Best MCP-tjenere (2026)
3 min read
Ved å følge lenker på denne siden kan vi motta en kommisjon, men dette påvirker ikke vurderingene våre.
Vi sporet, testet og sammenlignet hvert MCP-tjenere-verktøy på Olymp Hill for å rangere de 10 beste for 2026. Nedenfor er den korte listen med vår vurdering av hver, etterfulgt av hele, søkbare katalogen.
Jeg har jobbet med kunstig intelligens (AI) modeller i en stund nå, og har kommet igjen for å møte en mur mer ganger enn jeg kan holde rede på. De er forbløffende på å behandledata og generereinsikter, men de krever ofte en stor mengde data for å lære fra – og jeg mener ikke noen type av data, men data som er forehåndsbearbeidet og formateret etter AI sin fornøyelse. Det er en stor forventning, særskilt når du jobber med store datasætt eller følsomme informasjon som ikke kan delas lettest.
Det er her hvor MCP-servere kommer inn - de fungerer som en mellomløper mellom din AI-modell og data den trenger å fungere. Og det er precis det jeg gleder meg til ved å bruke MCP-servere – de gjør det enklere å integrere AI med dataden jeg trenger, uten å bekymre meg for de logistiske hodepineveiene.
Så, hvordan velger du riktig MCP-server for din behov?
Det første du skal overveie er protokollen selv – Model Context Protocol (MCP) er en standardisert format for dataopplag, som betyr at hvis du velger en server som støtter MCP, vil det gjøre det enklere å bytte mellom forskjellige AI-modeller eller datakilder i fremtiden. Søk etter serverye som uttrykkelig nemner MCP-støtte – påchain-mcp, for eksempel, løfter bankless påchain API til MCP, som er en fantastisk mulighet hvis du jobber med blockchain-data.
En annen ting å overveie er kompatibiliteten – noen MCP-servere kan ha spesifikke krav rundt datalagring eller skyintegreringer, så sikker deg å velge en server som passer inn med den inndelingen du har i plass.
Endelig, tenk på typen av data du jobber med – trenger du å understøtte strukturerte dataformer som Markdown eller JSON? markitdown, en Python-verktøy, kan konvertere filer og kontordokumenter til Markdown, og det er en fantastisk mulighet for noen som jobber med data som allerede er i en Markdown-verdug format.
Noen MCP-servere har også bygget inn støtte for spesifikke dataformer eller bruksområder – assistant-mcp fra Pinecone for eksempel, er en dedikert MCP-server for Pinecones Assistant-modell. Andre, som MemoryMesh, kan ha en mer allmennbegrep approach, som tillater deg å opprette din egen kunnskapsnettstruktur.
Ett vanlig fall er å bli fanget opp i tanken at pris er avgjørende faktorer – de fleste MCP-servere er tilgjengelige gratis, så hva du egentlig trenger å bekymre deg for er om funksjoner og integrasjoner passer med din spesielle bruksområde. Noen servere kan likevel ha tilleggskostnader knyttet til dem, som mcp-server-opendal, som integrerer med større sky-lagringssystemer som Amazon S3 og Azure.
Når det gjelder prisnøytralene, vil du generelt finne at gratisoppsjonene enten er meget grunnleggende eller mycket specialiserte – MCP-protokollen selv er designet for å være lettvektig, noe som gjør det mulig for utviklere å bygge einflekte serverye som kan behandle spesielle bruksområder.
Vizro, for eksempel, er et lavkode-verktøy som kan hjelpe deg å bygge høykvalitets-visulasjontjenester ved hjelp av MCP.
Samlet, å velge riktig MCP-server handler om å forstå dine spesielle behov og hva du prøver å oppnå med din AI-modell. MemoryMesh, for eksempel, er en kunnskapsnettserver som bruker MCP for å tilby strukturerte hukommelpersistens til AI-modeller – hvis du jobber med store datasætt eller trenger å understøtte flere AI-modeller på en gang, kan dette være måten å gå.
qasphere-mcp, på den andre siden, er en dedikert MCP-server for QA Spheres TMS-plattform, som kan være mer egnet hvis du jobber innen dette spesielle miljøet.
