Best Сервери MCP (2026)
3 min read
Ако се абонирате чрез връзка на тази страница, можем да получим комисионна — това никога не влияе на нашите оценки.
Проследихме, тествахме и сравнихме всеки Сервери MCP инструмент в Olymp Hill, за да класираме 10-те най-добри за 2026. По-долу е краткият списък с нашето мнение за всеки, последван от пълната директория с възможност за търсене.
Имам една голяма опита с AI модела, и имам бавила по-добре от броя на разширенията. Те са доста ефективни в обработката на данни и генериране на съображения, но въобще не са добри на работа без голяма колеги данна да ги обучава – не по-лесно не говоря, данна, която вече е била обработена и сформатирана по линия на почита на AI. Това е голям изискателст, особено, когато работа с голяма колеги данна или чувствителен данна, който трудно да се споделят.
Това е билата, където MCP сървърите влизат на сцена – те служат като медиатор между вашия AI модел и данните, които той изисква, за да функционира. И ето какво ми харва от използването на MCP сървърите – те ги прави по-лесно интегриране на AI с данните, които ми са необходими, без да ми причиняват проблематични головоломки.
Така казва, каква трябва да изберете правилния MCP сървър за вашите нужди?
Първото нещо да се помислете е протоколова самият – протоколова Моделна Носия Моърт (MCP) е една стандартизирана формат за данната постоянствоване, което значи, ако изберете сървър, който поддържа MCP, ще бъде по-лесно да смени между различни AI модели или съурса данна в бъдещото. Изберете сървърите, които явно говорят за поддръжка на MCP – начинамцп, например, съединява bankless начинамс API с MCP, което е доста добра опция, ако работите с данни по тип blockchain.
# Един друга неща със което да тичаш е съвместимостта – някои сървъри за MCP могат да имат специфични изисквания около съхранението на данни или облачните интеграции, така че съветвам да изберете сървъри които съответстват на върху как са разположени вашите данни. mcp-clickhouse, например, се интегрира директно с ClickHouse, който е съвременен и много ефективен механизъм за изпълнение на запитания.
# Най-накрая трябва да мислите какво харесувате да работите с – има ли възможност нуждите ви да се натъкват с структурирани данни формати като Markdown или JSON? markitdown, напр., е Python инструмент, който преобразува файлове и офис документи в Markdown, като така става страхотен вариант за всеки който тества данни, които вече са в Markdown-доприятна структура.
# Някои сървъри за MCP също така имат сградени в тях вградено съпорт за конкретни формати за данни или намислили се случаи – сървъра assistant-mcp от Pinecone, Например, е посветен сървър за MCP за модела на Pinecone. Други, като MemoryMesh, например, могат да имат по-общия подход, давайки възможността да създадете собствена структурата на знанието ви.
# Една обща опасност е да се запъдите с мисълта че цената е определящ фактор – повечето сървъри за MCP се предоставят на безплатна база, така че всъщност се налага да се заинтересувате доколко фукциите и интеграциите на сървъра съответстват на конкретния връх на потребителя ви. Въпреки това, някои сървъри могат да се задържат на допълнителен брой, който се съответстват като например на mcp-server-opendal.
# Ценови модели
В общом мерата на ценови модели, обикновено наличият либерално или специализирана бесплатна версия – протокола MCP също е създаден да бъде лаганичен, което позволява на разработчиците да създават простителни сървъри, които могат да управляват специфични случаи за ползване. Например, Vizro е ниско-кодова пързорка, която може да Ви помогне да създавате висококачествени приложения за визуализиране на данни с помощта на MCP.
Всичко наистина се струва, че изберете подходящия MCP-сървър се състои в осъзнаването на Вашите конкретни потребности и от какво желаете да ползвате с Вашия AI-модел. Например, MemoryMesh е сървър за знаенствен график, който използва MCP, за да предоставя структурирана памет, която да бъде отрязана за Вашия AI-модел – ако работите с големи набори данни или имате нужда от поддръжка на повече от един AI-модел същия път, това може да съставя подходящата решения за избора. qasphere-mcp, от друга страна, е посветен MCP-сървър за QA Sphere-та платформа TMS, която може да бъде по-близка, ако работите в тази конкретна екосистема.
