MCP官方教程（2）示例servers/clients

示例客户端

本页面提供了支持Model Context Protocol (MCP)的应用程序概述。每个客户端可能支持不同的MCP功能，允许与MCP服务器进行不同级别的集成。

功能支持矩阵

客户端	资源	提示	工具	采样	根	备注
Claude桌面应用	✅	✅	✅	❌	❌	支持所有MCP功能
5ire	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具
BeeAI框架	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具，用于代理工作流
Cline	✅	❌	✅	❌	❌	支持工具和资源
Continue	✅	✅	✅	❌	❌	支持所有MCP功能
Cursor	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具
Emacs Mcp	❌	❌	✅	❌	❌	支持Emacs中的工具
Firebase Genkit	⚠️	✅	✅	❌	❌	通过工具支持资源列表和查找
GenAIScript	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具
Goose	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具
LibreChat	❌	❌	✅	❌	❌	支持代理的工具
mcp-agent	❌	❌	✅	⚠️	❌	支持工具、服务器连接管理和代理工作流
Roo Code	✅	❌	✅	❌	❌	支持工具和资源
Sourcegraph Cody	✅	❌	❌	❌	❌	通过OpenCTX支持资源
Superinterface	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具
TheiaAI/TheiaIDE	❌	❌	✅	❌	❌	支持Theia AI和AI驱动的Theia IDE中的代理工具
Windsurf Editor	❌	❌	✅	❌	❌	支持AI Flow协作开发的工具
Zed	❌	✅	❌	❌	❌	提示显示为斜杠命令
SpinAI	❌	❌	✅	❌	❌	支持TypeScript AI代理的工具
OpenSumi	❌	❌	✅	❌	❌	支持OpenSumi中的工具
Daydreams代理	✅	✅	✅	❌	❌	支持将服务器嵌入到Daydreams代理中

客户端详情

Claude桌面应用

Claude桌面应用程序提供了对MCP的全面支持，能够与本地工具和数据源进行深度集成。

主要功能：

• 完全支持资源，允许附加本地文件和数据
• 支持提示模板
• 工具集成，用于执行命令和脚本
• 本地服务器连接，增强隐私和安全性

ⓘ 注意：Claude.ai网页应用目前不支持MCP。MCP功能仅在桌面应用中可用。

5ire

5ire 是一个开源的跨平台桌面AI助手，通过MCP服务器支持工具。

主要功能：

• 内置的MCP服务器可以快速启用和禁用
• 用户可以通过修改配置文件添加更多服务器
• 开源且用户友好，适合初学者
• 未来将持续改进对MCP的支持

BeeAI框架

BeeAI框架 是一个用于构建、部署和服务强大代理工作流的开源框架。该框架包括MCP工具，这是一个简化MCP服务器集成到代理工作流中的原生功能。

主要功能：

• 无缝将MCP工具集成到代理工作流中
• 快速实例化来自连接的MCP客户端的框架原生工具
• 计划未来支持代理MCP功能

了解更多：

• 在代理工作流中使用MCP工具的示例

Cline

Cline 是VS Code中的自主编码代理，可以编辑文件、运行命令、使用浏览器等——在每一步都需要您的许可。

主要功能：

• 通过自然语言创建和添加工具（例如“添加一个可以搜索网络的工具”）
• 通过~/Documents/Cline/MCP目录与他人分享Cline创建的自定义MCP服务器
• 显示配置的MCP服务器及其工具、资源和任何错误日志

Continue

Continue 是一个开源的AI代码助手，内置支持所有MCP功能。

主要功能：

• 输入“@”提及MCP资源
• 提示模板显示为斜杠命令
• 在聊天中直接使用内置和MCP工具
• 支持VS Code和JetBrains IDE，兼容任何LLM

