10 лучших серверов MCP для улучшения рабочих процессов искусственного интеллекта

В этом руководстве вы увидите:

• Что такое сервер MCP и что дает эта технология.
• Как выбрать лучшие серверы MCP на рынке.
• Список 10 лучших серверов MCP для поддержки агентов и рабочих процессов искусственного интеллекта.

Давайте погрузимся!

Что такое сервер MCP?

MCP, сокращение от “Model Context Protocol“, – это протокол с открытым исходным кодом, который стандартизирует взаимодействие между LLM и внешними инструментами/сервисами. Другими словами, это универсальный язык, который агенты ИИ могут использовать для безопасного взаимодействия с любыми инструментами, необходимыми для выполнения задачи.

Сервер MCP реализует протокол MCP, открывая набор инструментов, которые агент ИИ может обнаружить и использовать. Это возможно благодаря технологиям SSE и Streamable HTTP, на которые опирается протокол.

Обратите внимание, что MCP – это лишь один из множества других доступных протоколов ИИ.

Основные преимущества интеграции серверов MCP в рабочие процессы искусственного интеллекта заключаются в следующем:

• Стандартизация: Они обеспечивают согласованный способ взаимодействия приложения ИИ со сторонними инструментами. Это избавляет от необходимости писать собственный код интеграции для каждого инструмента с уникальным API, аутентификацией и форматом данных.
• Возможность обнаружения: Агенты могут запрашивать сервер MCP, чтобы узнать, какие инструменты доступны и как их использовать. Это обеспечивает динамичное и автономное выполнение задач, которое лежит в основе каждого агента ИИ.
• Гибкость: Благодаря серверам MCP агенты ИИ взаимодействуют только с сервером, а не напрямую с конечными инструментами. Это дает вам возможность контролировать, к каким инструментам может обращаться ИИ.

Как выбрать лучшие серверы MCP

В репозитории Awesome MCP Servers перечислены сотни полезных серверов MCP. При таком количестве серверов для выбора, чтобы выбрать лучший для ваших нужд, необходимы четкие критерии оценки.

В частности, при выборе лучших серверов MCP необходимо учитывать следующие ключевые факторы:

• Типичные случаи использования: Основан ли сервер на сервисах, в которых вы заинтересованы или которые уже используете? Предоставляет ли он инструменты для решения наиболее распространенных и трудоемких задач? Ценность сервера MCP измеряется его способностью автоматизировать определенные рабочие процессы.
• Ключевые инструменты: Список наиболее значимых инструментов, открываемых сервером MCP.
• Доверие и популярность сообщества: Звезды GitHub являются сильным индикатором принятия и доверия сообщества. Кроме того, большее количество звезд, как правило, коррелирует с более стабильным и хорошо документированным сервером. Другие факторы, которые следует учитывать, – это количество участников, недавний вклад и форки.
• Лицензия: Серверы MCP, как правило, имеют открытый исходный код. Помимо лицензии самого сервера, вам также следует ознакомиться с лицензиями любого стороннего программного обеспечения, от которого зависит MCP. Если вы уже используете эти инструменты и на них распространяются существующие лицензии, то все в порядке. В противном случае вам нужно будет оценить условия лицензирования и, возможно, выделить на них бюджет.
• Язык программирования: Язык программирования, используемый для разработки сервера MCP. Это влияет на ваши требования, установку и возможный вклад в исходный код.

10 лучших серверов MCP

В этом разделе представлен список лучших MCP-серверов, отобранных и ранжированных в соответствии с критериями, изложенными ранее.

1. Яркие данные

Сервер MCP компании Bright Data предоставляет возможности сбора данных, необходимые для любого приложения искусственного интеллекта. Поскольку каждой системе искусственного интеллекта необходим доступ к высококачественным данным, этот MCP-сервер создан для поддержки практически любого варианта использования.

В частности, он оснащает агентов и рабочие процессы ИИ мощными инструментами для получения веб-данных в режиме реального времени. Эти инструменты помогают ИИ обосновывать свои ответы и точно взаимодействовать с веб-страницами во время выполнения задач.

