理到資料夾中
- 管理共享和許可權
- 使用 OAuth 保護使用者隱私
Docker MCP伺服器
Docker MCP 伺服器支援 AI 驅動的 Docker 容器、映象和卷管理，從而實現 DevOps 自動化和基礎架構編排。
功能：
- 列出、啟動、停止和移除容器。
- 管理映象和卷；
- 訪問日誌和容器狀態；
- 部署和更新堆疊；
- 安全的許可權訪問。
Perplexity MCP伺服器
Perplexity MCP 伺服器將 AI 助手連線到 Perplexity 的 Sonar API，從而能夠更輕鬆地進行即時網路搜尋，並獲取研究類任務和動態知識任務所需的資訊。
功能：
- 即時網路搜尋
- 獲取摘要或包含來源的答案
- 獲取最新新聞和事實
- 將結果整合到 AI 工作中
- 清晰的 API 金鑰管理
Puppeteer MCP伺服器
Puppeteer MCP 伺服器使 AI 代理能夠自動執行瀏覽器任務、與網站互動，並透過無頭瀏覽器指令碼提取網路資料。
功能：
- 自動瀏覽網頁；填寫表單
- 抓取網頁內容和後設資料
- 擷取網頁螢幕截圖或生成 PDF
- 模擬使用者互動（點選、輸入）
- 安全可靠的沙盒執行環境
如果您想了解更多資訊，可以訪問此 GitHub 頁面，查詢更多實用的 MCP 伺服器。
MCP伺服器實踐
現在我們已經瞭解了一些流行的 MCP 伺服器，讓我們來看看它們與 Claude Desktop 整合的實際效果。
我們將使用檔案系統 MCP 伺服器來確定我的桌面上有多少個資料夾，使用 GitHub MCP 伺服器獲取我 GitHub 帳戶中的程式碼庫，並使用它訪問 Analytics Vidhya 部落格頁面。
小結
熱門的 MCP 伺服器正迅速崛起，成為建立更智慧、響應更快的 AI 應用的關鍵元件，它將模型連線到即時的結構化資料。開源伺服器在如何使用以及將流程連線到模型方面提供了最大的靈活性，同時受益於強大的社羣支援網路。MCP 伺服器的優勢在於，無論用例是什麼，GPT AI 助手與檔案互動、Slack 頻道自動化，還是從網際網路提取即時資料，使用者都能獲得更好的體驗，並能輕鬆地將 AI 應用到即時且相關的場景中。隨著 AI 的不斷適應和發展，採用 MCP 伺服器是讓 AI 不僅實用，而且具有情境化和響應能力的關鍵。
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