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2025 年最新 MCP 资源库汇总

MCP（Model Context Protocol）作为一种新兴的通信协议，正在迅速改变 AI 应用的开发方式。本文旨在为开发者和技术爱好者提供一份全面的 MCP 资源指南，帮助大家更好地理解和使用 MCP 协议。无论是初学者还是资深开发者，都可以通过本文找到适合自己的工具、平台和学习资源，从而更高效地构建智能化应用。

1. mcp.so

MCP.so 是国内开发者 idoubi 创建的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）资源托管平台，旨在帮助开发者和 AI 应用用户发现、分享和使用各种 MCP 服务，从而增强大型语言模型（LLM）的连接性和实用性。
mcp.so 提供了一个全面的 MCP 服务器列表，涵盖了文件系统访问、数据库操作、网页自动化、地图服务等多种功能。用户可以通过关键词搜索，快速找到所需的 MCP 服务，支持按功能、协议类型等多维度筛选。平台鼓励用户提交自己的 MCP 服务器项目，并参与讨论和反馈，促进社区的共同发展。mcp.so 还推荐了多种 MCP 客户端工具，如 Claude Desktop、Cherry Studio、Cursor 等，帮助用户更方便地接入和使用 MCP 服务。

官方网站: https://mcp.so/servers

主要有以下特点：

  1. 权威而丰富的 MCP 资源目录

  • 提供最全面的 MCP Server 列表，涵盖工具类、知识库类、搜索类、插件类等多个领域。

  • 每个资源都配有简洁明了的描述、接口说明、兼容客户端列表等信息，便于开发者快速判断是否可用。

  1. 优秀的用户体验

  • 界面设计简洁现代，信息架构清晰，几乎不需要学习成本即可快速上手。

  • 支持多语言切换（如中文和英文），面向全球开发者友好。

  • 提供搜索 + 筛选功能，方便根据关键词、标签或支持的客户端筛选资源。

  1. 社区驱动与开放协作

  • 允许开发者通过 GitHub 提交自己的 MCP 服务器项目，推动社区共建。

  • 每个服务支持点赞、收藏、评价与讨论，让优质内容自然浮现。

  • 项目更新频繁，开发者能看到真实的活跃度，减少踩坑概率。

  1. 多客户端适配信息
  • 每个 MCP Server 页面会列出支持的客户端（如：Claude Desktop、Cherry Studio、Cursor、OpenDevin 等），方便用户评估兼容性。这是许多其他资源站点不具备的细节支持。
  1. 紧跟前沿协议发展
  • 是最早适配 Anthropic MCP 协议（v0.1~v0.3） 的第三方资源站之一。随着协议演进，mcp.so 通常能在第一时间同步更新 Server 信息、标准字段、接口调用范式等，紧跟生态发展。

2. Smithery

Smithery 是一个基于 MCP 的创新平台，旨在帮助开发者快速创建、管理和部署代理型 AI 工具。它通过提供标准化的接口和丰富的工具库，简化了 AI 模型与外部数据源和工具的集成过程。Smithery 提供了一个集中式的 MCP 服务器目录，涵盖从网页搜索、文件管理到复杂推理等多种功能。开发者可以通过搜索功能快速找到所需的 MCP 服务器，并通过简单的配置将其集成到自己的项目中。Smithery 通过提供标准化的接口和丰富的工具库，简化了 AI 模型与外部数据源和工具的集成过程。它的目标是降低 AI 工具集成的复杂性，促进生态系统的协作与创新。Smithery 提供托管服务，支持开发者将自定义的 MCP 服务器部署到其基础设施上，实现全球范围内的分发。托管服务确保了服务器的稳定运行，同时简化了分发流程 。Smithery 支持与多种主流 AI 工具（如 Claude、Cursor）的无缝集成，开发者可以将 Smithery 的 MCP 服务器集成到现有的 AI 工作流中，例如在 Cursor 中直接调用 GitHub 操作或 Web 搜索工具 。

