Best strežniki MCP (2026)
3 min read
Klik na te povezave nam lahko prinese provizijo, vendar to ne vpliva na naše ocene.
Spremljali, testirali in primerjali smo vsako orodje strežniki MCP na Olymp Hill, da bi razvrstili 10 najboljših za 2026. Spodaj je ožji izbor z našim mnenjem o vsakem, sledi pa popoln imenik, ki ga je mogoče preiskovati.
Sem že preživljalam z AI modeli dovolj časa, in sem prekinil streho več kot ne vem, kako štetjem. Dejstvo je, da so res fantastični pri obdelavi podatkov in proizvajanu predlogov, vendar jih pogosto zahtevajo gomila podatkov, da bi naučili – in prav tam sem mislil, da gre samo za kakšnih podatkov, prav tam sem mislil lahko samo za podatke, ki so bili prej preobdelani in oblikovani v priljubljen način, kot ga zahteva AI-jeva naprava.
To je velik zahtevek, posebej, kadar delate z velikimi podatkovnimi zbirkami ali občutljivimi informacijami, ki jih lahko težko delite.
Ko se tukaj pojavi MCP serverji – upočasnijo medsebojni odnos med vašim AI-naprajo in podatki, ki ji je potrebna, da bi funkcionalna. In to je tukaj leto, zaradi česar sem rado uporabljal MCP serverje – ti mi vse prilepajo integracijo AI-z namenljivo podatkovne vsebine brez sklepanja o logističnih težavah.
Zakaj potem izbere lahko prav MCP server, po vašem potrebam?
Prvo, kar je treba v pregledu, je sam protokol – Modelni Vmesni Protokol (MCP) je standardizirani format za obstoj podatkov, kar pomeni, da če izberete server, ki podpira MCP, bo to še enkrat lažje, ko se boste prihodnje lahko izmenjavali med drugim AI-napravami ali podatkovnimi viri. Poiskajte servere, ki se o MCP-protokolu izražajo eksplicitno, na primer onchain-mcp, ki prinaša na MCP model binkloonski API. Če je važno, da delate z blockchain podatkovnimi zbirkami, to je veliko možnosti.
Drugo, kar je treba sprejeti v razmisljanje, je sodelovanje – nekateri MCP- serverji vsebujejo specifične zahteve okoli vodenja podatkov ali naložbo v oblak. Za to preverite, ali izbrani server skrbi s podatkovnimi zbirkami, ki ste že vzpostavili. Na primer, mcp-clickhouse se je možno direktno integrirati z ClickHouse, ki je super-efikten upravitveni motor.
Končno, razmisli o podatkih, s katerimi delate – potrebujete podpirati strukturtirane podatkovne oblike, kot so Markdown ili JSON? markitdown, Python orodje, lahko spretno pretvori datoteke in pisarna dokumente v Markdown, zato je velika možnost za tiste, ki delate z podatkovnimi zbirkami, že že v obliki prijateljski za Markdown.
Neke MCP-serveje lahko sestavljajo vgradena podpora za specifične podatkovne oblike ali uporabo - naprimer, naprava assistant-mcp iz Pinecone je specifično MCP-server za Pinecone Assistant -napravo, druga, kot je MemoryMesh, lahko imajo širšo namenljivo pristop, zmožnost pa vam omogoča, da uredite lastno strukturo vsebine.
En tipična napaka je, da ste prehitro zastrupljeni s idejo, da je cena, ki jo lahko zaslužite, glavni faktor – češ da vsi MCP-serveje so brezplačni, kar je prav – potem lahko zaupajte samo v to, ali priložene značilnosti integracij prikazujejo vašemu konkretnemu uporabi. Ta, da so za večine serverje lahko dodana stroški, kot je primer mcp-server-opendal, ki se lahko integrira z velikimi platformami, kot so Amazon S3 in Azure.
Kot glede na cenene vzorce boste lahko ugotovili, da so brezplačne možnosti bolj osnovne ali širine - standardni MCP -protokol je lahko lahko narejen, zato so razvijalci lahko sestavili enostavne serverje, ki lahko podpirajo specifične uporabe. Vizro na primer je nizkocenovno orodje, ki lahko pomoči, da zgradi lahko podobo vsebine z uporabo MCP.
Skupaj, kadar izbere MCP-servej, gre vseeno toliko za razumevanje lastnih potreb in tega, kar skušate doseči, z vodenjem AI-napraje.
