10+ 个神级MCP推荐

 “兄弟，MCP 就是命。” 

(bro, MCP is life)

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1️⃣ Graphiti MCP server

AI Agent 最大的毛病之一，就是干完活就忘事儿，像金鱼一样。

Graphiti MCP 服务器就是来解决这个问题的。

它能让 Agent 自己构建和查询一个“带时间感知”的知识图谱。

说白了，就是给 Agent 装了个外置记忆体。

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2️⃣ Opik MCP server

这是 CometML 出品的一个 MCP 服务器，专门用来追踪 AI Agent 的行为，监控你的 LLM 应用。

工具包括：

• 创建项目
• 开启追踪
• 获取追踪统计数据

让你对自己家的 AI Agent 跑得怎么样，心里有个数。

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3️⃣ Ragie

一个用来搞精准多模态 RAG 的 MCP 服务器。

比如，它能帮你搞定视频 RAG，你可以：

• 把视频喂给它
• 对视频内容提问，获得自然的回答
• 拿到问题相关的精确时间戳

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4️⃣ Bright Data MCP server

这个 MCP 服务器，直接给你配了 30 多个工具。

让你能访问、搜索、爬取和与网站互动，还不会被封。

它跟普通的爬虫不一样，能根据目标网站的结构，动态地选最合适的工具来干活。

网页交互的瑞士军刀。

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5️⃣ Jupyter MCP server

一个让你能从 Claude 里直接控制 Jupyter notebooks 的 MCP 服务器。

你可以：

• 创建代码单元
• 执行代码单元
• 创建 Markdown 单元

100% 开源，免费用。

对搞数据科学和机器学习的同学来说，这玩意儿挺方便。

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6️⃣ MindsDB MCP server

这个服务器能连接和统一来自 200 多个平台和数据库的数据，然后你可以从任何 MCP 客户端 (比如 Cursor、Claude 桌面版) 查询这些数据。

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这 6 个 MCP 服务器的 GitHub 链接都在这里：

• Graphiti: github.com/getzep/graphiti
• Opik: github.com/comet-ml/opik-mcp
• Ragie: github.com/ragieai/ragie-mcp-server
• Bright Data: github.com/luminati-io/brightdata-mcp
• Jupyter MCP: github.com/datalayer/jupyter-mcp-server
• MindsDB: github.com/mindsdb/mindsdb

这六个的总结：

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此外，还有两个：

1、Markdownify MCP Server  (网页转 Markdown)

2、用于任务管理系统的MCP

别自己瞎搞了，已经有更聪明的人帮你把活干了：

1.   Taskmaster AI  ( https://www.task-master.dev/ )

2.   Cline Task Tool  ( https://docs.cline.bot/getting-started/for-new-coders )

TaskMaster AI。它的 MCP 跟 Cursor 配合得很好，直接用 CLI (命令行) 也行。这是一款呼声很高的mcp。

要说真的使用频率高，堪称神级的，还得是以往介绍的：

概念：Windsurf Wave3：MCP协议让AI直接读取控制台错误，自动化网页调试不用复制粘贴了！Tab智能跳转、Turbo模式。

顺序思维、Fetch MCP等：Windows下MCP报错的救星来了，1分钟教你完美解决Cursor配置问题。

MCP实践：Cursor + MCP：效率狂飙！一键克隆网站、自动调试错误，社区：每个人都在谈论MCP！

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Cline 官方推荐MCP盘点：

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 来看看A2A 怎么跟 MCP 一起玩。 

AI Agent 应用，需要两样东西：A2A 和 MCP。

•  MCP  (Model Context Protocol)，是给 Agent 提供工具用的。
•  A2A  (Agent2Agent)，是让 Agent 能连接其他 Agent，组队干活。
• A2A + MCP = AI Agent 完全体？AI Agent 既能 “单挑” 工具，又能 “群殴” 任务。

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A2A

A2A，全称 Agent2Agent。它能让多个 AI Agent 一起协同处理任务，但又不用直接共享各自的内部记忆、思考过程或者工具。

它们之间不“交底”，而是通过交换上下文、任务进度、指令和数据来进行沟通。

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A2A 和 MCP 怎么配合？

AI 应用可以把支持 A2A 的 Agent 当作一个 MCP 资源来看。

这些 Agent 会有个“身份证”，叫 Agent Card (后面会说)。

这样一来，连接到 MCP 服务器的 AI Agent，就能发现可以合作的新 Agent，然后通过 A2A 协议跟它们连上。

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Agent Card (Agent 的身份证)

支持 A2A 的远程 Agent，必须发布一个 JSON 格式的 Agent Card。

这个“身份证”上详细写了它的能力和认证方式。

客户端 (比如你的 AI 助手) 就靠这个“身份证”，来找到并跟最适合某个任务的 Agent 进行沟通。

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A2A 特色

• 安全协作：不共享内部状态，更安全。
• 任务和状态管理：能管理复杂的任务流程。
• UX 协商：能协商用户体验细节。
• 能力发现：能发现其他 Agent 的能力。
• 跨框架协作：不同框架开发的 Agent 也能一起工作。

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最关键的是，它还能跟 MCP 集成。

虽然 A2A 现在还很新，但给 Agent 之间的协作定个标准，挺好的。

就像 MCP 给 Agent 和工具之间的互动定了标准一样。

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参考链接：

https://x.com/_avichawla/status/1939210472949195091

https://x.com/Saboo_Shubham_/status/1935887083950014576

https://x.com/cline/status/1902826834301161608

https://x.com/akshay_pachaar/status/1938954677414179114