I alle tilfeller, er mitt råd å starte enkelt – se på noen av de mer lettvektinge opsjoner som mcp-server-opendal eller påchain-mcp, og så gradvis skala opp til mer komplekse løsninger som MemoryMesh eller qasphere-mcp. Husk, målet er å enkeltevere dine AI-arbeidsflyt, ikke å legge til mer kompleksitet.
MCP-tjenere i tall
Prismiks
Best MCP-tjenere (2026)
- 1
Playwright MCPÅpen kildekode MCP-server som lar LLM-er styre ekte nettlesere via Playwright og tilgjengelighetssnapshots.4.8 (6) - 2PPydantic AIPython-agentramme fra Pydantic-teamet for å bygge type-sikre GenAI-apper.4.8 (6)
- 3CCogneeEn tilpassende minnemodul at hjelpe maskinvarede intelligensagenter å lære fra kontekst over tid.4.8 (5)
- 4
Inbox ZeroAI‑e‑postassistent som organiserer, lager svarutkast og hjelper deg med å oppnå Inbox Zero raskere.4.8 (4) - 5
ScreenpipeÅpen kilde 24/7 lokal skjerm- og lydopptak for å bygge kontekstbevisste AI-apper4.8 (4) - 6
AgentKitTypeScript-bibliotek for å bygge og orkestrere AI-agenter med verktøy, minne og multi-agent arbeidsflyter.4.5 (4) - 7
onchain-mcpBringer Bankless onchain API til MCP - 8
markitdownPython-verktøy for å konvertere filer og kontordokumenter til Markdown. - 9
mcp-clickhousemcp-clickhouse MCP-server - 10qqasphere-mcpMCP Server for QA Sphere TMS
Playwright MCP
Åpen kildekode MCP-server som lar LLM-er styre ekte nettlesere via Playwright og tilgjengelighetssnapshots.
Playwright MCP er en åpen kildekode Model Context Protocol-server som gjør Playwrights nettleserautomatiseringskapasiteter tilgjengelige for store språkmodeller. I stedet for å stole på skjermbilder og visjonsmodeller, presenterer den strukturert tilgjengelighetssnapshot av websteder, og gir agenter en rask, deterministisk oversikt over DOM‑en de kan reflektere over og handle på. Det lar LLM-drevne agenter navigere på nettsteder, klikke på elementer, fylle ut skjema, hente data og kjøre end‑to‑end‑arbeidsflyter på tvers av Chromium, Firefox og WebKit. Siden den kommuniserer via MCP, kan det plugges inn i enhver kompatibel klient som Claude Desktop, Cursor eller tilpassede agent‑rammeverk, noe som gjør reelle nettleseroppgaver tilgjengelige for både autonome og assisterte arbeidsflyter.
- MCP-servergrensesnitt for LLM-agenter
- Strukturerte tilgjengelighetstrær snapshots
- Tverrnettleserstøtte via Playwright
- Klikk, skriv, naviger og fyll inn skjema
- Headless eller headed nettlesermoduser
- Integrasjon med Claude, Cursor og tilpassede klienter
Pydantic AI er et open‑source Python‑rammeverk for å bygge applikasjoner drevet av store språkmodeller. Utviklet av teamet bak Pydantic, bringer det samme fokuset på type‑sikkerhet, validering og utvikler‑ergonomi til agentutvikling, og gjør LLM‑utgivelser forutsigbare og enklere å integrere i produksjonskode. Rammeverket støtter flere modellleverandører, strukturerte svar valideres gjennom Pydantic-modeller, verktøykall, avhengighetsinjeksjon og streaming. Det er designet for å føles kjent for Python-utviklere og fungerer godt ved siden av eksisterende stakker som FastAPI, noe som gjør det egnet for alt fra raske prototyper til produksjonsklare GenAI-tjenester.
- Typer agents med Pydantic-validerte utdata
- Støtte for OpenAI, Anthropic, Gemini og flere
- Verktøy- og funksjonskalling med avhengighetsinjeksjon
- Strømmende svar og async-første design
- Integrasjon med FastAPI og overvåkingsverktøy
- Testingverktøy for deterministisk agentoppførsel
Cognee
En tilpassende minnemodul at hjelpe maskinvarede intelligensagenter å lære fra kontekst over tid.
