在 AI 编程助手蓬勃发展的今天，Model Context Protocol （MCP） 协议让 AI 工具能够访问外部资源和工具，极大地扩展了 AI 编程助手的能力。无论是获取 API 文档、连接数据库还是控制本地应用，MCP Server 都能帮你实现。下面，我为大家精选了 10 个好用的 MCP Server 推荐，帮你的 AI 工具如虎添翼！
Apifox MCP Server
名称 | Apifox MCP Server |
是否免费 | 免费 |
地址 | https://docs.apifox.com/apifox-mcp-server |
Apifox MCP Server 能够将 Apifox 的 API 文档提供给 Cursor 等支持 AI 编程的 IDE 或其他支持 MCP 的 AI 工具。它支持多种使用场景：既可以连接到 Apifox 项目内的 API 文档，也可以访问公开发布的 API 文档，还支持 OpenAPI/Swagger 文档。
安装配置非常简单，只需要 Node.js 环境（版本号≥18），然后根据不同场景选择配置方法。对于私有化部署的用户，还可以添加自定义 API 基础地址。使用 Apifox MCP Server，开发者可以通过 AI 助手完成根据接口文档生成代码、修改代码、搜索接口文档内容等工作，极大提高开发效率。
在实际使用中，你只需要告诉 AI 你想要通过 API 文档做什么，比如"根据 API 文档，生成接口/users 相关的所有 MVC 代码"，AI 就能理解并完成任务。对于团队协作开发尤为有用，确保所有开发者都能基于统一的 API 文档标准进行开发。
Cursor + Apifox MCP Server：借助 AI 与 API 文档高效编写代码
Qdrant MCP Server
名称 | Qdrant MCP Server |
地址 | https://github.com/qdrant/mcp-server-qdrant |
Qdrant MCP Server 为 AI 助手提供了访问和操作向量数据库的能力，使其能够执行语义搜索和相似性查询。作为一个专注于高效向量搜索的工具，Qdrant MCP Server 让 AI 能够在大规模数据集中快速找到语义相关的信息。
这款工具支持点、向量和有效载荷操作，让 AI 能够管理和查询向量集合、创建和删除集合、上传和检索向量数据等。设置过程相对简单，你可以连接到本地或远程的 Qdrant 实例，然后 AI 就能帮你构建和维护向量检索系统。
Qdrant MCP Server 特别适合需要实现 RAG（检索增强生成）功能的项目，能够帮助你构建知识库、文档搜索系统或推荐引擎。通过它，你可以让 AI 帮你嵌入和检索文档、分析相似内容，甚至构建基于语义相似度的问答系统。
对于数据科学家、机器学习工程师和需要处理大量非结构化数据的开发者，Qdrant MCP Server 是一个强大的工具，能够帮助他们充分利用向量数据库的潜力，构建更智能的应用。
Kagi MCP Server
名称 | Kagi MCP Server |
地址 | https://github.com/kagisearch/kagimcp |
Kagi MCP Server 是一个高品质的网络搜索工具，让 AI 助手能够进行精确的信息检索和研究。与传统搜索引擎不同，Kagi 以提供无广告、无偏见的搜索结果而闻名，这使得 AI 能够获取更可靠、更有价值的信息。
作为付费服务，Kagi MCP Server 提供了高级搜索功能和优质的搜索体验。它的主要特点包括深入的内容分析、多语言支持和快速的查询处理速度。安装配置简单，只需申请 Kagi API 密钥并按照文档设置即可。
使用 Kagi MCP Server，你可以让 AI 助手进行深度研究、获取最新信息、收集多方观点等。这对于需要准确信息支持的写作、研究和决策尤其有价值，能够确保 AI 生成的内容有可靠的信息基础。
对于研究人员、内容创作者和专业人士来说，Kagi MCP Server 能够显著提高信息获取的质量和效率，是提升 AI 助手研究能力的绝佳选择。
GitHub MCP Server
名称 | GitHub MCP Server |
地址 | https://github.com/github/github-mcp-server |
