MCP三个月体验报告：24款最佳服务器推荐与扩展展望

MCP（Model Context Protocol）是一种简单的但功能强大的协议，旨在为像ChatGPT、Cursor或Claude这样的大语言模型提供外部上下文信息。由于大语言模型无法访问个人数据（如电子邮件、日历、CRM系统、文档和文件）或执行某些它们不擅长的任务（如数学计算、逻辑处理、地图操作），甚至无法直接发送短信或邮件，MCP服务器在这个领域的应用变得日益重要。通过提供这些外部信息，MCP使得大语言模型能够更好地辅助用户，无论是编写代码、文件管理还是处理原本需要在不同应用间切换的任务。 使用MCP的原因 MCP可以显著提高大语言模型的表现和实用性，原因包括： 增强上下文：提供实时、个性化的数据，帮助模型理解用户的特定需求。 简化任务切换：整合多种工具和应用的功能，减少用户频繁切换软件的不便。 扩展功能：弥补大语言模型在特定任务上的不足，如数学计算和逻辑推理。 认证与授权 虽然MCP仍在快速发展中，但其安全性和认证机制尚未完全成熟。目前，许多MCP服务器需要用户以明文形式存储API密钥、用户名和密码等敏感信息，这显然存在风险。社区正在推动使用OAuth 2.1标准来解决这些问题，但在某些情况下，如PostgreSQL数据库集成，仍需使用不那么安全的方法。 如何运行MCP服务器 本地运行 使用开发工具（NPX/NPM, UV/UVX/PIP, BUN/BUNX, NODE等）：这是最常见的方法，但不友好对初学者，容易出现依赖冲突。优点是分发简便，缺点是安全性和复杂度较高。 使用容器（Docker, Podman）：通过隔离每个MCP服务器的环境，解决了依赖问题，但仍需一定的技术支持。优点是设置简单，缺点是仍然存在安全风险。 Docker Desktop容器 + MCP Toolkit（带图形界面）：这是最友好的初学者选项，支持OAuth，安全性能较好，但企业级应用中依然存在一些安全隐患。 Anthropic的桌面扩展（DXT）：Anthropic于2025年6月27日宣布推出桌面扩展v0.1版。这种新格式打包了所有依赖项，支持多平台操作，自动更新，且在macOS上安全存储机密信息。适用于个人和企业级使用。 云中运行 对于像Google Drive MCP服务器这样的应用，云运行更为便捷，因为这些服务本身就需要网络连接。优点是不需要在本地安装任何东西，支持OAuth认证，但缺点可能涉及费用和企业自托管的复杂度。 示例MCP服务器 Supermachine.ai：提供综合的服务集成。 Databricks.com：针对大数据和AI的集成。 Natoma.id：面向特定行业的工具集成。 mcpfabric.com：提供文件系统管理和自动化。 Glama.ai：用于图像处理和视觉应用。 Cloudflare：支持安装和自托管。 Composio.dev：用于DevOps流程的优化。 传输协议 MCP支持几种不同的传输层协议，用于连接客户端和服务器： STDIO：最基本的传输协议，适用于本地服务器，特别适合涉及文件系统的任务，安全性较高。 SSE（Server-Sent Events)：基于HTTP的数据流传输协议，适用于简化数据流。 Streamable-HTTP：一种更灵活的HTTP流传输协议，适合分布式和高级应用。 原生MCP支持的Web应用：如GitHub、Cloudflare、HubSpot等，通过SSE或Streamable-HTTP协议实现MCP功能。 行业评价与公司背景 业内专家认为MCP协议是大语言模型实用性的关键一步，尤其是在增强模型的上下文理解和任务执行能力方面。Anthropic、Cloudflare和其他科技公司正积极投入资源开发相关工具和服务，推动MCP的应用和发展。这一趋势表明，MCP有潜力成为未来AI技术的重要组成部分，尤其在企业级应用场景中具有广阔前景。