Cursor

Cursor 是一个AI代码编辑器。

主要功能：

• 支持Cursor Composer中的MCP工具
• 支持STDIO和SSE

Emacs Mcp

Emacs Mcp 是一个设计用于与MCP服务器接口的Emacs客户端，能够实现无缝连接和交互。它为AI插件（如gptel和llm）提供MCP工具调用支持，遵循Emacs的标准工具调用格式。此集成增强了Emacs生态系统中AI工具的功能。

主要功能：

• 为Emacs提供MCP工具支持

Firebase Genkit

Genkit 是Firebase的SDK，用于构建和集成GenAI功能到应用程序中。genkitx-mcp 插件支持作为客户端消费MCP服务器或从Genkit工具和提示创建MCP服务器。

主要功能：

• 客户端支持工具和提示（部分支持资源）
• 在Genkit的Dev UI游乐场中支持丰富的发现
• 与Genkit现有工具和提示的无缝互操作性
• 兼容来自顶级提供商的各种GenAI模型

GenAIScript

使用GenAIScript（在JavaScript中）以编程方式组装LLM的提示。在JavaScript中编排LLM、工具和数据。

主要功能：

• 用于处理提示的JavaScript工具箱
• 抽象化使其易于使用且高效
• 无缝的Visual Studio Code集成

Goose

Goose 是一个开源的AI代理，通过自动化编码任务来增强您的软件开发。

主要功能：

• 通过工具向Goose暴露MCP功能
• MCP可以通过扩展目录、CLI或UI直接安装
• Goose允许您通过构建自己的MCP服务器扩展其功能
• 包括用于开发、网络抓取、自动化、内存以及JetBrains和Google Drive集成的内置工具

LibreChat

LibreChat 是一个开源的、可定制的AI聊天UI，支持多个AI提供商，现在包括MCP集成。

主要功能：

• 通过MCP服务器扩展当前工具生态系统，包括代码解释器和图像生成工具
• 将工具添加到可定制的代理中，使用来自顶级提供商的各种LLM
• 开源且可自托管，支持安全的多用户
• 未来路线图包括扩展MCP功能支持

mcp-agent

mcp-agent 是一个简单、可组合的框架，用于使用Model Context Protocol构建代理。

主要功能：

• 自动管理MCP服务器的连接
• 向LLM暴露来自多个服务器的工具
• 实现了构建有效代理中定义的每种模式
• 支持工作流暂停/恢复信号，例如等待人类反馈

Roo Code

Roo Code 通过MCP提供AI编码辅助。

主要功能：

• 支持MCP工具和资源
• 与开发工作流集成
• 可扩展的AI功能

Sourcegraph Cody

Cody 是Sourcegraph的AI编码助手，通过OpenCTX实现MCP。

主要功能：

• 支持MCP资源
• 与Sourcegraph的代码智能集成
• 使用OpenCTX作为抽象层
• 计划未来支持更多MCP功能

SpinAI

SpinAI 是一个用于构建可观察AI代理的开源TypeScript框架。该框架提供原生MCP兼容性，允许代理无缝集成MCP服务器和工具。

主要功能：

• 为AI代理提供内置的MCP兼容性
• 开源TypeScript框架
• 可观察的代理架构
• 原生支持MCP工具集成

Superinterface

Superinterface 是一个AI基础设施和开发者平台，用于构建支持MCP的应用内AI助手、交互组件、客户端函数调用等。

主要功能：

• 在通过React组件或脚本标签嵌入的助手中使用MCP服务器的工具
• 支持SSE传输
• 使用来自任何AI提供商（OpenAI、Anthropic、Ollama等）的任何AI模型

TheiaAI/TheiaIDE

Theia AI 是一个用于构建AI增强工具和IDE的框架。AI驱动的Theia IDE 是一个基于Theia AI构建的开放且灵活的开发环境。

主要功能：

• 工具集成：Theia AI使AI代理（包括Theia IDE中的代理）能够利用MCP服务器进行无缝工具交互
• 可定制的提示：Theia IDE允许用户定义和调整提示，动态集成MCP服务器以定制工作流
• 自定义代理：Theia IDE支持创建利用MCP功能的自定义代理，使用户能够设计专用工作流