GitHub MCP Server 是一个强大的开发者工具，让 AI 助手能够直接与 GitHub 仓库交互，访问代码、issues、PR 和其他 GitHub 资源。通过它，你可以让 AI 帮你分析代码库、管理项目任务，甚至自动处理 GitHub 上的工作流程。
设置 GitHub MCP Server 非常简单，只需 GitHub 个人访问令牌和基本配置即可让 AI 连接到你的 GitHub 账户。它支持仓库操作、代码分析、issue 和 PR 管理、团队协作等多种功能，全方位提升 GitHub 工作流程。
使用 GitHub MCP Server，开发者可以让 AI 帮忙查找代码问题、分析 PR 内容、总结 issue 讨论、生成周报等，极大提高开发效率。尤其对于需要频繁处理 GitHub 任务的开发者，这个工具可以节省大量时间和精力。
无论是个人开发者还是团队协作，GitHub MCP Server 都是提升 GitHub 工作效率的得力助手，让 AI 成为你的开发伙伴，协助处理代码相关的各种任务。
Neo4j MCP
名称 | Neo4j MCP |
地址 | https://github.com/neo4j-contrib/mcp-neo4j |
Neo4j MCP 是一款专为图数据库设计的 MCP 服务器，让 AI 助手能够直接与 Neo4j 图数据库交互，执行查询、分析关系网络和管理图数据。它充分利用了图数据库在处理复杂关联数据方面的优势，使 AI 能够深入理解数据间的关系。
这款工具支持 Cypher 查询语言操作、图数据分析、可视化辅助和 Neo4j 管理功能，同时兼容 Neo4j 本地实例和云服务。它不仅能够帮助 AI 理解现有的图数据结构，还能协助构建和维护知识图谱。
使用 Neo4j MCP，数据科学家和开发者可以让 AI 帮助分析复杂网络数据、构建推荐系统、探索数据关系以及生成图的洞察报告。对于处理高度关联数据的项目，如社交网络分析、欺诈检测、知识库构建等，这个工具尤为有用。
Neo4j MCP 不仅提升了 AI 处理图数据的能力，还为构建基于图的智能应用提供了强大支持，是数据分析和知识管理领域的重要工具。
Brave Search MCP Server
名称 | Brave Search MCP Server |
地址 | https://github.com/arben-adm/brave-mcp-search |
Brave Search MCP Server 是一个隐私友好的搜索工具，让 AI 助手能够使用 Brave 搜索引擎进行网络查询，获取最新信息而不牺牲用户隐私。它以注重用户隐私和提供无追踪搜索体验而著称。
这款工具支持基本搜索查询、过滤结果、个性化设置等功能，并提供了多语言支持。设置过程简单，只需要获取 Brave Search API 密钥并根据文档配置即可。
使用 Brave Search MCP Server，你可以让 AI 助手进行网络研究、获取最新动态、收集多方观点，同时保持搜索隐私。这对于需要保护敏感信息的用户和企业尤为重要。
对于注重隐私的用户和组织来说，Brave Search MCP Server 提供了一个可信赖的搜索解决方案，确保 AI 助手能够安全地访问互联网上的信息资源。
Chroma MCP Server
名称 | Chroma MCP Server |
地址 | https://github.com/chroma-core/chroma-mcp |
Chroma MCP Server 是一款专为向量数据库设计的工具，让 AI 助手能够访问 Chroma 数据库进行检索增强生成（RAG）和语义搜索。作为开源的轻量级向量数据库，Chroma 特别适合 AI 应用场景，使 LLM 能够与结构化和非结构化数据交互。
这个工具支持向量存储和检索、嵌入处理、文档管理和高级查询功能，可以连接到本地或云端的 Chroma 实例。Chroma 的特点是用户友好，设置简单，特别适合快速构建和测试向量搜索应用。
使用 Chroma MCP Server，开发者可以让 AI 帮助构建知识库、实现智能文档搜索、开发问答系统，甚至分析多模态数据。这对于需要处理大量文本数据并提供智能检索功能的项目尤为有用。
对于 RAG 应用的开发者和希望增强 AI 情境理解能力的团队，Chroma MCP Server 是一个理想选择，它提供了简单易用的接口和灵活的功能，加速了智能应用的开发和部署。
Cloudflare MCP Server