Подавляющее большинство проектов, основанных на искусственном интеллекте, требуют свежих, актуальных данных, чтобы оставаться конкурентоспособными и эффективными. Именно поэтому сервер Bright Data MCP является одним из лучших решений.

Узнайте, как интегрировать его, изучив официальную документацию.

Типичные случаи использования:

• Поиск информации в режиме реального времени: Вы можете запросить обновленную информацию. Например: “Каковы 5 самых популярных новостей в The Guardian прямо сейчас?”. ИИ воспользуется инструментом search_engine с запросом типа "top stories The Guardian", чтобы получить актуальные заголовки.
• Веб-скраппинг и извлечение данных: Сервер предназначен для задач скрапинга. Он интегрируется с Web Unlocker от Bright Data и позволяет получить доступ к содержимому любой веб-страницы в обход всех мер защиты от ботов. Это означает, что вы можете создать агента, выполняющего задачи веб-скрапинга, не беспокоясь о том, что его заблокируют.
• Обход геоограничений: Многие веб-сайты отображают различное содержимое в зависимости от вашего географического положения или доступны только из определенных регионов. Чтобы решить эту проблему, сервер Bright Data MCP может направлять запросы через обширную прокси-сеть с более чем 150 миллионами IP-адресов, распределенных по всему миру.
• Интерактивная автоматизация браузера: Сервер предоставляет инструменты для “управления браузером”, что означает, что агент ИИ может не просто загружать необработанный HTML-файл страницы. Он может динамически взаимодействовать с веб-сайтом.
• Извлечение структурированных данных: Сервер отлично справляется с извлечением структурированных данных в формате JSON с основных платформ благодаря API Web Scraper. С их помощью можно в режиме реального времени получать структурированные данные с Instagram, LinkedIn, Amazon и многих других сайтов. Например, вы можете попросить агента получить данные о продукте, указав URL-адрес Amazon. Затем агент использует инструмент для получения этих данных.

Ключевые инструменты:

• search_engine: Забирает результаты поиска из Google, Bing или Yandex. Возвращает результаты SERP в формате markdown.
• scrape_as_markdown: Скрапирует URL одной веб-страницы с расширенными опциями для извлечения контента и возвращает результаты в формате Markdown. Этот инструмент может разблокировать любую веб-страницу, даже если она использует обнаружение ботов или CAPTCHA.
• scrape_as_html: Соскабливает URL одной веб-страницы с расширенными опциями для извлечения содержимого и возвращает результаты в HTML. Этот инструмент может разблокировать любую веб-страницу, даже если она использует обнаружение ботов или CAPTCHA.
• session_stats: Рассказывает пользователю об использовании инструмента во время этой сессии
• web_data_amazon_product: Быстрое чтение структурированных данных о товарах Amazon.
• web_data_amazon_product_reviews: Быстрое чтение структурированных данных об отзывах о товарах Amazon.
• web_data_linkedin_person_profile: Быстрое чтение структурированных данных профиля человека в LinkedIn.
• web_data_linkedin_company_profile: Быстрое чтение структурированных данных профиля компании LinkedIn.
• web_data_zoominfo_company_profile: Быстрое чтение структурированных данных профиля компании ZoomInfo.
• web_data_instagram_profiles: Быстрое чтение структурированных данных профиля Instagram.
• web_data_instagram_posts: Быстрое чтение структурированных данных о постах Instagram.
• web_data_instagram_reels: Быстрое чтение структурированных данных о роликах Instagram.
• web_data_instagram_comments: Быстрое чтение структурированных данных о комментариях в Instagram.
• web_data_facebook_posts: Быстрое чтение структурированных данных о постах Facebook.
• web_data_facebook_marketplace_listings: Быстрое считывание структурированных данных объявлений Facebook marketplace.
• web_data_facebook_company_reviews: Быстрое чтение структурированных данных об отзывах о компаниях Facebook.
• web_data_x_posts: Быстрое чтение структурированных данных X-постов. Требуется действительный URL-адрес X post.
• web_data_zillow_properties_listing: Быстрое чтение структурированных данных о листингах недвижимости Zillow.
• web_data_booking_hotel_listings: Быстрое чтение структурированных данных о бронировании гостиниц.
• web_data_youtube_videos: Быстрое чтение структурированных данных видеороликов YouTube.
• scraping_browser_navigate: Переводит сеанс браузера скраппинга на новый URL.
• scraping_browser_go_back: Возврат к предыдущей странице.
• scraping_browser_go_forward: Переход на следующую страницу.
• scraping_browser_click: Щелчки по элементу.
• scraping_browser_links: Получает все ссылки на текущей странице, текст и селекторы.
• scraping_browser_type: Ввод текста в элемент.
• scraping_browser_wait_for: Ожидает, пока элемент будет виден на странице
• scraping_browser_screenshot: Делает снимок экрана текущей страницы
• scraping_browser_get_html: Получает HTML-содержимое текущей страницы.
• scraping_browser_get_text: Получает текстовое содержимое текущей страницы
• web_data_amazon_product_search: Быстрое чтение структурированных данных поиска товаров Amazon.
• web_data_walmart_product: Быстрое чтение структурированных данных о товарах Walmart.
• web_data_walmart_seller: Быстрое чтение структурированных данных о продавцах Walmart.
• web_data_ebay_product: Быстрое чтение структурированных данных о товарах eBay.
• web_data_homedepot_products: Быстрое чтение структурированных данных о продуктах homedepot.
• web_data_zara_products: Быстрое чтение структурированных данных о продукции Zara.
• web_data_etsy_products: Быстрое чтение структурированных данных о товарах Etsy.
• web_data_bestbuy_products: Быстрое чтение структурированных данных о товарах Best Buy.
• web_data_linkedin_job_listings: Быстрое чтение структурированных данных о списках вакансий LinkedIn.
• web_data_linkedin_posts: Быстрое чтение структурированных данных о сообщениях LinkedIn.
• web_data_linkedin_people_search: Быстрое чтение структурированных данных поиска людей в LinkedIn.
• web_data_crunchbase_company: Быстрое чтение структурированных данных о компаниях из Crunchbase.
• web_data_facebook_events: Быстрое чтение структурированных данных о событиях Facebook.
• web_data_tiktok_profiles: Быстрое чтение структурированных данных профилей TikTok.
• web_data_tiktok_posts: Быстрое чтение структурированных данных о постах TikTok.
• web_data_tiktok_shop: Быстрое чтение структурированных данных магазина TikTok.
• web_data_tiktok_comments: Быстрое чтение структурированных данных о комментариях TikTok.
• web_data_google_maps_reviews: Быстрое чтение структурированных данных об отзывах на Google Maps.
• web_data_google_shopping: Быстрое чтение структурированных данных о покупках Google.
• web_data_google_play_store: Быстрое чтение структурированных данных Google Play Store.
• web_data_apple_app_store: Быстрое чтение структурированных данных Apple App Store.
• web_data_reuter_news: Быстрое чтение структурированных новостных данных Reuters.
• web_data_github_repository_file: Быстрое чтение структурированных данных репозитория GitHub.
• web_data_yahoo_finance_business: Быстрое чтение структурированных бизнес-данных Yahoo Finance.
• web_data_youtube_profiles: Быстрое чтение структурированных данных профилей YouTube.
• web_data_youtube_comments: Быстрое чтение структурированных данных о комментариях на YouTube.
• web_data_reddit_posts: Быстрое чтение структурированных данных о сообщениях Reddit.

Чтобы узнать обо всех инструментах, посетите официальный репозиторий сервера Bright Data MCP.

Доверие сообщества и популярность: Репозиторий имеет более 700 звезд. Он хорошо документирован и широко распространен, о чем свидетельствуют 100 с лишним форков.

Совместимые веб-сайты: LinkedIn, сайты недвижимости, Facebook, Reddit, YouTube и многие другие.

Популярные интеграции: N8N, Claude, Cursor, Perplexity, OpenAI, VS Code, Windsurf и другие.