Въпреки все това всеки случай, съветът ми е да започнете с елементарния – вземете едно повръщане на някое от по-лесните опции като mcp-server-opendal или onchain-mcp, и след това едно по-лека напредничание за сложните решения, като MemoryMesh или qasphere-mcp. Забравете не сте с целта си да сложите в комплексността, а да упростите Ваши обичаи за ползване на Вашия AI.
Сервери MCP в числа
Структура на цените
Best Сервери MCP (2026)
- 1
Playwright MCPАпачна MCP-сървър, която позволява на LLM да управляват реални браузъри чрез Playwright и съкращения на достъпността4.8 (6) - 2PPydantic AIПитонски агентски рамка от Pydantic тима за създаване на търсими GenAI приложения.4.8 (6)
- 3CCogneeПомагащ слой на памет, адаптиращ се във времето, който помага на АИ агенти да учат в рамките на контекста.4.8 (5)
- 4
Inbox ZeroАИ помощник за електронна поща, което организира, изготвя отговори и Ви помага да постигнете бяло поле в своя инбокс по-бързо.4.8 (4) - 5
ScreenpipeОтворен-кодова 24/7 локална захват на екрана и аудио за създаване на приложения на AI с контекст-определени4.8 (4) - 6
AgentKitБиблиотека за TypeScript за изграждане и оркестриране на агенти за AI със сърцевина, памет и многозадачни потоци на работа.4.5 (4) - 7
onchain-mcpПредставят банковският наличен API за MCP - 8
markitdownPython инструмент за преобразуване на файлове и офис документи в Markdown. - 9
mcp-clickhousemcp-clickhouse MCP-сервер - 10qqasphere-mcpСервер MCP за TMS QA Sphere
Playwright MCP
Апачна MCP-сървър, която позволява на LLM да управляват реални браузъри чрез Playwright и съкращения на достъпността
Playwright MCP е отворен създател на протокол на модел на контекст, който разкрива капацитетите за аутоматизация на браузъра на Playwright за големи модели на език. Вместо да се съardi на скрийнишки и приложения за виждане, той извлича структурирани снимки на достъпност на уеб страниците, облагая агентите с бърз и детерминистичен поглед в DOM, които те могат да разберат и дейсвуват. Вмъква в самата него ЛЛМ-технология за управляване, което му дава възможност да управлява сайтове, да кликва елементи, да попълва форми за извеждане на данни и да извършва краен до краен поток на изпълнение на задачи, работещ по трите браузъра – Chromium, Firefox и WebKit. Тъй като се съобщава чрез MCP, то се интегрира лесно с всякъде съвместими client като Claude Desktop, Cursor или със собствени вградими рамки за агенция, което прави достъпни реалните задачи на браузърите за самостоятелни и поддръжки потоци на изпълнение.
- МПС сървърно интерфейс за агенти на LLM
- Структурирани съкращения на съртиса за достъпност
- Поддръжка на редица браузъри чрез Playwright
- Възможности за кликове, въвеждани данни, преход и попълнеж на форми
- Варианти на режими за браузъра: безизправен се или с изправен се режим
- Внедряване в Claude, Cursor и кастомни клиенти
Pydantic AI
Питонски агентски рамка от Pydantic тима за създаване на търсими GenAI приложения.
Pydantic AI е отворен код Python фреймворк за създаване на приложения, базиращи се на големи модерни лингвистични модели. Създадено от екипа зад Pydantic, той предлага същия внимателност към типowa безопасност, валидация и програмиране отговорената и сърдена на разработчиците ергономика в Agent-разработка, което прави повтарящите ЛМ изходи предвидими и по-лесни за интеграция в производствения код. Фреймворкът поддържа множество обслужващи модели, структурните отговора верифицирани чрез моделите на Pydantic, въвеждането на инструменти, инжекцията на зависимости и стриминг. Той е създаден да чувствува да е добре познат наPython разработчици и добре функционира общо с екзистиралите стека като FastAPI, което го прави подходящо за всичко от бързо прототипи до производствена степен на GenAI услуги.