名称 | Cloudflare MCP Server |
地址 | https://github.com/cloudflare/mcp-server-cloudflare |
Cloudflare MCP Server 是一个专为云服务设计的工具，让 AI 助手能够与 Cloudflare 服务进行交互，包括 Workers、KV、R2 和 D1 等。这个工具使 AI 能够帮助管理和优化 Cloudflare 上的服务，提升云应用的开发和维护效率。
作为官方维护的项目，这个工具提供了全面的 Cloudflare 服务访问能力，支持 Workers 部署、KV 存储操作、R2 对象管理、D1 数据库交互等功能。它的设置需要 Cloudflare API 令牌和账户信息，但配置完成后使用非常便捷。
通过 Cloudflare MCP Server，开发者可以让 AI 助手帮忙部署和管理 Cloudflare Workers、分析网站性能、优化缓存策略、处理存储数据等。对于使用 Cloudflare 生态系统的开发团队，这个工具能显著提高云资源管理效率。
对于云开发者和 DevOps 团队来说，Cloudflare MCP Server 是简化 Cloudflare 服务管理的强大助手，让 AI 能够成为团队中处理云服务配置和维护的得力成员。
Exa MCP Server
名称 | Exa MCP Server |
地址 | https://github.com/exa-labs/exa-mcp-server |
Exa MCP Server 是一款专业的 AI 搜索工具，让 AI 助手能够进行高质量的网络搜索和信息检索。它采用了先进的搜索技术，能够提供更精确、更相关的搜索结果，并支持深度网页分析。
作为付费服务，Exa 提供了高级搜索功能，如实时搜索、多语言支持、网页内容分析和摘要生成。它的设置相对简单，需要 Exa API 密钥和基本配置，然后 AI 就能进行高质量的网络研究。
使用 Exa MCP Server，用户可以让 AI 助手进行深入研究、跟踪最新发展、分析多种信息源，并生成基于可靠来源的内容。这对于需要准确信息支持的专业研究、写作和报告尤为重要。
对于记者、研究人员、内容创作者和需要高质量信息的专业人士，Exa MCP Server 提供了一个强大的搜索引擎，确保 AI 生成的内容有可靠、最新的信息基础。
Tavily MCP Server
名称 | Tavily MCP Server |
地址 | https://docs.tavily.com/documentation/mcp |
Tavily MCP Server 是一个专为 AI 研究设计的搜索工具，让 AI 助手能够进行智能化的网络搜索和信息提取。它的特点是提供 AI 优化的搜索结果，专注于帮助 AI 模型获取准确、相关的信息。
这款工具支持多种搜索模式，包括普通搜索、深度研究模式、新闻搜索等，并能根据不同查询类型提供定制化结果。设置需要 Tavily API 密钥，但配置过程简单直接。
使用 Tavily MCP Server，你可以让 AI 助手进行专业研究、新闻筛选、事实核查和信息汇总。特别适合需要针对特定领域或主题进行深入调查的场景，能够有效过滤无关信息，提供高质量内容。
对于需要 AI 辅助研究的专业人士，Tavily MCP Server 是一个理想选择，它通过智能搜索增强了 AI 的知识获取能力，让 AI 能够提供更有深度、更有价值的见解和建议。
结语
MCP Server 技术正在迅速发展，为 AI 工具带来了前所未有的扩展能力。通过本文推荐的 10 款优秀 MCP Server，你可以大大增强 AI 助手的功能，让它们能够访问 API 文档、搜索网络、查询数据库、管理代码仓库等，成为你工作中更加强大的助力。
其中，Apifox MCP Server 作为一款优秀的 API 文档连接工具，特别适合开发团队使用，能够确保 AI 助手生成的代码与最新的 API 规范保持一致，显著提高开发效率和代码质量。而其他各具特色的 MCP Server 则可以根据你的具体需求选择，共同构建一个功能丰富的 AI 工作环境。
随着 MCP 生态系统的不断壮大，我们可以期待更多创新的 MCP Server 出现，进一步拓展 AI 助手的能力边界。现在正是开始探索和利用这些工具的最佳时机，让我们的 AI 助手变得更聪明、更实用、更强大！
