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MCP Servers Hub仓库
一、MCP Server是什么
MCP Server（Model Context Protocol Server）是基于MCP协议的标准化服务端程序，旨在为大型语言模型（LLM）提供安全、可控的外部数据源与工具访问能力。其核心价值体现在：
- 统一接口：通过标准API简化LLM与外部资源的集成，避免因协议碎片化导致的开发复杂度。
- 权限控制：支持基于路径的访问白名单、沙盒环境等机制，确保数据操作安全性。
- 扩展性：模块化设计允许社区贡献自定义服务器，覆盖文件系统、数据库、云服务等场景
关于MCP Server和智能体的区别：
一、定位差异
- MCP Server。例如，Fetch MCP Server抓取网页、Google Drive MCP Server读取文件，均需由LLM或客户端主动调用。特点：被动响应请求，无自主决策能力。
定位为标准化协议层工具，负责为LLM提供外部数据与功能接口，类似“工具箱”或“数据管道”
- 智能体（Agent）。例如，Grok Agent可自主完成“写报告-查数据-生成初稿”全流程。特点：主动行动、支持多步骤复杂任务编排。
定位为自主决策的AI实体，具备感知环境、规划任务、调用工具（包括MCP Server）的能力，类似“数字打工人”。
二、功能对比
维度 | MCP Server | 智能体 |
核心功能 | 提供数据/工具接口（如抓取、文件读写）356 | 自主规划任务、组合工具（如数据抓取+分析+生成）2410 |
交互方式 | 单向响应：仅接收LLM/客户端指令并返回结果24 | 双向交互：可主动与用户沟通、动态调整策略4810 |
技术复杂度 | 单功能模块，实现简单（如Python脚本）35 | 多模块集成（如LangChain+推理框架），需处理状态管理3410 |
应用场景 | 扩展LLM能力（如接入企业数据库）67 | 端到端任务执行（如自动化客服、数据分析）4810 |
二、MCP Server 仓库
MCP Server 仓库是 Model Context Protocol（MCP）的标准化服务端程序集合，是一种社区共建的开放资源库。
现有 MCP Server 仓库一览：
名称 | 类型 | 地址 | 特点 |
官方核心仓库 | 官方实现 | github.com/modelcontextprotocol/servers | 提供20+官方实现，支持TypeScript/Python开发 |
Awesome MCP Servers | 社区资源 | github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers | 获得10.9k+星标的MCP服务器集合项目 |
Smithery.ai | 托管平台 | smithery.ai | 收录2257个MCP服务器的托管网站 |
PulseMCP | 社区中心 | pulsemcp.com | 拥有1730+个MCP服务器的社区平台 |
MCP.so | 收集平台 | mcp.so | 拥有1500+个MCP服务器的最大平台之一 |
Cursor Directory | 编辑器目录 | cursor.directory/mcp | 专为Cursor编辑器设计的MCP服务器目录 |
Glama MCP | AI工作空间 | glama.ai/mcp/servers | 提供详细功能描述和安全评分 |
Portkey.ai | AI控制面板 | portkey.ai | 支持调用1000+种验证工具的AI代理 |
Cline MCP | 插件市场 | cline.bot/mcp-marketplace | 专为Cline AI编码代理设计的插件市场 |
Fleur | 开源工具 | github.com/fl-nk/fleur | 适用于Claude Desktop的开源MCP客户端 |
CherryStudio | 对话客户端 | cherry-ai.com | 支持多服务商集成的AI对话工具 |
Reddit-r/mcp | 社区论坛 | reddit.com/r/mcp | Reddit上的MCP专业社区 |
ShareMCP | 搜索引擎 | sharemcp.com | 首个中文MCP服务搜索引擎，收录186个服务器 |
1. 官方核心仓库
地址：https://github.com/modelcontextprotocol/servers
提供Filesystem、GitHub、PostgreSQL等20+官方实现，支持TypeScript/Python开发。
2. 社区资源库
Awesome MCP Servers
地址：https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
Awesome MCP Servers是GitHub上最受欢迎的MCP服务器集合项目之一，由punkpeye维护，目前已获得10.9k+星标。该项目按功能和语言分类整理了众多MCP服务器，包括官方实现和社区贡献，同时还提供了相关工具、框架和使用技巧。
smithery.ai
地址：https://smithery.ai/
