什么是MCP（python包和项目管理器uv）|常用mcp server整理（持续更新）

什么是MCP 、常用mcp整理

背景

工具调用能力是大模型进化为智能体Agent的关键所在，如果不能调用，那么大模型只是一个高级聊天机器人。在此之前，业内通用的做法是利用Function Calling来实现外部工具调用。

什么是MCP、MCP服务？？

MCP，全称 Model Context Protocol，由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的，社区共建的开放协议。目的是提供一个通用的开放标准，用来连接 LLM 和外部数据、行为。

LLM 可以作为智能体的大脑，外部工具就是智能体的手和脚，协助智能体执行决策。

MCP 就是想要通过一个开放的协议，为外部工具（或数据源）提供统一和 LLM 交互的统一集成。

总结：Claude 本身是个语言模型，不具备实际能力去操作网页、读代码、调接口。
MCP 就像给它配了“远程遥控器”。它的核心作用是：把本地工具（如爬虫、Jupyter、API 接口、GitHub Repo）包装成“AI 能识别和调用”的服务。

主要有以下几个概念：

• MCP Host：LLM 的宿主应用，比如 Cursor、Cline 等等，是处理一个或多个 MCP Server 的应用程序。
• MCP Client：Host 内部专门用于与 MCP Server 建立和维持一对一连接的模块。它负责按照 MCP 协议的规范发送请求、接收响应和处理数据。简单来说，MCP Client 是 Host 内部处理 RPC 通信的“代理”，专注于与一个 MCP Server 进行标准化的数据、工具或 prompt 的交换。
• MCP Server：提供外部能力或数据的工具，比如实时获取天气、浏览网页等等能力

MCP Client 更多是一个底层技术术语，是关于 MCP Server 连接到 MCP Host 的底层细节，不用过于区分 MCP Host 和 MCP Client。

MCP Server 的下载安装

目前有很多客户端已经支持 MCP Servers 的使用，比如 Cline、Cursor，可以直接在这些客户端中使用社区开发好的 Servers。

由于 MCP Servers 通常是由官方提供的 TypeScript SDK 或 Python SDK 构建的，因此需要在电脑上安装：

1. node.js
2. uv

关于uv

一个用 Rust 编写的极快的 Python 包和项目管理器。uv 是一个相对较新的工具，旨在提供比传统 pip+venv 更快的包管理和环境管理体验。

特点：

• 🚀 一个工具替代pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、twine、virtualenv等。

• ⚡️ 比pip快10-100倍。
• 🐍 安装和管理 Python 版本。
• 🛠️ 运行并安装作为Python包发布的工具。
• 🔩 包含一个pip兼容的接口，可通过熟悉的CLI提高性能。
• 🏢 支持Cargo风格的工作区，适用于可扩展的项目。
• 💾 节省磁盘空间，使用全局缓存进行依赖项去重。
• ⏬ 可通过 curl 或 pip 安装，无需 Rust 或 Python。
• 🖥️ 支持 macOS、Linux 和 Windows。

安装：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

功能：
uv 安装 Python 并允许快速切换版本。
安装多个 Python 版本:

uv python install 3.10 3.11 3.12 Searching for Python versions matching: Python 3.10

根据需要下载 Python 版本:

1. 使用 uv 创建一个基于 Python 3.12.0 版本的虚拟环境

   uv venv --python 3.12.0
   

   uv run --python pypy@3.8 -- python
   

   • --python pypy@3.8
     指定使用 PyPy 3.8 解释器（而不是标准的 CPython）
     • PyPy 是一个 Python 的替代实现，通常比 CPython 更快
     • @3.8 指定了 PyPy 的 Python 版本为 3.8

   这个命令会临时使用 PyPy 3.8 版本的解释器启动一个 Python 交互式会话，而不需要创建或激活虚拟环境

2. uv 提供了对常见 pip、pip-tools 和 virtualenv 命令的直接替代。
   创建一个虚拟环境:

   $ uv venv
   

   安装锁定的依赖:

   $ uv pip sync docs/requirements.txt
   

3. Tools工具
   uv 执行并安装 Python 包提供的命令行工具，类似于 pipx。

   使用 uvx（uv tool run 的别名）在临时环境中运行工具：

   $ uvx pycowsay 'hello world!'
   