Theia AI和Theia IDE的MCP集成为用户提供了灵活性，使其成为探索和适应MCP的强大平台。

了解更多：

• Theia IDE和Theia AI MCP公告
• 下载AI驱动的Theia IDE

Windsurf Editor

Windsurf Editor 是一个将AI助手与开发者工作流结合的代理IDE。它采用创新的AI Flow系统，支持协作和独立的AI交互，同时保持开发者控制。

主要功能：

• 革命性的AI Flow范式，用于人机协作
• 智能代码生成和理解
• 丰富的开发工具，支持多模型

Zed

Zed 是一个高性能代码编辑器，内置MCP支持，专注于提示模板和工具集成。

主要功能：

• 提示模板显示为编辑器中的斜杠命令
• 工具集成，增强编码工作流
• 与编辑器功能和工作区上下文紧密集成
• 不支持MCP资源

OpenSumi

OpenSumi 是一个帮助您快速构建AI原生IDE产品的框架。

主要功能：

• 支持OpenSumi中的MCP工具
• 支持内置IDE MCP服务器和自定义MCP服务器

Daydreams

Daydreams 是一个用于在链上执行任何操作的生成代理框架。

主要功能：

• 支持配置中的MCP服务器
• 暴露MCP客户端

为您的应用程序添加MCP支持

如果您已经为您的应用程序添加了MCP支持，我们鼓励您提交拉取请求将其添加到此列表中。MCP集成可以为您的用户提供强大的上下文AI功能，并使您的应用程序成为不断增长的MCP生态系统的一部分。

添加MCP支持的好处：

• 允许用户带来自己的上下文和工具
• 加入不断增长的互操作AI应用程序生态系统
• 为用户提供灵活的集成选项
• 支持本地优先的AI工作流

要开始在您的应用程序中实现MCP，请查看我们的Python或TypeScript SDK文档

示例server

本页面展示了各种Model Context Protocol (MCP)服务器，展示了该协议的功能和多样性。这些服务器使大型语言模型（LLMs）能够安全地访问工具和数据源。

参考实现

这些官方参考服务器展示了MCP的核心功能和SDK的使用：

数据和文件系统

• Filesystem - 具有可配置访问控制的安全文件操作
• PostgreSQL - 具有模式检查功能的只读数据库访问
• SQLite - 数据库交互和商业智能功能
• Google Drive - Google Drive的文件访问和搜索功能

开发工具

• Git - 读取、搜索和操作Git仓库的工具
• GitHub - 仓库管理、文件操作和GitHub API集成
• GitLab - GitLab API集成，支持项目管理
• Sentry - 从Sentry.io检索和分析问题

网页和浏览器自动化

• Brave Search - 使用Brave的Search API进行网页和本地搜索
• Fetch - 为LLM使用优化的网页内容抓取和转换
• Puppeteer - 浏览器自动化和网页抓取功能

生产力和通信

• Slack - 频道管理和消息功能
• Google Maps - 位置服务、路线和地点详情
• Memory - 基于知识图谱的持久记忆系统

AI和专用工具

• EverArt - 使用各种模型生成AI图像
• Sequential Thinking - 通过思维序列进行动态问题解决
• AWS KB Retrieval - 使用Bedrock Agent Runtime从AWS知识库中检索信息

官方集成

这些MCP服务器由公司为其平台维护：

• Axiom - 使用自然语言查询和分析日志、跟踪和事件数据
• Browserbase - 在云端自动化浏览器交互
• Cloudflare - 在Cloudflare开发者平台上部署和管理资源
• E2B - 在安全的云沙箱中执行代码
• Neon - 与Neon无服务器Postgres平台交互
• Obsidian Markdown Notes - 在Obsidian库中读取和搜索Markdown笔记
• Qdrant - 使用Qdrant向量搜索引擎实现语义记忆
• Raygun - 访问崩溃报告和监控数据
• Search1API - 用于搜索、爬取和站点地图的统一API
• Stripe - 与Stripe API交互
• Tinybird - 与Tinybird无服务器ClickHouse平台交互