Kot MemroyMesh, ki je naprava podobe vsevine, ki uporablja MCP za omogočitev strukturirane vodenja spominja z vodenje AI-napraje. In če delate z velikimi podatkovnimi zbirkami ali potrebujejo širine, da podpiete več AI- modelov istočasno, lahko tukaj je prav. drugače lahko preverite qasphere-mcp, specifična server za MCP-protokol za QA Sphere Platform, ki vam lahko lahko pomaga, če je potrebno delajete že tako specifičnem okolju.
Kakor koli primer, lahko mi svetujem, naj se začnete preprosto - pogledajte nekatere nižine opcije, na primer, mcp-server-opendal ali onchain-mcp, in se nato v prihodnje izboljšajte, lahko, po vaših potrebah, kar je lahko bolj zahtevni. vsrkajte, cilj je lahko, da se preprožajo vaše AI-prihodovne vsebine brez, da jim bi dali dodane kompleksnosti.
strežniki MCP v številkah
Cenovni miks
Best strežniki MCP (2026)
- 1
Playwright MCPOdprtokodni MCP strežnik, ki omogoča LLM-om, da upravljajo pravi brskalnike s pomočjo Playwrighta in zajemov dostopnosti.4.8 (6) - 2PPydantic AIPython agent framework ekipe Pydantic za gradnjo tipovno varnih GenAI aplikacij.4.8 (6)
- 3CCogneePrilagodljiva plast pomnilnika, ki AI agentom pomaga učiti se iz konteksta skozi čas.4.8 (5)
- 4
Inbox ZeroAI e-poštni pomočnik, ki organizira, pripravi odzive in vam pomaga hitreje doseči inbox zero.4.8 (4) - 5
ScreenpipeOdprtokodna 24/7 lokalna snemanja zaslona in zvoka za ustvarjanje kontekstno ozaveščenih AI aplikacij4.8 (4) - 6
AgentKitTypeScript knjižnica za gradnjo in orkestracijo AI agentov z orodji, pomnjo in več-agentnimi delovnimi tokovi.4.5 (4) - 7
onchain-mcpPrinašamo bankless onchain API v MCP - 8
markitdownOrodje Python za pretvarjanje datotek in pisarniških dokumentov v Markdown. - 9
mcp-clickhousemcp-clickhouse MCP strežnik - 10qqasphere-mcpMCP strežnik za QA Sphere TMS
Playwright MCP
Odprtokodni MCP strežnik, ki omogoča LLM-om, da upravljajo pravi brskalnike s pomočjo Playwrighta in zajemov dostopnosti.
Playwright MCP je odprtokodni strežnik Model Context Protocol, ki brskalniške avtomatizacijske zmogljivosti Playwrighta izpostavlja LLM-jem. Namesto da bi se zanašal na zaslonske posnetke in vizualne modele, ponuja strukturirane posnetke dostopnosti spletnih strani, ki agentom omogočajo hiter, deterministični vpogled v DOM, nad katerim lahko razmišljajo in delujejo. Omogoča LLM-pogojenim agentom, da se premikajo po spletnih straneh, klikajo elemente, izpolnjujejo obrazce, izluščijo podatke in izvajajo končne delovne tokove po Chromium, Firefox in WebKit. Ker podpira MCP, se priključi v katerikoli združljiv odjemalec, kot so Claude Desktop, Cursor ali po meri prilagojeni agentni okvirji, kar omogoča dostop do realnih brskalniških nalog za avtonomne in podprte delovne tokove.
- MCP strežniška vmesnik za LLM agente
- Strukturirani zajemi drevesa dostopnosti
- Križni brskalniška podpora prek Playwrighta
- Akcije za klikanje, tipkanje, navigacijo in izpolnjevanje obrazcev
- Headless ali headed načini brskalnika
- Integracija z Claude, Cursor in po meri izdelanimi odjemalci
Pydantic AI
Python agent framework ekipe Pydantic za gradnjo tipovno varnih GenAI aplikacij.
Pydantic AI je odprtokodni Python framework za gradnjo aplikacij, ki jih poganjajo velik jezikovni model (LLM). Ustvarjen s strani ekipe za Pydantic, prinaša enak poudarek na varnost tipov, validacijo in ergonomijo razvijalca pri razvoju agentov, kar izhode LLM naredi bolj predvidljive in lažje vključljive v produkcijsko kodo. Okvir podpira več ponudnikov modelov, strukturirane odzive potrjuje preko Pydantic modelov, klicanje orodij, vnašanje odvisnosti in pretakanje. Oblikovan je tako, da se zdi znan Python razvijalcem in dobro deluje poleg obstoječih sklada, kot je FastAPI, zaradi česar je primeren za vse od hitrih prototipov do proizvodnih GenAI storitev.