Лицензия: Сервер MCP Server имеет открытый исходный код (лицензия MIT). Под капотом он использует продукты Bright Data, которые поставляются с бесплатной пробной версией.

Язык программирования: Node.js.

2. GitHub

Сервер GitHub MCP – незаменимый инструмент для любой команды, занимающейся разработкой программного обеспечения. Он помогает агентам искусственного интеллекта стать активными участниками жизненного цикла разработки. Это означает, что они могут управлять репозиториями, отслеживать проблемы и даже взаимодействовать с кодом.

Типичные случаи использования:

• Автоматизация рабочих процессов GitHub: Вместо того чтобы вручную переходить по интерфейсу GitHub, вы можете автоматизировать действия. Например, вы можете спросить: “Каков статус моего последнего PR?”, и бот сможет использовать инструменты list_pull_requests и get_pull_request_status, чтобы найти и сообщить ответ.
• Извлечение и анализ данных из репозиториев GitHub: Это предполагает использование сервера для извлечения информации из GitHub для анализа или создания отчетов. Например, вы можете создать приборную панель, на которой будут перечислены все открытые запросы на исправление и их текущий статус.

Ключевые инструменты:

• get_issue: Получает содержимое проблемы в репозитории.
• create_issue: Создает новую проблему в репозитории GitHub.
• add_issue_comment: Добавляет комментарий к проблеме.
• list_issues: Списки и фильтрация проблем репозитория.
• update_issue: Обновляет существующую проблему в репозитории GitHub.
• get_pull_request: Получает информацию о конкретном запросе на вытягивание.
• list_pull_requests: Перечисляет и фильтрует запросы на вытягивание из репозитория.
• merge_pull_request: Объединяет запрос на притяжение.
• get_pull_request_diff: Получает разницу между запросами на вытягивание.
• create_pull_request: Создает новый запрос на привлечение.
• update_pull_request: Обновляет существующий запрос на притяжение в репозитории GitHub.
• delete_file: Удаляет файл из репозитория GitHub.
• list_branches: Перечисляет ветви в репозитории GitHub.
• push_files: Выталкивает несколько файлов за один коммит.
• search_repositories: Поиск репозиториев GitHub.
• create_repository: Создает новый репозиторий GitHub.
• fork_repository: Форкирует репозиторий.
• create_branch: Создает новую ветку.
• run_workflow: Запускает рабочий процесс через событие workflow_dispatch.
• get_workflow_run: Получает сведения о конкретном выполнении рабочего процесса.
• get_workflow_run_logs: Загружает журналы для выполнения рабочего процесса.
• rerun_workflow_run: Повторный запуск всего рабочего процесса.
• rerun_failed_jobs: Повторное выполнение только неудачных заданий в рабочем процессе.
• cancel_workflow_run: Отменяет запущенный рабочий процесс.

Узнайте обо всех доступных инструментах в официальном репозитории GitHub.

Доверие сообщества и популярность: Репозиторий имеет более 16,4 тыс. звезд и четко документирован. Большое количество PR (45+), контрибьюторов (60+) и форков (1.2k+) делает его широко распространенным и поддерживаемым репозиторием.

Лицензия: Этот сервер MCP имеет открытый исходный код (лицензия MIT). Для его работы требуется аккаунт на GitHub, который имеет бесплатный и платный уровни.

Язык программирования: Go.

3. Supabase

Supabase – популярная платформа бэкенд-как-сервис с открытым исходным кодом. Ее MCP-сервер предоставляет агентам искусственного интеллекта полный программный доступ к базе данных, аутентификации и хранилищу вашего проекта. Это открывает возможности для управления бэкендом на естественном языке.