Smithery.ai是一个MCP服务器托管网站，允许自己上传托管自己的MCP服务器，因此部分MCP服务器可用性存疑。当前Smithery.ai已经收录了2257个MCP服务器。
PulseMCP
地址：https://www.pulsemcp.com/
PulseMCP是一个MCP服务器和客户端的社区中心，提供服务器目录、使用案例、博客文章和MCP相关资源。该平台会定期更新，目前拥有超过1730个MCP服务器，并提供每周通讯，分享MCP生态系统的最新动态、应用、资源和社区发展。
mcp.so
地址：https://mcp.so/
MCP.so是目前最大的MCP服务器收集平台之一，拥有超过1500个MCP服务器。该平台提供分类浏览、服务器提交和社区互动功能，并整合了Claude MCP集成等资源。平台设有详细的FAQ解释MCP相关概念，是寻找和分享MCP服务器的中心枢纽。
cursor.directory/mcp
地址：https://cursor.directory/mcp
Cursor Directory是一个专为Cursor编辑器设计的MCP服务器目录，列出了精选的MCP服务器，允许用户浏览和一键安装各种MCP服务器。该平台针对Cursor的250,000+活跃开发者，提供了方便的MCP服务器发现与分享功能。
Glama MCP
地址：https://glama.ai/mcp/servers
Glama.ai提供了一个全面的MCP服务器目录，每个服务器都有详细的功能描述、安装指南和相关评分。该平台特别关注服务器的安全性、许可证和质量，并标明哪些服务器支持远程能力。Glama是一个集成了MCP功能的AI工作空间，提供聊天、网关、模型等多种功能。
portkey.ai
地址：https://portkey.ai/
Portkey.ai是一个AI应用控制面板，虽然主要提供AI网关、提示工程和可观察性套件，但也支持MCP客户端功能。其MCP客户端允许用户构建能够调用1000+种验证工具的AI代理，通过自然语言执行各种任务，为AI应用提供了强大的外部工具访问能力。
Cline MCP Marketplace
地址：https://cline.bot/mcp-marketplace
Cline MCP Marketplace是专为Cline AI编码代理设计的插件市场，提供一键安装各种MCP服务器的功能。市场涵盖了数据库、API集成、开发工具等多个类别的MCP服务器，使开发者能够轻松扩展Cline的能力，实现从需求到完成的无缝流程。
Fleur
地址：https://github.com/fl-nk/fleur
Fleur是一个开源的MCP协议客户端实现，旨在为开发者提供一个轻量级、高性能的工具，用于与支持MCP的AI模型进行交互。它支持多种MCP服务器集成，并提供简洁的API接口，使开发者能够轻松地将各种外部工具和数据源连接到AI应用中，该工具只适用于Claude Desktop客户端。
CherryStudio
地址：cherry-ai.com
CherryStudio作为一个支持多服务商集成的AI对话客户端工具，支持市面上绝大多数服务商的集成，支持多服务商的模型统一调度。现在也已经支持集成MCP服务器了，可以直接搜索npm包。
Reddit-r/mcp
r/mcp是Reddit上专注于Model Context Protocol的社区。社区成员分享MCP相关新闻、教程、问题和项目。这是获取MCP最新动态、寻求帮助和与其他MCP爱好者交流的社交平台。
ShareMCP
首个中文mcp 服务搜索引擎，目前收录 MCP Server 186 个。
三、自建仓库
首先，要弄清楚启动一个MCP Server有哪些方式：
- 源码：通过编写Python/TypeScript等语言的源码脚本直接运行，适合开发者自定义功能模块，方便开发者本地编译、开发、调试。
- 构建包：通过包管理工具（如npx、uvx）快速部署预编译的MCP Server，适合快速集成标准功能。
在公司内部，有专门的镜像仓库代理服务，代理了外部仓库如：
- maven：代理了阿里云、Google等。
- npm：代理了淘宝、npmjs和华为云。
- pypi：代理了清华、阿里云、163、Nvidia、pythonhosted。
关于MCP服务的使用过程和自建仓库必要性分析：
- 外部较为成熟的软件开发者或团队，会将其开发的MCP Server源码编译打包推送至对应仓库，公司内部，可以直接通过包管理工具来拉取到这些MCP服务，快速本地运行。
- 另外没有推送至仓库的MCP Server，无法拉取到构建包。同时，通常也无法访问到其源码仓库。针对这些Server，可以尝试手动拉取源码到内网，上传到MCP Servers Hub的方式，供大家下载使用。
- 针对公司特有工具、平台、产品和一些场景，开发人员可能会自研MCP Server，来共享复用。
因此，针对上述2场景搭建一个MCP Servers Hub平台，是有必要的。
四、搭建一个简单 MCP Servers Hub
有关MCP的问题，欢迎您在底部评论区留言，一起交流~
- 作者:借力好风
- 链接:https://blog.jielihaofeng.online/article/1bc7356d-9861-8056-aa1a-fd7ee452b6b9
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。