- Типизиращи агенти с Pydantic-верифицирани изходни данни
- Поддържане на OpenAI, Anthropic, Gemini и повече
- Колежи на уреди и функции чрез.inject dependency
- Потоков изходни данни и асихронен дизайн
- Обединение с FastAPI и инструменти за наблюдение
- Тестови уреди за детерминистична агентска поведение
Cognee
Помагащ слой на памет, адаптиращ се във времето, който помага на АИ агенти да учат в рамките на контекста.
Cognee е апаче, специално проектиран за агенти на AI. Този инструмент предоставя постоянна долгосрочна памет през сесията чрез ингестиране на данни от какъвто и да е формат и създаването на самодържана граф на знаци. Cognee комбинира векторна представа, графова мисъл и ontology с корени в познанията за когнитивните науки, което прави документите търсими по значение и свързани от развиващи се отношения. Платформа тази е подходяща за разработчици и органистации, чиито цел е да обединят данните от различни източници, да разрешват знанията от област на агентите и да създават надеждни и доверчиви агенти. Cognee предлага функции като единна ингестиране данни, търсене в графи и вектор, локална експлоатациа, закрепване на ontology, многодисциплинарни способности, учене от обратна связ и управление на контекстовете, а също така обмяна на знания между агенти. Поради това и платформата включва агентни изолация във вида на използовател/търговчик и следимост, аудит чрез трина. Поддръжката включва множество клиенти, между които са Python, Rust и TypeScript, а също така е достъпна като плъгините за OpenClaw и Claude Code.
- Знание карта базиран агент мемория
- Семантичен и структуриран данни ingestion
- Python SDK за агент интеграция
- Използваеми езикови модели и сървиси за съхранение
- Извличане на данни от минали сесии и документи
- Електронен сървис за самоподновяващ се или мениджмент deployment опция
Inbox Zero
АИ помощник за електронна поща, което организира, изготвя отговори и Ви помага да постигнете бяло поле в своя инбокс по-бързо.
Inbox Zero е AI-подобрен помощник за пощата, проектиращ да осигури бързо управление на входната кутия. Organизира съобщенията, създава отговори и управлява календарите, с цел да подсигури бързото постигане на "входа нула". Tool-а е достъпен чрез веб 인터фейс, а също и чрез връзка с Slack или Telegram и са позволено да се управлява на-the-go. Inbox Zero е open-source альтернатива на подобни инструменти като Fyxer, предлагащи повече настройки и подобрени функции за сигурност. Ключови функции включват АИ асистент за личен помощник, който учи тонът и стила на потребителя, за предскаждане на отговори, програми за управление на email базирани на instructions на обикновен английски, и инструменти за отслежване на email, които изискват отговор или се очакват отговори. Предлага също масови деинстирпации и архивиране, блокиране на студени email, както и извличане на данни за email-та. Върху това, Inbox Zero може да генерира кратки доклади по срещите, взимайки контекст от email и календарни срещи и да запази автоматично файлове-прикачвания към cloud services като например Google Drive или OneDrive. Задължително, че инструментът използва набор от технологии, включващи Next.js, Tailwind CSS и Prisma, той се хостува на GitHub. Потребителите могат да изберат между хостирано издание достъпно от getinboxzero.com или само-хранене с помощта на интерфейс за команден пренос, изискващ Docker и Node.js. Проектът се развива активно, със общност, която сътрудничи на неговата разработка и молбите за нови функции могат да бъдат направени чрез GitHub issues или каналите на проекта в Discord. Намерението на Inbox Zero е да намали времето, което потребителите прекарват в своя внос, така че да могат да се фокусират върху по-важни задължения. Той предлага обширна серия от функции за управление на пощата, но степента на персонализирана настройка и нивото на извеждането на знания за конфигуриране и използване на AI възмогности можете да се различават. В общото, Inbox Zero се представя като съвременно и сигурно решение за частни лица, които търсят да автоматизират и да улеснат изпълнението на задачи по управление на имейл и календар.