Типичные случаи использования:

• Управление базой данных и составление запросов: Вы можете взаимодействовать с базой данных Postgres без написания SQL. Например, вы можете спросить: “Сколько пользователей зарегистрировалось на прошлой неделе?”. Агент будет использовать инструмент execute_sql` для выполнения необходимых запросов.
• Администрирование проектов и учетных записей: Сервер предоставляет инструменты для управления проектами Supabase и настройками организации. Например, вы можете иметь агента, который создает новый проект, приостанавливает неактивный проект или получает список всех ваших проектов.
• Отладка и мониторинг: Когда что-то идет не так, вы можете использовать агента в качестве первой линии обороны. Например, вы можете попросить: “Покажите мне журналы API за последний час, чтобы узнать, есть ли какие-нибудь ошибки”. Для этого агент использует инструмент get_logs.

Ключевые инструменты:

• search_docs: Поиск актуальной информации в документации Supabase.
• list_tables: Перечисляет все таблицы в указанных схемах.
• list_migrations: Перечисляет все миграции в базе данных.
• apply_migration: Применяет миграцию SQL к базе данных.
• execute_sql: Выполняет необработанный SQL в базе данных.
• get_project_url: Получает URL-адрес API для проекта.
• get_anon_key: Получает анонимный ключ API для проекта.
• generate_typescript_types: Генерирует типы TypeScript на основе схемы базы данных.
• list_storage_buckets: Перечисляет все ведра хранения в проекте Supabase.
• get_storage_config: Получает конфигурацию хранилища для проекта Supabase.
• update_storage_config: Обновляет конфигурацию хранилища для проекта Supabase (требуется платный тарифный план).

Полный список доступных инструментов находится в специальном разделе репозитория.

Доверие сообщества и популярность: Репозиторий имеет более 1,7 тыс. звезд. Он хорошо документирован и широко распространен (150+ форков).

Лицензия: Открытый исходный код (Apache 2.0). Обратите внимание, что Supabase предоставляет как бесплатные, так и платные планы.

Язык программирования: Node.js.

4. Драматург

Сервер Playwright MCP позволяет LLM взаимодействовать с веб-страницами, используя преимущества API автоматизации браузера Playwright. За кулисами он опирается на снимки доступности. Это устраняет необходимость в скриншотах и моделях ИИ с визуальными возможностями.

Узнайте больше о том, что предлагает Playwright.

Типичные случаи использования:

• Человекоподобное взаимодействие: Ваш агент ИИ получит возможность взаимодействовать с веб-страницами, например, нажимать на них, перемещаться по ним, делать скриншоты и т. д. Это означает, что вы сможете создавать продвинутые ИИ-агенты, выполняющие реальные задачи на веб-сайтах с помощью одной лишь подсказки (например, аналогично тому, что можно достичь с помощью Browser-Use).
• Автоматизированная генерация тестов: Для этого необходимо описать полный путь пользователя. ИИ может использовать инструменты управления браузером для выполнения шагов и использовать инструмент browser_generate_playwright_test для вывода сценария тестирования Playwright.

Ключевые инструменты:

• browser_snapshot: Захватывает снимок доступности текущей страницы.
• browser_click: Выполняет щелчок на веб-странице.
• browser_drag: Выполняет перетаскивание между двумя элементами.
• browser_hover: Наведение курсора на элемент на странице.
• browser_type: Введите текст в редактируемый элемент.
• browser_select_option: Выбор опции в выпадающем списке.
• browser_wait_for: Ждет, пока текст появится или исчезнет или пройдет заданное время.
• browser_navigate: Осуществляет переход по URL-адресу.
• browser_pdf_save: Сохраняет страницу в формате PDF.
• browser_tab_list: Перечисляет вкладки браузера.
• browser_tab_new: открытие новой вкладки.
• browser_tab_select: Выбирает вкладку по индексу.
• browser_tab_close: Закрывает вкладку.
• browser_generate_playwright_test: Генерирует тест Playwright для заданного сценария.
• browser_screen_move_mouse: Перемещает мышь в заданную позицию.
• browser_screen_click: Нажимает на левую кнопку мыши.
• browser_screen_drag: Перетаскивает экран левой кнопкой мыши.
• browser_screen_type: Типы текста.
• browser_press_key: Нажимает клавишу на клавиатуре.

Все они описаны в разделе инструментов в репозитории Playwright.