Cognee er en åpen kilde-AI-hukommelsesplattform designet for AI-agenter. Den leverer en persistent langtidsminne gjennom sesjoner ved å opptre data i noen format og bygge seg selv-virket kunnskapsgraf. Cognee kombinerer vektorembeddinger, grafreaksjon og kognitivvitenskapsgrunnlagte ontologiforming, hvila gjør dokumenter søkerbare etter mening og forbundet ved evoluerende relasjoner. Dette plattformen er egnet for utviklere og organisasjoner som søker å forene data fra ulike kilder, aktivere domenedomene i agenter og skape tillit og pålitelige agenter. Cognee tilbyr funksjoner som forent opphav, graf og vektor søker, lokal operasjon, ontologisk grunnleggelse, multimodale evne, læring fra retrofed, kontekstbehandling, og tvilling kunnskapsdeling. Den tilbyr også agensert bruker/tenant isolasjon, sporetabilitet og audit-eprenger. Plattformen svinger flere kunder, inkludert Python, Rust og TypeScript, og er tilgjengelig som plugins for OpenClaw og Claude Code.
- En kunnskapsgraf-basert minnesystem for agenter
- Semantisk og strukturert datainngang
- Python-SDK for agent-integrering
- Manglende LLM og lagringsleverandører
- Spørring i tidligere sesjoner og dokumenter
- Selvadministrert eller håndtert deployeringsmuligheter
Inbox Zero
AI‑e‑postassistent som organiserer, lager svarutkast og hjelper deg med å oppnå Inbox Zero raskere.
Inbox Zero er en AI-drevet e‑postassistent designet for å hjelpe brukere med å håndtere innboksen mer effektivt. Den organiserer e‑poster, utarbeider svarutkast og administrerer kalendere, med mål om å hjelpe brukere med å nå innboks‑null raskere. Verktøyet er tilgjengelig via et nettgrensesnitt og kan også brukes gjennom Slack eller Telegram for håndtering på farten. Inbox Zero er et åpen‑kildekode-alternativ til lignende verktøy som Fyxer, og tilbyr flere tilpasningsmuligheter samt forbedrede sikkerhetsfunksjoner. Nøkkelfunksjonene inkluderer en AI‑personlig assistent som lærer seg brukerens tone og stil for å forhåndsutforme svar, AI‑drevne regler for å håndtere e‑post basert på enkle engelske instruksjoner, og verktøy for å spore e‑post som krever svar eller venter på svar. Den tilbyr også masseavmelding og arkiveringsmuligheter, blokkerer kald e‑post og gir e‑postanalyse. I tillegg kan Inbox Zero generere møteoppsummeringer ved å hente kontekst fra både e‑post og kalenderhendelser, og automatisk lagre e‑postvedlegg i skytjenester som Google Drive eller OneDrive. Verktøyet er bygget med en rekke teknologier, inkludert Next.js, Tailwind CSS og Prisma, og er hostet på GitHub. Brukere kan velge mellom en hostet versjon tilgjengelig på getinboxzero.com eller selvhosting ved hjelp av et CLI‑oppsett som krever Docker og Node.js. Prosjektet er aktivt, med et fellesskap som bidrar til utviklingen, og funksjonsforespørsler kan sendes via GitHub‑issues eller prosjektets Discord‑kanal. Inbox Zero har som mål å redusere tiden brukerne bruker i innboksen, slik at de kan fokusere på viktigere oppgaver. Selv om verktøyet tilbyr et omfattende sett med funksjoner for e‑posthåndtering, kan graden av tilpasning og læringskurven for å sette opp og utnytte AI‑funksjonene fullt ut variere. Samlet sett presenterer Inbox Zero seg som en fleksibel og sikker løsning for personer som ønsker å automatisere og effektivisere e‑post- og kalenderadministrasjonsoppgaver.