- Tipirani agenti z izhodmi, potrjenimi s Pydantic
- Podpora za OpenAI, Anthropic, Gemini in več
- Klicanje orodij in funkcij z vstavitvijo odvisnosti
- Streaming odzivi in asinkroni prvi dizajn
- Integracija s FastAPI in orodji za opaznost
- Testni pripomočki za deterministično obnašanje agentov
Cognee
Prilagodljiva plast pomnilnika, ki AI agentom pomaga učiti se iz konteksta skozi čas.
Cognee je odprtokodna AI platforma za spomin, zasnovana za AI agente. Omogoča trajni dolgoročni spomin čez seje, tako da vnaša podatke v kateri koli obliki in gradi samostojno gostujoč graf znanja. Cognee združuje vektorske vdelave, grafično razmišljanje in ontološko generiranje, ki temelji na kognitivni znanosti, kar dokumente naredi iskalne po pomenu in povezane s spreminjajočimi se odnosi. Ta platforma je primerna za razvijalce in organizacije, ki želijo poenotiti podatke iz različnih virov, omogočiti domeno znanja v agentih ter ustvariti zanesljive in zaupanja vredne agente. Cognee ponuja funkcije, kot so poenotena ingestija, grafno in vektorsko iskanje, lokalno delovanje, ontološko utemeljevanje, multimodalne zmožnosti, učenje iz povratnih informacij, upravljanje konteksta in deljenje znanja med agenti. Prav tako nudi izolacijo uporabnikov/tenanov na ravni agentov, sledljivost in revizijske lastnosti. Platforma podpira več odjemalcev, vključno s Python, Rust in TypeScript, in je na voljo kot vtičniki za OpenClaw in Claude Code.
- Pomnilnik agenta, temelječ na grafu znanja
- Semantični in strukturirani vnos podatkov
- Python SDK za integracijo agenta
- Vključljivi ponudniki LLM in shranjevanja
- Poizvedovanje čez prejšnje seje in dokumente
- Možnosti samostojne gostovanja ali upravljane namestitve
Inbox Zero
AI e-poštni pomočnik, ki organizira, pripravi odzive in vam pomaga hitreje doseči inbox zero.
Inbox Zero je AI-omoden e-poštni asistent, zasnovan za pomoč uporabnikom pri učinkovitejši obravnavi prejetih sporočil. Organizira e-pošto, pripravi odgovore in upravlja koledarje, s ciljem uporabnikom omogočiti hitrejše doseganje „inbox zero“. Orodje je dostopno prek spletnega vmesnika in se lahko uporablja tudi prek Slack ali Telegram za upravljanje na poti. Inbox Zero je odprtokodni nadomestek za podobna orodja, kot je Fyxer, in ponuja več možnosti prilagajanja ter izboljšane varnostne funkcije. Ključne funkcije vključujejo AI osebnega asistenta, ki se nauči tona in sloga uporabnika, da predhodno pripravi odlage odgovorov, AI-vezana pravila za ravnanje z e-pošto na podlagi preprostih angleških navodil ter orodja za sledenje e-poštam, ki zahtevajo odgovor ali čakajo na odzive. Poleg tega omogoča skupinsko odjavo in arhiviranje, blokira hladne e-poštne sporočila in nudi analitiko e-pošte. Inbox Zero lahko poleg tega generira kratke povzetke sestankov z izvajanjem konteksta tako iz e-pošte kot iz dogodkov v koledarju ter samodejno shrani priponke e-pošte v oblačne storitve za shranjevanje, kot sta Google Drive ali OneDrive. Orodje je zgrajeno z uporabo različnih tehnologij, vključno z Next.js, Tailwind CSS in Prisma, in je gostovano na GitHub. Uporabniki lahko izbirajo med gostovanjem na getinboxzero.com ali samogostovanjem z uporabo CLI nastavitev, ki zahtevata Docker in Node.js. Projekt je aktiven, z zavezano skupnostjo, ki prispeva k razvoju, in zahteve za funkcije se lahko oddajo prek GitHub issues ali Discord kanala projekta. Inbox Zero si prizadeva zmanjšati čas, ki ga uporabniki porabijo v svojem nabiralniku, kar jim omogoča, da se osredotočijo na bolj pomembne naloge. Čeprav ponuja celovit nabor funkcij za upravljanje e-pošte, se obseg prilagajanja in krivulja učenja za nastavitev in polno izkoriščanje AI zmogljivosti lahko razlikuje. Na splošno se Inbox Zero predstavi kot fleksibilno in varno rešitev za posameznike, ki želijo avtomatizirati in poenostaviti upravljanje e-pošte ter koledarja.