Доверие и популярность в сообществе: 13.1k+ звезд GitHub свидетельствуют о том, что этому репозиторию доверяют и принимают. Кроме того, у него есть несколько соавторов и форков (900+), а также хорошая документация.

Лицензия: Открытый исходный код (Apache 2.0).

Язык программирования: Node.js.

5. Понятие

MCP-сервер Notion превращает Notion в динамическую базу знаний, из которой могут читать и писать агенты ИИ. Это дает вашему ИИ возможность автоматизировать такие задачи, как документирование, управление проектами и создание контента.

Типичные случаи использования:

• Автоматизированное управление задачами: Вы можете управлять планами проектов с помощью естественного языка. ИИ создаст новую запись в вашей базе данных с указанными вами свойствами.
• Создание новой базы данных Notion: Агент ИИ может создавать новые базы данных Notion. Вы можете использовать подсказку, например: “Создайте новую базу данных для отслеживания моих заявок на работу. В ней должны быть столбцы для названия компании, должности и ссылки на описание вакансии”.
• Поиск знаний: Вы можете найти решения технических проблем, попросив агента провести поиск по всей документации.

Ключевые инструменты:

• Поиск: Находит все в рабочем пространстве Notion, подключенных приложениях или в Интернете, задавая вопросы на простом английском языке.
• Поиск по названию: Резервный инструмент поиска, когда подписка на AI недоступна. Выполняет поиск по ключевым словам только в заголовках страниц.
• Просмотр: Просмотр любой страницы, базы данных, файла или пользователя в рабочей области Notion, чтобы увидеть, что находится внутри.
• Получить комментарии: Выводит список всех комментариев к определенной странице или блоку, включая потоковые обсуждения.
• Получить пользователя: получение подробной информации о конкретном пользователе по его идентификатору или ссылке.
• Создать страницы: Создает новые страницы в рабочей области с любым содержимым. Укажите, куда вы хотите добавить эту страницу, иначе она станет приватной страницей по умолчанию.
• Создать комментарий: Добавляет комментарий к странице или блоку.
• Обновить страницу: Редактирование существующих страниц путем изменения их названия, содержания или других свойств.

Документация по инструментам сервера Notion MCP описывает, когда следует использовать каждый инструмент, и содержит полезные подсказки, чтобы вы могли сразу приступить к работе.

Доверие сообщества и популярность: У него 2,3 тыс.+ звезд и хорошая документация. Кроме того, в последнее время в него было внесено большое количество вкладов, что делает его хорошо поддерживаемым и принятым.

Лицензия: Открытый исходный код (лицензия MIT). Notion сам по себе предоставляет широкий набор функций в бесплатном плане, но некоторые из них предоставляются и платным пользователям.

Язык программирования: Node.js.

6. Atlassian

Сервер Atlassian MCP специально создан для автоматизации рабочих процессов, связанных с развертыванием Confluence, Jira, Jira Cloud и Server/Data Center с помощью LLM. Эти решения широко используются для документирования, отслеживания проблем и совместной работы команды. Таким образом, интеграция их с искусственным интеллектом позволяет интеллектуальным агентам управлять тикетами, обновлять документацию и многое другое.

Типичные случаи использования:

• Интеллектуальная автоматизация Jira: Правильно настроив LLM, вы сможете автоматизировать рабочие процессы Jira для поиска и извлечения информации, а также создания и управления проблемами.
• Управление документацией Confluence: Вы можете превратить Confluence в динамическую базу знаний, с которой можно общаться. Вы можете создавать и управлять документацией прямо из чата. Вы также можете попросить агента найти и обобщить документацию для вас.

Ключевые инструменты:

• jira_search: Поиск проблем в Jira.
• jira_create_issue: Создает новую проблему Jira.
• jira_update_issue: Обновляет существующую проблему Jira.
• confluence_search: Выполняет поиск содержимого Confluence.
• confluence_get_page: Получает содержимое определенной страницы.
• confluence_create_page: Создает новую страницу.
• confluence_update_page: Обновляет существующую страницу.