- AI‑genererte svarutkast
- Automatisk kategorisering og prioritering av e‑post
- Masseavmelding fra nyhetsbrev
- Tilpassede automatiseringsregler
- Innboks‑analyse og ryddingsverktøy
- Smarte påminnelser for ubesvarte e‑postmeldinger
Screenpipe
Åpen kilde 24/7 lokal skjerm- og lydopptak for å bygge kontekstbevisste AI-apper
Screenpipe er en åpen kildekode‑plattform som kontinuerlig fanger skjermaktivitet og lyd på enheten din, og lagrer alt lokalt, slik at utviklere kan bygge AI-applikasjoner basert på reell bruker‑kontekst. Ved å indeksere det du ser, hører og gjør, gir den et rikt personlig datalagsnivå som apper og agenter kan forespørre uten å sende informasjon til skyen. Prosjektet retter seg mot utviklere som lager produktivitetsverktøy, minnestøtte, møteoppsummeringsverktøy og personlige agenter. Det eksponerer API-er og et plugin-system slik at tilpassede pipelines kan omdanne råopptak til søkbart tekst, transkripter og strukturerte hendelser som brukes i LLM-arbeidsflyter nedstrøms. Siden all behandling skjer på brukerens maskin, legger Screenpipe vekt på personvern og eierskap av data, samtidig som det forblir utvidbart gjennom integrasjoner bygget av samfunnet.
- 24/7 skjerm- og lydopptak
- Lokal lagring og prosessering på enheten
- OCR- og tale-til-tekstindeksering
- Plugin- og pipeline-arkitektur
- APIs for spørring av fange kontekst
- Støtte for flere plattformer på skrivebord
AgentKit
TypeScript-bibliotek for å bygge og orkestrere AI-agenter med verktøy, minne og multi-agent arbeidsflyter.
AgentKit er et åpen kildekode TypeScript-rammeverk designet for utviklere som ønsker å bygge produksjonsklare AI-agenter uten å gjenoppfinne kjerneorkestrasjonslogikk. Det tilbyr primitiv funksjonalitet for å definere agenter, legge til verktøy, administrere tilstand og koordinere multi-agent arbeidsflyter på en type-sikker måte. Biblioteket fokuserer på komposisjon, slik at du kan kjede agenter, rute oppgaver mellom spesialister og integrere med eksisterende modellleverandører og API-er. Den passer naturlig inn i Node.js og serverløse miljøer, noe som gjør den egnet for backend-tjenester, intern automatisering og kundeorienterte AI-funksjoner. Ettersom den er kode‑first og uten faste preferanser for UI, er AgentKit best egnet for ingeniørteam som er komfortable med å jobbe i TypeScript og som ønsker detaljert kontroll over hvordan deres agenter tenker, kaller verktøy og håndterer langvarige oppgaver.
- Agent- og verktøyabstraksjoner
- Multi-agent rutelegging og overlevering
- Tilstand- og minneadministrasjon
- Modellagnostisk leverandørstøtte
- Type-sikre API-er for innganger og utganger
- Fungerer i Node.js og serverløse miljøer
Bankless Onchain MCP Server er en ramme for å samhandle med on‑chain data via Bankless API. Den implementerer Model Context Protocol (MCP) for å gi AI‑modeller mulighet til å få tilgang til blockchain‑tilstand og hendelsesdata på en strukturert måte. Serveren tilbyr ulike datoperasjoner, inkludert lesing av kontraktsstatus, henting av hendelseslogger og innhenting av transaksjonshistorikk. Den er tilpasset utviklere og forskere som trenger å samhandle med blockchain‑data på en strukturert måte. Dette prosjektet mottar ikke lenger oppdateringer, og vedlikeholdstilstanden kan påvirke stabiliteten og tilgjengeligheten av funksjoner.
- Kontrakt‑operasjoner (les kontraktstatus, hent proxy, hent ABI, hent kilde)
- Hendelsesoperasjoner (hent hendelser, bygg hendelse‑tema)
- Transaksjonsoperasjoner (hent transaksjonshistorikk, hent transaksjonsinfo)
markitdown
Python-verktøy for å konvertere filer og kontordokumenter til Markdown.
