不容错过的超酷 MCP 服务器推荐

推荐语

MCP协议让AI工具无缝协作，就像USB-C统一了充电接口一样简单高效！

核心内容：
1. MCP协议如何解决AI工具间的兼容性问题
2. 三大主流工具中MCP服务器的实际应用场景
3. 作者亲测有效的两款实用MCP服务器推荐

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

我第一次听到 MCP（Model Context Protocol） 这个词时，心想——

“哈，又一个让人眼花缭乱的缩写！”

可一旦我意识到 MCP 就像是 AI 界的 通用连接器——类似手机和笔记本上的 USB-C 接口——我立刻就兴奋了。

再也不用折腾那些只在特定环境下才能运行的插件或奇怪脚本。

有了 MCP，我可以瞬间接入新的工具，感觉就像在组建一支属于自己的 AI 梦之队！

这篇文章里，我会用最简单的方式，讲讲我是如何在 Cline、WindSurf 甚至有时候 Cursor 里使用 MCP 服务器的。 不会用一堆晦涩术语把你淹没，我还会提到一个我打算在自己电脑上测试的个人案例（测试结果会后续补上）。

咱们开始吧。

什么是 MCP？我为什么要关心？

先从基础说起：MCP 全称 Model Context Protocol，是 Anthropic 开发的一种开放标准。

用人话说，就是有人灵机一动，做了一个让不同 AI 工具可以互相“好好说话”的框架，不会因为语言不通就闹脾气。

过去，如果你想让某个工具做点事，比如读取 Figma 设计文件或管理数据库，都得专门写一个定制适配器； 现在有了 MCP，只要主 AI 界面支持这个协议，你就可以像插 USB 一样直接接上。

MCP 出现在哪里？

MCP 并不是藏在某个开发者的秘密实验室里。 它已经出现在 Cline、WindSurf、Cursor 等各种 AI 工具中。

比如在 Cline，你可能会看到一个 MCP Marketplace，可以浏览并安装各种服务器—— 这些服务器就像 AI 插件，可以执行特定任务。

此外，还有第三方仓库或目录，你只要复制一行命令粘贴进配置文件，就能马上激活新功能。

我第一次看到这个时，心里只想说：

“哇，终于等到这一天！”

再也不是那种混乱的脚本或繁琐的教学步骤，只需打开 MCP 配置文件，粘贴链接，就能立刻用上。

我常用的 MCP 服务器推荐

1. Sequential Thinker

起初我觉得这像个噱头—— “我为什么需要一个 AI 按步骤思考呢？”

但如果你用过本地模型，或者那些偶尔会“走神”的模型，这个插件能让 AI 把推理拆成更小的步骤，避免逻辑跳跃。

在 Cline 和 WindSurf 里做复杂编程任务时，我经常用它。 虽然不完美，但能省下不少“返工”的时间。

配置示例：

{
"mcpServers":{
"sequential-thinking":{
"command":"npx",
"args":[
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
]
}
}
}

2. Obsidian Integration

我是个笔记狂，几乎所有东西都放在 Obsidian Vault 里—— 待办事项、写作灵感、头脑风暴，甚至是买菜清单。

这个 MCP 服务器让我可以直接在 AI 工具（比如 Cline）里说：

“把 ‘买狗粮’ 任务标记为完成”

然后它就会自动更新我的 Obsidian 笔记。

配置方式（首选）：

{
"mcp-obsidian":{
"command":"uvx",
"args":["mcp-obsidian"],
"env":{
"OBSIDIAN_API_KEY":"<your_api_key_here>"
}
}
}

或者在当前目录创建 .env 文件：

OBSIDIAN_API_KEY=your_api_key_here

3. E2B MCP

适合想在安全环境中测试代码的人。 就像一个隔离的小气泡，你的代码可以在里面运行，不会破坏主系统。

我会用它测试新的 Node 模块、Python 库，或运行示例脚本。 不必搭建 Docker 或虚拟机，E2B Sandbox 就能搞定。

配置示例：

{
"mcpServers":{
"e2b-mcp-server":{
"command":"uvx",
"args":["e2b-mcp-server"],
"env":{"E2B_API_KEY":"${e2bApiKey}"}
}
}
}

4. Replicate MCP

如果你需要在项目文件夹内直接生成 AI 图片，这个很方便。 我会用它快速做博客横幅的草图，或者测试文章插图的生成效果。

配置示例：

{
"mcpServers":{
"replicate":{
"command":"mcp-replicate",
"env":{
"REPLICATE_API_TOKEN":"your_token_here"
}
}
}
}

5. 数据库集成（Firebase、Supabase 等）

能直接用 AI 创建表格、更新记录或查询数据。 例如：

“创建一个 newsletter_signups 表，包含 email、signup_date 和 referrer 三列。”

设置好数据库凭证后，效率会非常高。

总结

MCP 就像是 AI 工具的通用翻译官，让它们更强大、协作更顺畅。 无论是读取设计文件、运行代码、管理数据库，还是整理任务，都能减少繁琐操作。

建议你先从一个最相关的服务器开始：

• 爱做笔记 → 用 Obsidian
• 常写 Node/Python 代码 → 用 E2B Sandbox

如果现有的 MCP 都不满足需求，自己写一个也很容易——框架已经帮你搭好了。

我很好奇—— 你最离不开的 MCP 服务器是哪一个？ 多交流经验，大家的工作流就会越来越丝滑。

探索 MCP，玩得开心！

如果你愿意，我可以帮你画一张 MCP 工作原理的可视化图，这样你一看就懂它是怎么连接不同 AI 工具的。你需要我画吗？