主要有以下特点：

  1. MCP 协议的最佳实践者
  • Smithery 是最早支持 Model Context Protocol（MCP）规范的平台之一，第一时间支持 JSON-RPC 格式、mcp.json 元数据文件等关键标准。提供开箱即用的 MCP 工具目录，降低了 AI 应用“连接现实世界”的门槛（如访问搜索、文件系统、数据库等）。随着 Claude、Cursor、OpenDevin 等 AI 工具开始支持 MCP，Smithery 成为天然的插件分发市场。
  1. 极简开发体验
  • 一行命令即可部署 MCP 工具服务：npx -y @smithery/cli install @modelcontextprotocol/server-filesystem 零配置、自动部署、自动注册，不需要复杂的 DevOps 流程，极大提高开发效率。提供官方托管服务，开发者不再担心运维与稳定性问题。降低了长尾开发者的使用门槛，提升了 MCP 工具的“发布—使用”闭环效率。
  1. 完美集成 Claude、Cursor、OpenDevin 等主流客户端
  • 官方文档和插件设计都已适配主流 AI 开发环境。Claude AI 可自动调用 Smithery 插件；Cursor 用户可直接调用 MCP 工具生成代码、搜索文档；OpenDevin 用户可快速注入新的外部工具。
  1. 结构化资源管理与开放注册机制
  • 每个 MCP 工具有标准的 mcp.json 元数据文件，描述功能、方法、参数等。所有工具都可以通过 Smithery 网站或 CLI 进行注册、发现和调用。支持开发者私有工具托管与公开发布。
  1. 开源透明、社区参与
  • 工具协议与核心组件开源，开发者可 fork/自托管/二次开发。拥有活跃的 GitHub 社区与 Discord 群组。提供详细的开发文档和教程，支持快速上手。

3. PulseMCP

PulseMCP 是一个由开发者社区维护的 MCP 服务器资源聚合平台，专注于整合全球优质的 MCP 服务器、工具及案例，提供一站式的资源导航与技术支持。其核心目标是降低开发者使用 MCP 协议的门槛，加速 AI 模型与开发环境的集成。PulseMCP 提供了一个全面的 MCP 服务器和工具目录，方便开发者快速找到所需资源。智能推荐算法和每日更新机制，确保用户获取最新、最相关的资源。活跃的社区参与和案例共享，促进了知识的传播和经验的积累。与主流 AI 工具和平台的无缝集成，提升了工具的兼容性和可用性。

主要有以下特点：

  1. 📚 丰富的资源聚合
  • 服务器数量庞大：截至目前，PulseMCP 已收录超过 1,700 个 MCP 服务器，涵盖代码生成、自动化数据报表、智能代码补全等多种应用场景。 多样化的应用场景：服务器功能涵盖从文件系统操作、数据库管理到网页自动化等，满足不同开发需求。
  1. 🛠️ 工具支持与生态整合
  • 客户端支持：整理了多种 MCP 客户端工具，如 Claude 桌面端、Cline、Cursor 等，方便用户快速配置开发环境。生态系统整合：PulseMCP 与主流 AI 工具和平台（如 Claude、Cursor、OpenDevin 等）无缝集成，提升了工具的兼容性和可用性。
  1. 📈 实时更新与智能推荐
  • 每日自动更新：平台每日自动更新服务器列表，确保资源的时效性。智能推荐算法：通过智能推荐算法，为用户提供个性化的服务器和工具推荐，提升搜索效率。
  1. 🧑‍🤝‍🧑 社区驱动与案例共享
    社区参与：支持用户提交和评价 MCP 资源，形成活跃的开发者社区。
    AI 智库导航-aiguide.cc

案例共享：提供每周更新的 MCP 实践案例，如 Blender MCP、Manus 等，帮助用户理解 MCP 的实际应用。

4. Cursor Directory

Cursor Directory 最早是收集 Cursor 配置规则（.cursorrules）起家的，后来也顺应潮流，开始大量收录专门为 Cursor 定制的 MCP Server。

这里的 Server 可能在其他地方也能找到，但它胜在专注和垂直，能找到很多与代码生成、项目管理、开发流程优化相关的 MCP 工具。

主要有以下特点：

  • Cursor 专注: 主要面向 Cursor 用户，收录大量适用于 Cursor 环境的 MCP Server。
  • 与 Rules 结合: 对于熟悉 Cursor Rules 的用户，可能会发现一些 MCP 与 Rules 结合的玩法。
  • 垂直领域: 在编程辅助、代码工具类 MCP 上资源相对集中。

5. MCP 官方库

喝水不忘挖井人。要说最权威、最官方的 MCP 资源，那还得是 MCP 协议提出者 Anthropic（也就是开发 Claude 的那家公司）自己在 GitHub 上维护的这个官方仓库。

这里不仅有官方提供的一些示例 MCP Server（比如文件系统、数据库连接等），更重要的是，这里有关于 MCP 协议本身的最新文档和规范。

虽然这里的 Server 数量可能不如前面几个聚合网站多，而且有些第三方提交的 Server 质量也需要自己甄别，但如果你想深入理解 MCP 的原理，甚至自己动手开发 MCP Server，那这里绝对是你的“朝圣之地”。