MarkItDown er et lettvint Python‑verktøy for å konvertere ulike filer til Markdown for bruk med LLM‑er og relaterte tekstanalysepipelines. Det er mest likt textract, men med fokus på å bevare viktig dokumentstruktur og innhold i Markdown, inkludert overskrifter, lister, tabeller, lenker osv. Utdata er ofte rimelig presentable og menneskevennlig, men det er ment å bli konsumert av tekstanalyseverktøy og kan ikke være det beste alternativet for høyt nøyaktige dokumentkonverteringer for menneskelig bruk. MarkItDown støtter i dag konvertering fra PDF, PowerPoint, Word, Excel, bilder (EXIF‑metadata og OCR), lyd (EXIF‑metadata og tale‑transkripsjon), HTML, tekstbaserte formater (CSV, JSON, XML), ZIP‑filer, YouTube‑URL-er, ePubs og mer. Det anbefales å bruke et virtuelt miljø for å unngå avhengighetskonflikter. Med Python 3.10 eller nyere kan du installere MarkItDown med pip: pip install 'markitdown[all]' eller fra kilden med: git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git, deretter pip install -e 'packages/markitdown[all]'. Bruken av MarkItDown innebærer invokasjon fra kommandolinjen, enten ved å spesifisere outputfilen, pipe’ innhold, eller ved å bruke den mest spesifikke convert_*‑funksjonen for konkrete brukstilfeller.
- Konvertering av PDF, PowerPoint, Word, Excel
- Støtte for bilder (EXIF‑metadata og OCR)
- Støtte for lyd (EXIF‑metadata og tale‑transkripsjon)
- Støtte for HTML, tekstbaserte formater (CSV, JSON, XML)
- Støtte for ZIP‑filer, YouTube‑URL‑er, ePub‑er
- Valgfrie avhengigheter for å aktivere ulike filformater
mcp-clickhouse MCP-serveren er en MCP-server for ClickHouse. Den tilbyr ClickHouse‑verktøy, blant annet run_query for å utføre SQL‑spørringer på ditt ClickHouse‑klynge, list_databases for å liste alle databaser på klyngen, og list_tables for å vise tabeller i en database med paginering. I tillegg inneholder den chDB‑verktøy, som run_chdb_select_query, for å kjøre SQL‑spørringer ved hjelp av chDBs innebygde ClickHouse‑motor. Serveren gir også en Health Check Endpoint for å sjekke serverens helsetilstand, samt en sikkerhetsmekanisme for autentisering. Serveren kan konfigureres for interne tjenester, lokal utvikling eller med OAuth / OIDC‑autentiseringsleverandører via FastMCP.
- run_query for å utføre SQL-forespørsler på en ClickHouse-klynge
- list_databases for å vise alle databaser på en ClickHouse-klynge
- list_tables for å vise tabeller i en database med paginering
- run_chdb_select_query for å utføre SQL-forespørsler med chDBs innebygde ClickHouse-motor
- Health Check Endpoint for serverovervåking
- Flere autentiseringsmoduser, inkludert OAuth og OIDC via FastMCP
MCP Server for QA Sphere TMS er en klient brukt for å integrere Large Language Models (LLMs) med QA Sphere (QSP) for å øke testskriptopprettingsmulighetene. Etter å ha konfigurert serveren (detaljer tilgjengelig på GitHub), kan LLMs interagere med QA Sphere sine automatiserte testtilfeller. Ved å bruke MCP (Model Callback Protocol) muliggjør det utviklere og testere å raskt lage AI-baserte testtilfeller, automatisere oppgaver og kjøre testserier integrert med QAS Sphere. MCP-basert løsning er brukerstøttet, og gjør det mulig å automatisere et bredt spekter av QA-oppgaver, inkludert oppdagelse og utførelse av testcases. I tillegg kan du referere til store språkmodeller, automatisere oppgaver og kjøre testpakker integrert med QA Sphere Test Management System.
- Tjeneste for MCP-server til QA Sphere test management system
- Støtte for interaksjon med Large Language Models (LLMs)
- API-tilgang og konfigurasjon
- Kompatibelt med alle MCP-klIENTer
Bla gjennom alle 593 MCP-tjenere-verktøy
Den komplette, søkbare katalogen — rangert etter ekte brukervurderinger.