   使用 uv tool install 安装工具：

   $ uv tool install ruff
   Resolved 1 package in 6ms
   Installed 1 package in 2ms+ ruff==0.5.4
   Installed 1 executable: ruff$ ruff --version
   ruff 0.5.4
   

MCP Server 的使用

在使用中，通常有两种方式来触发 MCP Server 的调用（都是通过 prompt 调用，也叫作 prompt tool use）。

1. 通过 Server 的名称或描述，显式调用
   比如：fetch this post https://blog.csdn.net/inthat and summarize it. 其中，fetch 就是关键词。

2. 让 Agent 自己确定使用哪些工具
   只描述需求，让 LLM 自己来确定是否要使用到某些工具。

下面推荐介绍一些好用、好玩的 Server ：

1. Brave Search - 让 Agent 加上搜索的翅膀

用来进行网络搜索，即 brave_web_search 和 brave_local_search。借助 Brave 提供的能力。配置如下：

"mcpServers": {"brave-search": {"command": "npx","args": ["-y","@modelcontextprotocol/server-brave-search"],"env": {"BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"}}}

在使用前，需要申请 Brave Api Key。

1. fetch

用来读取网页内容。也可以配合 Brave Search 来使用。配置如下：

"mcpServers": {"fetch": {"command": "uvx","args": ["mcp-server-fetch"]}
}

比如这个例子：search Sam Altman，and get the latest post of Sam Altman

Agent 先通过 Brave Search 搜索 Sam Altman，然后用 fetch 读取其博客的内容，分析结果得到其最新的博客文章是：Reflections，就这样实现了 LLM 的连网能力。

Fetch MCP 服务器

一个模型上下文协议服务器，提供网页内容获取功能。该服务器使 LLM 能够从网页检索和处理内容，将 HTML 转换为 Markdown，以便更轻松地使用。

该服务器可以访问本地/内部 IP 地址，可能存在安全风险。使用此 MCP 服务器时请务必小心，确保不会暴露任何敏感数据。

fetch 工具会截断响应，但通过使用 start_index 参数，您可以指定从何处开始内容提取。 这使模型可以分块读取网页，直到找到所需的信息。

• fetch - 从互联网获取 URL 并将其内容提取为 Markdown。

比如，我们需要安装 fetch 这个 Server 来支持 Agent 提取 web 内容。配置如下：

"mcpServers": {"fetch": {"command": "uvx","args": ["mcp-server-fetch"]}
}

mcp-cookiejar

https://www.npmjs.com/package/mcp-cookie-server
MCP-CookieJar 是一种基于 Model Context Protocol（MCP）的浏览器自动化服务，主要用于支持大型语言模型（如 LLM）与网页的交互，通过提取浏览器Cookie实现自动化操作。

MCP Server的平台(市场)

注意：使用mcp server处理敏感数据时。用之前最好看看 GitHub 上的说明和社区的评价。

Anthropic mcp官方

权威源头，开发者圣地！

网站链接: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

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。

亮点:

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。

mcp.so

https://mcp.so/

数量庞大: 收录的 MCP Server 数量惊人，堪称 MCP 界的“资源航母”。

分类精细: 标签和分类做得特别好，查找效率高。

更新活跃: 感觉内容更新挺频繁的，能找到不少新出的 MCP 工具。

社区氛围: 似乎还有提交和讨论的功能，能看到其他开发者的动态。

PulseMCP

https://www.pulsemcp.com/

Server + Client 双轨: 同时收录 MCP Server 和支持 MCP 的客户端工具。

生态信息全面: 提供使用案例和行业新闻，帮助用户了解 MCP 的发展。

社区活跃度指标: 部分 Server 会显示评星、下载次数等信息，有一定参考价值。

Cursor Directory

Cursor 用户专属
网站链接: https://cursor.directory/mcp

亮点:
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。