AI工具百科：
Awesome MCP Servers是什么
Awesome MCP Servers 是开源项目，汇集各种基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器。Awesome MCP Servers 整理超过 3000 个 MCP 服务器，覆盖浏览器自动化、金融、游戏、安全、科研等20多个垂直领域，支持本地和云服务部署。
MCP服务器主要为 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 为开发者提供丰富的资源，推动 AI 与外部系统交互的标准化和便捷性。
Awesome MCP Servers的主要功能
资源集成：基于 MCP 协议，使 AI 模型连接到各种外部资源，如文件系统、数据库、云服务等，扩展功能。
多领域支持：覆盖浏览器自动化、金融、游戏、安全、科研等多个领域，提供丰富的服务器实现。
开发支持：支持多种编程语言（如 Python、TypeScript、Go 等），提供开发框架（如 FastMCP）和工具，简化开发过程。
社区与生态：基于 GitHub、Discord、Reddit 等平台提供社区支持，和详细的教程和文档，帮助开发者快速上手。
Awesome MCP Servers的部分MCP
浏览器自动化：MCPPlaywright 提供浏览器自动化能力，让 AI 大模型在真实浏览器环境中导航网页、执行点击/输入操作、截取屏幕截图及运行 JavaScript。
管理 Notion：notion_mcp 连接 AI 大模型与 Notion 平台，支持自动化页面管理、内容同步、模板生成等。
金融：coinmarketmcpserver 基于 Coinmarket API 获取加密货币的行情数据，包括价格、市值、交易量等。
游戏：mcpunity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。
搜索 ：arxivmcpserver 支持 AI 模型基于编程接口搜索 arXiv 学术论文库中的论文、下载内容，进行深度分析（如摘要提炼、方法评估和结果解读），同时支持本地存储加速访问。
安全：dnstwist MCP Server基于 dnstwist 工具检测域名拼写错误、钓鱼网站等安全问题。
位置服务：mcpservergooglemaps 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 ：mcpservergit 直接操作 Git 仓库，包括读取、搜索和分析本地仓库。
社交：vrchatmcp 与VRChat API交互的MCP服务器，支持获取VRChat的好友、世界、化身等信息。
如何使用Awesome MCP Servers
选择合适的 MCP 服务器：
浏览 Awesome MCP Servers 列表：访问 Awesome MCP Servers 的 GitHub 仓库。浏览不同类别的 MCP 服务器实现。根据需求选择合适的服务器。
查看服务器的详细信息：点击感兴趣的服务器链接，进入 GitHub 仓库地址。阅读 README.md 文件，了解服务器的功能、安装步骤、使用方法和示例代码。检查服务器的图例标记（如编程语言、部署环境、支持的操作系统等），确保符合技术栈和部署需求。
安装和配置 MCP 服务器：
克隆仓库：在本地开发环境中，克隆所选 MCP 服务器的 GitHub 仓库。例如：
git clone https://github.com/executeautomation/mcpplaywright.git
cd mcpplaywright
安装依赖：根据 README.md 文件中的说明，安装所需的依赖项。例如，对于 mcpplaywright：
npm install
配置服务器：如果需要，配置服务器的参数，例如连接到外部服务的 API 密钥、数据库地址等。
启动 MCP 服务器：
运行服务器：根据 README.md 文件中的说明，启动 MCP 服务器。例如：
npm start
验证服务器运行状态：
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，确保服务器正常运行。
集成到 AI 模型或应用程序：
选择客户端工具：选择适合使用的 AI 模型或应用程序的客户端工具。
安装客户端工具：
npm install @mcplangchaintsclient
编写集成代码：在 AI 模型或应用程序中，编写代码调用 MCP 服务器。
import { MCPClient } from ‘@mcplangchaintsclient’;
const client = new MCPClient(‘http://localhost:8080’);
async function fetchData() {
const result = await client.call(‘playwright.fetch’, {
url: ‘https://example.com’,
action: ‘click’,
selector: ‘#somebutton’,
});
console.log(result);
}
fetchData();
测试和调试：运行代码，确保 AI 模型能够通过 MCP 服务器成功调用外部资源。根据需要调整代码和服务器配置，优化性能和功能。
Awesome MCP Servers的项目地址
项目官网：https://glama.ai/mcp/servers
GitHub仓库：https://github.com/punkpeye/awesomemcpservers
Awesome MCP Servers的应用场景
自动化任务：基于浏览器自动化工具，自动完成网页导航、数据抓取等任务，提高工作效率。
金融数据：基于金融领域的 MCP 服务器，AI 实时获取金融市场数据，辅助投资决策。
游戏开发：在游戏开发中，用 MCP 服务器与游戏引擎集成，AI 辅助设计、测试和优化游戏。
安全检测：基于安全领域的 MCP 服务器（如 mcpdnstwist），AI 检测域名拼写错误和钓鱼网站，增强网络安全。
科研研究：在科研领域，用 MCP 服务器连接学术论文库，AI 快速搜索和分析学术论文，加速研究进程。