主要有以下特点：

  • 官方权威: Anthropic 官方维护，信息来源可靠。
  • 协议文档: 包含最新的 MCP 协议规范和开发文档。
  • 官方示例: 提供标准、合规的 MCP Server 示例代码。
  • 开发者导向: 对于想开发 MCP 的开发者来说是必看资源。

6. Awesome MCP Servers

Awesome MCP 的界面非常简洁，收录的 MCP Server 数量可能不算最多，但感觉都是经过一定筛选的，更像是一个精选列表。

它也做了分类，查找起来还算方便，基本上都是直接链接到对应的 GitHub 仓库。

如果你不喜欢在海量信息里筛选，想找一些相对靠谱、比较 Awesome（酷）的 MCP 工具，可以来这里碰碰运气，说不定能淘到宝。

主要有以下特点：

  • 简洁明了: 界面干净，没有过多干扰信息。
  • 精选导向: 感觉收录的资源有一定门槛，追求质量而非数量。
  • 分类清晰: 提供了基础的分类方便查找。

7. MCPdirs

MCPdirs.com 是 MCP（模型上下文协议）生态中专注于资源筛选与质量认证的导航平台，由开源社区主导维护。其核心目标是解决 MCP 工具碎片化问题，通过集中管理和筛选高质量的 MCP 服务器，帮助开发者快速找到并部署符合需求的工具。

主要有以下特点：

  1. 资源筛选与质量认证
  • 提供经过筛选和认证的 MCP 服务器列表，确保资源的可靠性和安全性。
  • 支持按类别、功能、使用场景等维度筛选工具。
  1. 社区驱动
  • 由全球开发者社区维护，资源持续更新，覆盖多种应用场景。
  • 用户可提交和推荐优质工具，共同完善平台生态。
  1. 易用性
  • 提供清晰的工具分类和描述，帮助用户快速定位所需资源。
  • 支持直接访问工具的官方文档或源代码，方便进一步集成。
  1. 兼容性与扩展性
  • 支持多种 MCP 协议实现，适配不同开发环境和需求。
  • 提供工具的详细信息，如使用示例、依赖项和配置指南。

8. 魔搭 ModelScope

魔搭 ModelScope「MCP 广场」是魔搭社区推出的全新 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务平台，于 2025 年 4 月 15 日正式上线。该平台汇聚了超过 1500 种 MCP 服务，涵盖搜索、地图、文件系统、开发者工具等热门领域，并独家首发支付宝、MiniMax 等全新 MCP 服务。魔搭社区由阿里云联合 CCF 开源发展委员会于 2022 年 11 月推出，秉承“模型即服务”（MaaS）理念，致力于为 AI 开发者提供一站式模型体验、下载、调优、训练、推理和部署服务。

主要有以下特点：

  1. 丰富的 MCP 服务
  • 提供近 1500 种 MCP 服务，覆盖搜索、地图、文件系统、开发者工具等最热门领域，满足开发者多样化需求。
  1. 独家首发服务
  • 独家首发支付宝、MiniMax 等全新 MCP 服务。支付宝 MCP 服务支持 AI 智能体支付场景，提供交易创建、查询、退款等功能；MiniMax 的 MCP 服务封装了语音生成、图片生成、视频生成等模型，让文本大模型“秒变”多模态模型。
  1. 开源开放
  • 支持第三方平台集成和调用，开发者可自由使用和贡献 MCP 服务，加速 AI 应用创新和落地。
  1. 调试工具与实验场
  • 提供简单易上手的工具和调试环境 MCP 实验场，开发者可在 1 分钟内搭建复杂的 MCP 服务。
  1. 资源评估工具
  • 同步推出 MCPBench 开源工具，帮助开发者评估 MCP 的有效性、效率及资源消耗，提升开发可控性。

9. 百度搜索 MCP 广场

百度搜索 MCP 广场是百度搜索推出的 MCP Servers 集成平台，作为连接 AI 智能体与多样化服务的核心枢纽，其核心定位是为开发者提供统一入口，快速接入并调用海量 MCP 服务。该平台依托百度搜索的庞大流量与智能分发能力，通过标准化协议降低 AI 应用开发门槛，开发者无需自行搭建复杂的基础设施，即可利用平台提供的搜索、电商、地图等领域的 MCP 服务，实现功能模块的快速组合与场景化落地。例如，开发者可通过平台直接调用百度优选 MCP Server 的商品检索与交易能力，或集成百度地图的实时路况与导航服务，从而构建具备完整业务闭环的 AI 应用。