- Драфтове на отговори, генерирани от АИ
- Автоматично класиране и приоритизиране на електронна поща
- Блочно отписвате се от новински листове
- Потребителски automation правила
- Аналитични инструменти за инбокс и инструменти за очистка на инбокс
- Таргет на умствени подсказки за нерегистрирани електронна поща
Screenpipe
Отворен-кодова 24/7 локална захват на екрана и аудио за създаване на приложения на AI с контекст-определени
Screenpipe е отворен платформата, която непрекъснато записва активността на екрана и звука на устройството Ви, съхранявайки всичко локално така, за да програмирайчици могат да създават приложения на AI основани във веригата на реални потребителски контексти. Думейки за индексирането на всичко, което вие виждате, слушате и правите, предоставя богат личен слой с данни, от което приложенията и агентите могат да извършват запитвания без да изпращат данните в облака. Проектът се насочва към разработчици, сътворящи продуктивни инструменти, помагала за памет, резюмеи на срещи и персонализирани агенти. Излага APIs и системата за плъгини, така че персонализираните потоци могат да преобразуват неразличими записи в търсими текстове, записи за лектори и структурирани събития, които подхранват потоци на downstream LLM-рафтове. Поради това, че цялото обработване се извършва на машината на потребителя, Screenpipe отдаваме приоритет на конфиденциалността и собствеността на данните, докато оставаме пригодни за удълбяване благодарение на интеграциите на общността.
- 24/7 захват на екрана и аудио
- Локален склад и обработка в леща
- ЧПТ и преобразуване на говор в текст
- Архитектура на плагини и потоци
- API за запитвания към записан контекст
- Поддръжка за десктопни платформи с крос платформен
AgentKit
Библиотека за TypeScript за изграждане и оркестриране на агенти за AI със сърцевина, памет и многозадачни потоци на работа.
AgentKit е отворен източник фреймворк на TypeScript, предназначен за разработчици, които искат да създават production-ready агенти на AI без преинженериране на основния оркестриращ логик. Той предоставя основни видове за определяване на агенти, закрепване на инструменти, поддържане на състояние и координиране на многоагентни структури на потоци в тип-чувствителен начин. Библиотеката се фокусира върху съединимост, позволявайки ви да вербувате агенти, маршрутирате задачи между специалисти и интегрирате с еднакви облекчители за модели и API-ове. Вграждат се естествено в Node.js и безсервни ambiente, изграждат подходящо за бекент servisit, внутренна автоматизация и AI фичи насочвани към потребителите. Потому че е code-first и не поддържа определена гледна точка за интерфейса, AgentKit е най-добре подходяща за инженерски отбори, пригодени да работят в TypeScript, които искат деликатен контрол върху начина, по който техните агенти изчитат, свързват инструменти и рехавят задължителни задачи.
- Абстракции агент и инструмент
- Мултиагентно предаване и предаване на заявки
- Управление състояние и памет
- Поддръжка на провайдъри независими от модела
- Тип-надзора програмиращи интерфейси за въходи и изходи
- Функционира в Node.js и безплатни изпълним файлове
Serverът на Bankless Onchain MCP е рамка за взаимодействие с данни от блокчейн чрез Bankless API. Implementира протокола Модел Контекст (MCP) за да позволи на AI модели достъп до данни за блокчейн състояние и събития по строен начин. Серверът предоставя различни данни операции, включително четене на състояние на договора, извличане на журнали за събития и преизкачване на историята на транзакциите. Представлява се пред разработчици и изследователи, които трябва да взаимодействат с блокчейн данни по структуриран начин. Притежателят на този проект вече не го обновява, което може да влияе негативно върху стабилността му и достъпността на функциите му.
- Операции със съumbnенията (прочитане на състоянието на съumbnението, получаване на прокси, получаване на ABI, получаване на източник)
- Операции със съобытия (получаване на съобытия, съставяне на тема за събитие)
- Операции със транзакциите (получаване на историята на транзакциите, получаване на информация за транзакция)
markitdown
Python инструмент за преобразуване на файлове и офис документи в Markdown.
