Awesome MCP ZH：专为中文用户精心整理的 MCP 资源合集 116

Что такое Awesome MCP ZH?

Awesome MCP ZH — это коллекция ресурсов по MCP, созданная для китайскоязычных пользователей. Она охватывает базовое введение в MCP, способы использования, клиенты, серверы и ресурсы сообщества. Awesome MCP ZHсоздан Юнь Чжунцзяншу и предназначен для того, чтобы помочь пользователям быстро освоить MCP.

Что такое MCP?

MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели) — это открытый стандарт связи, представленный Anthropic в ноябре 2024 года. Он позволяет искусственному интеллекту бесшовно взаимодействовать с внешними инструментами, данными и системами и является стандартным протоколом для подключения больших языковых моделей к программным приложениям.

MCP называют «суперкабелем» для ИИ, который помогает искусственному интеллекту выполнять более сложные задачи, такие как запросы к базам данных, отправка электронных писем, генерация кода и т. д.

Что умеет MCP?

• Подключение внешних инструментов: например, отправка сообщений через Slack, управление кодом с помощью GitHub, создание 3D-моделей в Blender.

• Запрос данных: прямой доступ к файлам на компьютере, записям в базах данных и даже получение информации из интернета в реальном времени.

• Выполнение сложных задач: например, при создании веб-страницы ИИ может одновременно запрашивать код, генерировать изображения и отлаживать страницу.

• Человеко-машинное взаимодействие: при выполнении задач ИИ может запрашивать мнение пользователя, и после подтверждения пользователя ИИ продолжает выполнение.

Рекомендуемые клиенты MCP

• Claude Desktop: официальный клиент от Anthropic, подходит для обычных пользователей и не требует написания кода.

• Cherry Studio: новый клиент с поддержкой визуальной настройки и простым управлением.

• 5ire: современный ИИ-ассистент и клиент MCP, подходящий как для разработчиков, так и для неразработчиков.

• Cursor: редактор кода с поддержкой множества функций, таких как написание кода, отправка сообщений в Slack и генерация изображений.

• DeepChat: поддерживает облачные сервисы нескольких моделей и локальное развёртывание моделей, подходит для различных платформ.

• ChatWise: мощный клиент с акцентом на защиту конфиденциальности, поддерживающий мультимодальный чат и веб-поиск.

Список рекомендуемых серверов MCP

На странице представлен список серверов MCP, классифицированных по различным сценариям использования:

• Автоматизация браузера и веб-взаимодействие: например, microsoft/playwright-mcp и browserbase/mcp-server-browserbase.

• Разработка и выполнение кода: например, yzfly/mcp-python-interpreter и pydantic/pydantic-ai/mcp-run-python.

• Контроль версий: например, modelcontextprotocol/server-github и modelcontextprotocol/server-git.

• Взаимодействие с базами данных: например, ClickHouse/mcp-clickhouse и modelcontextprotocol/server-postgres.

• Облачные платформы и интеграция сервисов: например, Cloudflare и alexei-led/aws-mcp-server.

• Поиск: например, Exa и Brave Search.

• Коммуникации и совместная работа: например, modelcontextprotocol/server-slack и Inbox Zero.

• Финансы и криптовалюта: например, Stripe и Thirdweb.

• Файловые системы и хранилища: например, modelcontextprotocol/server-filesystem и Google Drive.

• Анализ данных и визуализация: например, yzfly/mcp-excel-server и GreptimeDB.

• Инструменты повышения эффективности и интеграции: например, PipedreamHQ/pipedream и Zapier.

• Мультимедиа и создание контента: например, abhiemj/manim-mcp-server и burningion/video-editing-mcp.

• Знания, память и RAG: например, modelcontextprotocol/server-memory и Needle.

• Безопасность и аналитика: например, 13bm/GhidraMCP и Semgrep.

• Прочие полезные инструменты: например, AgentRPC и APIMatic MCP.

Ресурсы и обучение MCP

Официальная документация: содержит официальный сайт MCP и введение в MCP от Anthropic.

Открытая документация: включает awesome-mcp-clients и awesome-mcp-servers.

Ресурсы сообщества: репозиторий GitHub MCP, сообщество Reddit r/mcp и обсуждения в Discord.

Руководства: содержат краткое руководство по началу работы с MCP и руководство по использованию SQLite в Claude Desktop.

Аналитические материалы: включают глубокий разбор MCP от a16z и сравнительный анализ MCP и ANP.

Руководство по разработке MCP

Создание сервера MCP с помощью LLM: рассказывается, как использовать большие языковые модели (например, Claude) для ускорения разработки MCP.

Подготовка документации: приведены шаги по сбору и систематизации документации.

Описание требований к серверу: инструкция о том, как чётко сформулировать функциональные требования к серверу.