主要有以下特点：

  1. 海量 MCP 服务集成
    • 平台聚合了百度内部及第三方生态的丰富 MCP 服务，涵盖搜索、电商、地图、文档处理等多个领域，开发者可根据需求灵活选择。
  2. 标准化协议与低代码接入
    • 通过统一的 MCP 协议，开发者无需适配不同工具的独立接口，仅需少量代码即可实现服务调用，显著提升开发效率。
  3. 智能分发与流量扶持
    • 依托百度搜索的智能推荐算法，平台为接入的 MCP 服务提供精准的流量分发支持，助力开发者快速触达目标用户。
  4. 生态开放与协同创新
    • 支持开发者上传自有 MCP 服务至平台，形成服务共享与商业变现的良性循环，推动 AI 应用生态的繁荣。

10. Aimcp

Aimcp.info 是 MCP（模型上下文协议）生态中专注于中文用户服务的导航平台，致力于为中文开发者提供高效、精准的资源筛选与工具导航服务。平台支持中文关键词检索，帮助用户快速定位符合需求的 MCP 服务器和工具，解决 MCP 工具碎片化问题，降低开发门槛。

主要有以下特点：

  1. 中文支持
    • 中文关键词检索：用户可通过中文关键词快速搜索相关工具和资源，提升检索效率。
    • 中文界面：平台界面和工具描述均提供中文支持，降低语言障碍。
  2. 资源筛选与认证
    • 工具筛选：提供经过筛选和认证的 MCP 服务器列表，确保资源质量。
    • 分类导航：按功能、应用场景等维度分类，方便用户快速定位。
  3. 社区驱动
    • 开源社区维护：由全球开发者社区主导，资源持续更新，覆盖多种开发需求。
    • 用户贡献：支持用户提交和推荐优质工具，共同完善平台生态。
  4. 易用性
    • 详细描述：提供工具的中文描述、使用示例和配置指南，降低学习成本。
    • 直接访问：支持一键跳转至工具的官方文档或源代码，方便集成。

11. MCP Servers

MCP Servers 是字节跳动火山引擎推出的大模型生态广场，旨在通过“MCP Market（工具广场）+火山方舟（大模型服务）+Trae（应用开发环境）”的深度协同，实现工具调用、模型推理到应用部署的全链路开发闭环。开发者可通过“模块化组装”模式，告别复杂手动开发流程，快速构建 AI 应用。平台集成了众多高质量的 MCP 协议适配工具，涵盖搜索、数据库、业务系统 API 等高频场景，并支持开发者将自研工具按 MCP 协议封装并上传共享，形成“用生态”与“建生态”的良性循环。

主要有以下特点：

  • 模块化开发体验：通过拖拽操作快速集成所需工具和模型，显著简化传统复杂的手动开发流程。

  • 开源生态与共建模式：MCP Servers 已全面开源，支持企业将自研工具按照 MCP 协议封装并共享至平台，形成“用生态”与“建生态”的良性循环。

  • 丰富的资源生态集成：整合了火山引擎的 AI 数据湖 LAS 等核心云服务，并引入了第三方优质工具，如飞常准（航班数据）、汉得精准营销（用户行为分析）等。

  • 灵活多样的部署模式：支持本地部署和远程部署两种模式，灵活适配各类企业应用场景。

  • 智能交互与高效开发体验：火山方舟赋予了模型更强的主动能力，例如在规划出差行程时，模型可以自动调用航班查询工具获取实时信息，并联动导航工具优化路线，最终整合输出最优方案。

12. MCP Course

MCP Course 是由 Hugging Face 推出的一门免费在线课程，专注于教授模型上下文协议 MCP 的相关知识。MCP 作为一种新兴的协议，旨在优化 AI 工具之间的上下文信息共享与交互，从而提升 AI 应用的开发效率和应用性能。本课程通过系统的讲解和实践指导，帮助开发者掌握 MCP 的核心概念、工作原理及应用方法，助力其在 AI 开发领域取得更大突破。

课程内容结构

课程共分为多个单元，涵盖以下内容：

  • MCP 简介：了解 MCP 的背景、目标和基本概念。

  • MCP 应用案例：学习如何在实际项目中应用 MCP，包括端到端的 MCP 应用开发。

  • 高级 MCP 开发：深入探讨 MCP 的高级功能和开发技巧。

  • 附加单元：包括 MCP SDK 的使用、与社区的互动等。

课程还提供了认证流程和学习计划，帮助学员系统地掌握 MCP。

13. 参考文档

必备！6 大 MCP 资源库！

AI 智库导航

相关文章

2025 年最新 MCP 资源库汇总

https://pengtech.net/ai/mcp-resources.html

作者

鹏叔

发布于

2025-05-27

更新于

2025-05-27

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