社区亮点

不断增长的社区开发服务器生态系统扩展了MCP的功能：

• Docker - 管理容器、镜像、卷和网络
• Kubernetes - 管理Pod、部署和服务
• Linear - 项目管理和问题跟踪
• Snowflake - 与Snowflake数据库交互
• Spotify - 控制Spotify播放和管理播放列表
• Todoist - 任务管理集成

注意： 社区服务器未经测试，使用风险自负。它们与Anthropic无关，也不受其认可。

有关社区服务器的完整列表，请访问MCP Servers Repository。

入门指南

使用参考服务器

基于TypeScript的服务器可以直接使用npx：

npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

基于Python的服务器可以使用uvx（推荐）或pip：

# 使用uvx
uvx mcp-server-git

# 使用pip
pip install mcp-server-git
python -m mcp_server_git

配置Claude

要将MCP服务器与Claude一起使用，请将其添加到您的配置中：

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

其他资源

• MCP Servers Repository - 参考实现和社区服务器的完整集合
• Awesome MCP Servers - 精选的MCP服务器列表
• MCP CLI - 用于测试MCP服务器的命令行检查器
• MCP Get - 安装和管理MCP服务器的工具
• Supergateway - 通过SSE运行MCP stdio服务器

访问我们的GitHub Discussions与MCP社区互动。

用大模型帮助搭建MCP

本指南将帮助你使用LLMs（大型语言模型）来构建自定义的Model Context Protocol（MCP）服务器和客户端。本教程将重点介绍Claude，但你可以使用任何前沿的LLM来完成此任务。

准备文档

在开始之前，收集必要的文档以帮助Claude理解MCP：

1. 访问 modelcontextprotocol.io/llms-full.t… 并复制完整的文档文本
2. 导航到 MCP TypeScript SDK 或 Python SDK 仓库
3. 复制README文件和其他相关文档
4. 将这些文档粘贴到你与Claude的对话中

描述你的服务器

在提供文档后，向Claude清楚地描述你想要构建的服务器类型。具体说明：

• 你的服务器将暴露哪些资源
• 它将提供哪些工具
• 它应该提供哪些提示
• 它需要与哪些外部系统交互

例如：

Build an MCP server that:
- Connects to my company's PostgreSQL database
- Exposes table schemas as resources
- Provides tools for running read-only SQL queries
- Includes prompts for common data analysis tasks

与Claude合作

在与Claude合作构建MCP服务器时：

1. 首先从核心功能开始，然后逐步添加更多功能
2. 要求Claude解释你不理解的代码部分
3. 根据需要请求修改或改进
4. 让Claude帮助你测试服务器并处理边缘情况

Claude可以帮助实现所有关键的MCP功能：

• 资源管理和暴露
• 工具定义和实现
• 提示模板和处理程序
• 错误处理和日志记录
• 连接和传输设置

最佳实践

在使用Claude构建MCP服务器时：

• 将复杂的服务器分解为较小的部分
• 在继续之前彻底测试每个组件
• 注意安全性——验证输入并适当限制访问
• 为未来的维护做好代码文档
• 仔细遵循MCP协议规范

下一步

在Claude帮助你构建服务器后：

1. 仔细检查生成的代码
2. 使用MCP Inspector工具测试服务器
3. 将其连接到Claude.app或其他MCP客户端
4. 根据实际使用情况和反馈进行迭代

请记住，Claude可以帮助你根据需求的变化修改和改进你的服务器。

需要更多指导？只需向Claude提出关于实现MCP功能或解决出现的问题的具体问题。