MarkItDown е лек Python инструмент за преобразуване на различни файлове в Markdown за използване със LLM и свързани текстови analisi пайплайни. Той е най-близък по вид до textract, но със съответна възстановка на важни документни структури и съдържание като Markdown, включително заглавия, списъци, таблици, връзки, и т.н. резултатът често е разумно прикачан и човешки-friendly, но предназначен да бъде използван от инструменти за текстова analisi и може да не е идеален вариант за високочувствителни преводи на документи за човешко съдържание. Като момента MarkItDown поддържа преобразуването на следните формати: PDF, Power Point, Word, Excel, Изображения (мъжки dati на EXIF и OCR), Аудио (мъжки dati на EXIF и транскрипция на говор), HTML, Текстови формати (CSV, JSON, XML), ZIP файлове, Youtube URL-ове, EPubs, и още множество формати. Поръчителстваме да използвате виртуална среда, за да се избегнат конфликтите между зависимостите. С Python 3.10 или повече, можете да инсталирате MarkItDown чрез pip: pip инсталира 'markitdown[всички]' или от източника с: git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git, след това pip инсталира -e 'packages/markitdown[всички]'. Използването на MarkItDown включва извикване от команден ред, като посочите изходния файл, използвайки чрез пайпинг съдържанието или използвайки функцията конвертиране *_function за конкретни случаи на ползване.
- Преобразуване на PDF, PowerPoint, Word, Excel
- Поддръжка на картинки (метаданные EXIF и ОCR)
- Поддръжка на Аудио (метаданные EXIF и речен превод)
- Поддръжка на HTML, текстови формати (CSV, JSON, XML)
- Поддръжка на ZIP файлове, YouTube URL-ове, EPubs
- Опционални зависимости за активиране на различни файлови формати
Серверът mcp-clickhouse е MCP сервизър за ClickHouse. Той покрива ClickHouse Tools, включително run_query за изпълнение на SQL заявки върху вашия ClickHouse клаустр, list_databases за избеляване на всички бази данни върху вашия ClickHouse клаустр и list_tables для избеляване на таблици в дадена база данни с пагинация. Намерението му също така включва chDB Tools, като run_chdb_select_query, за извършване на SQL заявки използвайчи чDB-ния вграден ClickHouse Engine. Разполага също така с конечен точки за оцеляване, за да провери състоянието на сервизъра и механизъм за сигурност за аутентификация. Сервизъра може да бъде настроян за вътрешни услуги, местна разработка или с помощта на провайдъри за аутентификация чрез OAuth / OIDC с FastMCP.
- run_query за изпълнение на SQL запити на ClickHouse кластер
- list_databases за списък на всички бази данни на ClickHouse кластер
- list_tables за списък на таблици в база данни с пагинация
- run_chdb_select_query за изпълнение на SQL запити с помощта на chDB.embedded ClickHouse двигател
- Здраветен Пункт за проверка за сървърно мониторинги
- Множество режими на валидация, включително OAuth и OIDC чрез FastMCP
Сервър MCP за QA Sphere TMS е клиент, използван за интегриране на големи модели за езиковите данни (LLMs) с QA Sphere (QSP) за усилване възможностите за създаване на тестови сценарии. След като се конфигурира сървъра (детайли могат да се намерят в GitHub), моделите за language generation (LLMs) могат да се съобщават с автоматизирани тестове от QA Sphere. Използвайки MCP (Model Callback Protocol), то прави възможно разработчиците и тестерите бързо да създават AI-базирани тестове, автоматизират задачи и да изпълняват интегрирани с QAS Sphere пакети от тестове. Разпознаването на базата на MCP-based solution е осъществено с ползователя, което позволява на широка част от задачи на проверката да бъдат автоматизирани, включително и откриване и изпълнение на тестови случаи. Направете отнасяне към големи модели на език, автоматизирайте задачите и изпълнете тестови комплекти, интегрирани с системата на управлението на тестовите комплекти от QA Sphere.
- Сервер MCP за системи на управление на тестовете QA Sphere
- Поддръжка за взаимодействие на големи модели на езика (LLMs)
- Достъп до API и конфигурация
- Съвместима свсякакъв клиент MCP
Прегледайте всички 593 Сервери MCP инструменти
Пълната директория с възможност за търсене — класирана по отзиви от истински потребители.