Ознакомьтесь со всеми доступными инструментами в разделе “Репозиторий сервера Atlassian MCP“.

Доверие сообщества и популярность: У него 2.1k+ звезд и хорошая документация. У него также много соавторов (50+) и форков (360+), что делает его хорошо поддерживаемым и принятым.

Лицензия: Открытый исходный код (лицензия MIT). Обратите внимание, что Jira и Atlassian имеют как бесплатные, так и платные тарифные планы.

Язык программирования: Python, но распространяется только через Docker.

7. Серена

Сервер Serena MCP – это набор инструментов для агента кодирования, который работает непосредственно с вашей кодовой базой. Он предоставляет все инструменты, характерные для возможностей IDE. В частности, это:

• Используетпротоколы LSP(Language Server Protocols) для семантического разбора и понимания кода.
• Умеет читать и писать код, а также выполнять команды оболочки.
• Имеет стойкое понимание конкретной кодовой базы, поскольку в ней есть система онбординга и запоминания.

Типичные случаи использования:

• Кодирование с помощью LLM: Serena предназначена для решения любых задач кодирования. Она может читать, писать и выполнять код. Она также может читать журналы и вывод терминала. В ней есть прямая и косвенная поддержка таких языков программирования, как Python, JavaScript, Go и других.

Ключевые инструменты:

• activate_project: Активирует проект по имени.
• create_text_file: Создает/перезаписывает файл в каталоге проекта.
• delete_lines: Удаляет диапазон строк в файле.
• delete_memory: Удаляет память из хранилища памяти проекта Serena.
• execute_shell_command: Выполняет команду оболочки.
• find_symbol: Выполняет глобальный (или локальный) поиск символов с/содержащих заданное имя/подстроку (опционально фильтруется по типу).
• get_active_project: Получает имя активного в данный момент проекта (если таковой имеется) и список существующих проектов
• get_current_config: Выводит текущую конфигурацию агента, включая активные режимы, инструменты и контекст.
• get_symbols_overview: Получает обзор символов верхнего уровня, определенных в данном файле или каталоге.
• initial_instructions: Получает начальные инструкции для текущего проекта.
• insert_after_symbol: Вставляет содержимое после конца определения заданного символа.
• insert_at_line: Вставляет содержимое в заданную строку файла.
• list_dir: Перечисляет файлы и каталоги в указанном каталоге (опционально с рекурсией).
• list_memories: Перечисляет воспоминания в хранилище памяти Сирены для конкретного проекта.
• prepare_for_new_conversation: Предоставляет инструкции по подготовке к новому разговору.
• read_file: Читает файл в каталоге проекта.
• read_memory: Считывает память с заданным именем из хранилища памяти проекта Serena.
• replace_lines: Заменяет диапазон строк в файле новым содержимым.
• search_for_pattern: Выполняет поиск шаблона в проекте.
• summarize_changes: Предоставляет инструкции по обобщению изменений, внесенных в кодовую базу.

Ознакомьтесь с полным списком инструментов в репозитории Serena.

Доверие сообщества и популярность: У Серены 2,9k+ звезд и очень широкая документация.

Лицензия: Открытый исходный код (лицензия MIT).

Язык программирования: Python.

8. Файловая система

Репозиторий MCP-сервера файловой системы предназначен для создания агентов искусственного интеллекта, управляющих операциями с файловой системой.

Ключевые инструменты:

• read_file: Читает полное содержимое файла.
• write_file: Создает новый файл или перезаписывает существующий.
• create_directory: Создает новый каталог или проверяет его существование.
• move_file: Перемещает или переименовывает файлы и каталоги.

Получите доступ к полному списку доступных инструментов в репозитории.

Доверие сообщества и популярность: У этого репозитория 56k+ звезд, обширная документация и большое количество контрибьюторов (580+). Обратите внимание, что эти показатели относятся к репозиторию всего проекта, в котором перечислены несколько MCP-серверов.

Лицензия: Открытый исходный код (лицензия MIT).

Язык программирования: Репозиторий предоставляет серверы на языках Node.js и Python.

