大模型再聰明，也沒法自己訪問網(wǎng)頁(yè)、讀文件、連數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)樗拖癖魂P(guān)在“盒子”里——只能對(duì)你說話，不能動(dòng)手做事。

這時(shí)候，MCP Server（Model Context Protocol 服務(wù)器） 就登場(chǎng)了。

它就像一把鑰匙，打開了 AI 的“手腳”。通過 MCP，AI可以安全地訪問外部系統(tǒng)，比如：調(diào)用一個(gè)API、操作一份Excel、數(shù)據(jù)庫(kù)，甚至幫你寫文檔、做接口測(cè)試、連Git操作也不在話下。

你只需要告訴 AI “去哪邊調(diào)用個(gè)接口”或“查查哪個(gè)文件”，MCP Server 就會(huì)替它跑腿，穩(wěn)穩(wěn)地把結(jié)果帶回來。

也正是有這種能力，MCP已經(jīng)成為構(gòu)建Agent的重要組件。

下面推薦幾個(gè)值得開發(fā)人員關(guān)注的MCP服務(wù)。

1. Bright Data MCP Server

Web 數(shù)據(jù)抓取的神器

https://github.com/brightdata/brightdata-mcp

這玩意兒簡(jiǎn)直是爬蟲界的王者。它自帶三十多種工具，可以應(yīng)對(duì)各種網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)，像爬取、搜索、分頁(yè)加載、甚至動(dòng)態(tài)內(nèi)容，全都輕松拿捏。更厲害的是，它還自帶反封鎖機(jī)制，例如：IP池、繞過真人測(cè)試等，完全不用你操心。 干凈利落，不拖泥帶水。

配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "Bright Data": {
      "command": "npx",
      "args": ["@brightdata/mcp"],
      "env": {
        "API_TOKEN": "<insert-your-api-token-here>",
        "WEB_UNLOCKER_ZONE": "<optional if you want to override the default mcp_unlocker zone name>",
        "BROWSER_ZONE": "<optional browser zone name, defaults to mcp_browser>"
        "RATE_LIMIT": "<optional rate limit format: limit/time+unit, e.g., 100/1h, 50/30m, 10/5s>"
      }
    }
  }
}

但需要去官網(wǎng)申請(qǐng)一個(gè)自己的賬戶和Token：https://brightdata.com/。

2. Terminal MCP Server

命令行執(zhí)行器

https://github.com/wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP

Terminal MCP（也叫 DesktopCommanderMCP）讓你的 AI 不再只是“出謀劃策”，它能直接操作你操作系統(tǒng)上的終端，支持Mac、Window、Linux。

支持找文件、運(yùn)行腳本、批量移動(dòng)文件、清理目錄……你平時(shí)在命令行里能干的事，它幾乎都能代勞。你可以像雇了個(gè)免費(fèi)的命令行助理，讓他替你干活，且效率驚人。

配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "desktop-commander": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@wonderwhy-er/desktop-commander"
      ]
    }
  }
}

3. Code Executor MCP

像專家一樣運(yùn)行 Python

https://github.com/bazinga012/mcp_code_executor

Code Executor MCP 讓你的 AI 能直接在本地的 Conda 環(huán)境中運(yùn)行 Python 代碼，而且還能用你已經(jīng)裝好的所有庫(kù)。

前幾天我在調(diào)試一個(gè)數(shù)據(jù)處理腳本，懶得開 Jupyter、配環(huán)境，直接丟給 AI 運(yùn)行，效率拉滿。

不管是 NumPy、Pandas、Matplotlib，還是自己 pip 裝的包，只要環(huán)境有，AI 都能調(diào)。

適合干嘛？快速測(cè)試 idea、小型腳本運(yùn)行、模型驗(yàn)證、數(shù)據(jù)清洗……你只需要告訴 AI 該干啥，它就能立刻跑給你看。

例如：

# Tell your AI to run some code
Command: "Run this Python code"
Code:
import numpy as np
nums = np.array([5, 10, 15])
print(nums.mean())
Output: 10.0

配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-code-executor": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/mcp_code_executor/build/index.js" 
      ],
      "env": {
        "CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
        "ENV_TYPE": "conda",
        "CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env"
      }
    }
  }
}

4. MindsDB MCP Server

讓AI看懂所有數(shù)據(jù)

https://github.com/mindsdb/mindsdb

MindsDB MCP Server的厲害之處在于：無論你的數(shù)據(jù)藏在哪：Slack、Gmail、MySQL、Notion、甚至 CRM，它都能對(duì)接得上，并且可以讓 AI 去查、去問、去分析。

如果數(shù)據(jù)散落在不同平臺(tái)，MindsDB 能把它們統(tǒng)一成一個(gè)基于自然語(yǔ)言的問答入口，也支持SQL提問，AI就能根據(jù)全局?jǐn)?shù)據(jù)回答你的問題。

他主要由兩個(gè)部分功能組成：

• 代理：配置內(nèi)置代理，專門回答有關(guān)連接和統(tǒng)一數(shù)據(jù)的問題。
• MCP：通過MCP連接到MindsDB，實(shí)現(xiàn)無縫交互。

你可以在Docker中安裝和使用：

docker run --name mindsdb_container \
-p 47334:47334 -p 47335:47335 mindsdb/mindsdb

默認(rèn)配置文件：

{
    "config_version":"1.4",
    "paths": {
        "root": "/root/mdb_storage"
    },
    "debug": false,
    "integrations": {},
    "api": {
        "http": {
            "host": "0.0.0.0",
            "port": "47334"
        },
        "mysql": {
            "host": "0.0.0.0",
            "password": "",
            "port": "47335",
            "user": "mindsdb",
            "database": "mindsdb",
            "ssl": true
        },
         "mongodb": {
            "host": "0.0.0.0",
            "port": "47336",
            "database": "mindsdb"
        }
    }
}

當(dāng)然你也可以通過文件/root/mindsdb_config.json修改為自己的數(shù)據(jù)源。

例如：

# Grab Slack feedback
Command: "What's the latest feedback on Slack?"
MindsDB Action: Pulls data
Output:
- Sarah: "This rocks!"
- Mike: "Eh, needs work."


# Try SQL
Command: "SELECT * FROM feedback WHERE vibe = 'positive'"
Output: [happy feedback]