9. Figma

Сервер Figma MCP предназначен для предоставления Cursor доступа к вашим файлам Figma, используя инструменты кодирования, основанные на искусственном интеллекте. Его цель – сократить время, необходимое для создания одноразовых дизайнов, без вставки скриншотов.

Типичные случаи использования:

• Сокращение времени создания POC: Вы можете использовать этот сервер, чтобы сократить время, необходимое для создания POC(Proof of Concept) дизайна Figma, запросив LLM и оставив агента ИИ выполнять работу автономно.

Ключевые инструменты:

• get_code: Предоставляет структурированное представление React + Tailwind вашего выбора Figma.
• get_variable_defs: Извлекает переменные и стили, используемые в вашем выборе.

Доверие сообщества и популярность: Репозиторий имеет 8,6k+ звезд.

Лицензия: Открытый исходный код (MIT). Вместо этого Figma предоставляет бесплатные и платные планы.

Язык программирования: Node.js.

10. Grafana

Grafana – это платформа с открытым исходным кодом для визуализации, мониторинга и анализа данных. Ее особенно ценят за агностицизм, расширяемость и за то, что она является открытой системой. Это означает, что она выступает в роли центрального узла, который подключается к десяткам различных источников данных. Сервер Grafana MCP позволяет создать агента искусственного интеллекта, который взаимодействует со всей экосистемой Grafana.

Типичные случаи использования:

• Управление инцидентами с помощью искусственного интеллекта: Вы можете создавать агентов, которые помогут вам управлять всем жизненным циклом инцидента прямо из интерфейса чата. Это также снижает входной барьер для систем запросов, переводя естественный язык в конкретные запросы PromQL или LogQL.

Ключевые инструменты:

• search_dashboards: Поиск приборных панелей.
• query_prometheus: Выполняет запрос к источнику данных Prometheus.
• list_incidents: Перечисляет инциденты в Grafana Incident.
• query_loki_logs: Запрашивает и извлекает журналы с помощью LogQL.
• get_analysis: Извлекает конкретный анализ из исследования Sift.

Автоматизируйте управление инцидентами в Grafana с помощью всех доступных инструментов.

Доверие и популярность в сообществе: 1k+ звезд, хорошая документация и частый вклад.

Лицензия: С открытым исходным кодом (Apache 2.0). Для Grafana обратитесь к странице с ценами.

Язык программирования: Go.

Лучшие серверы MCP: Сводная таблица

Ниже приведена сводная таблица для широкого обзора серверов MCP, о которых вы узнали из этой статьи:

Теперь, когда вы знаете лучшие серверы MCP, вы можете научиться их использовать, прочитав эти руководства:

• Интеграция Qwen-Agent с MCP для создания агентов с живым доступом к данным
• Веб-скрапинг с помощью серверов MCP: Пошаговое руководство
• Интеграция Google ADK с сервером MCP для разработки агентов искусственного интеллекта
• Создание агентов для веб-скрапинга с помощью CrewAI и протокола Model Context Protocol (MCP) от Bright Data

Заключение

В этой статье вы узнали, что такое MCP-сервер и почему он полезен. Вы изучили основные факторы, которые следует учитывать при выборе лучших MCP-серверов на рынке. Затем вы увидели, как эти критерии применяются в составленном списке из 10 лучших доступных вариантов.

Среди перечисленных вариантов сервер MCP компании Bright Data выделяется как один из лучших. Причина проста: каждый проект или рабочий процесс в области искусственного интеллекта зависит от высококачественных данных!

Именно в этом и заключается преимущество сервера Bright Data MCP. Он дает искусственному интеллекту возможность этично извлекать необходимые ему данные из Сети – самого большого и богатого источника информации на планете.

При создании готовых к производству рабочих процессов ИИ вам нужны инструменты, способные надежно получать, проверять и преобразовывать веб-контент. Именно такие инструменты вы найдете в инфраструктуре ИИ Bright Data.

Создайте учетную запись Bright Data и попробуйте все наши продукты и услуги для разработки ИИ!