- Odzivi, ustvarjeni z AI
- Samodejno kategorizacija in prioritizacija e-pošte
- Velikobratno odjavljanje iz e-novic
- Prilagojena pravila avtomatizacije
- Analitika in orodja za čiščenje inboxa
- Pametni opomniki za nedoločene e-poštne sporočila
Screenpipe
Odprtokodna 24/7 lokalna snemanja zaslona in zvoka za ustvarjanje kontekstno ozaveščenih AI aplikacij
Screenpipe je odprtokodna platforma, ki nenehno zajema aktivnost zaslona in zvok na vaši napravi ter vse shranjuje lokalno, da lahko razvijalci gradijo AI aplikacije, temelječe na resničnem uporabniškem kontekstu. S indeksiranjem tega, kar vidite, slišite in počnete, ponuja bogat osebni podatkovni sloj, ki ga aplikacije in agenti lahko poizvedujejo brez pošiljanja informacij v oblak. Projekt je namenjen razvijalcem, ki ustvarjajo orodja za produktivnost, pomočnike pomnilnika, povzetke sestankov in osebne agente. Ponuja API-je in sistem vtičnikov, tako da lahko prilagojeni cevovodi pretvorijo surove posnetke v iskalno besedilo, prepiske in strukturirane dogodke, ki se nato uporabijo v nadaljnjih LLM delovnih tokovih. Ker se vsa obdelava izvaja na uporabnikovi napravi, Screenpipe poudarja zasebnost in lastništvo podatkov, hkrati pa ostaja razširljiv prek integracij, zgrajenih s strani skupnosti.
- Snemanje zaslona in zvoka 24/7
- Lokalno shranjevanje in obdelava na napravi
- OCR in indeksiranje govora v besedilo
- Arhitektura vtičnikov in cevovodov
- API-ji za poizvedovanje po zajetem kontekstu
- Križplatformska podpora na namizju
AgentKit
TypeScript knjižnica za gradnjo in orkestracijo AI agentov z orodji, pomnjo in več-agentnimi delovnimi tokovi.
AgentKit je odprtokoden TypeScript okvir, namenjen razvijalcem, ki želijo zgraditi AI agente, pripravljene za uporabo v proizvodnji, brez ponovnega izmišljanja osnovne logike orkestracije. Omogoča primitivne elemente za definicijo agentov, priložitev orodij, upravljanje stanja in usklajevanje večagentnih delovnih tokov na način, ki je varno glede tipov. Biblioteka se osredotoča na sestavljivost, omogoča verižično povezovanje agentov, usmerjanje nalog med specialisti in integracijo z obstoječimi ponudniki modelov ter API-ji. Naravno se vklopi v Node.js in serverless okolje, zato je primerna za back-end storitve, interno avtomatizacijo in AI funkcije za stranke. Ker je kodni-prvi in neizpostavljen glede UI, je AgentKit najbolj primeren za inženirske ekipe, ki se udobno počutijo pri delu v TypeScriptu in želijo natančen nadzor nad tem, kako njihovi agenti razmišljajo, pokličejo orodja in obravnavajo dolgotrajne naloge.
- Abstrakcije agentov in orodij
- Usmerjanje in prenosi med več agenti
- Upravljanje stanja in pomnilnika
- Podpora za ponudnike neodvisno od modelov
- Tipovno varne API-je za vhode in izhode
- Deluje v Node.js in serverless okolju
Bankless Onchain MCP Server je ogrodje za interakcijo z on‑chain podatki prek Bankless API. Implementira Model Context Protocol (MCP), ki omogoča AI modelom dostop do stanja blockchaina in podatkov o dogodkih na strukturiran način. Strežnik ponuja različne podatkovne operacije, vključno z branjem stanja pametnih pogodb, pridobivanjem dnevnikov dogodkov in pridobivanjem zgodovine transakcij. Namenjen je razvijalcem in raziskovalcem, ki potrebujejo strukturirano interakcijo s podatki blockchaina. Ta projekt ne prejema več posodobitev, njegovo stanje vzdrževanja pa lahko vpliva na njegovo stabilnost in razpoložljivost funkcij.
- Operacije s pametnimi pogodbami (branje stanja pogodbe, pridobitev proxyja, pridobitev ABI, pridobitev izvorne kode)
- Operacije z dogodki (pridobitev dogodkov, izgradnja teme dogodka)
- Operacije s transakcijami (pridobitev zgodovine transakcij, pridobitev informacij o transakciji)
markitdown
Orodje Python za pretvarjanje datotek in pisarniških dokumentov v Markdown.
MarkItDown je lahka Pythonovska orodja za pretvarjanje različnih datotek v Markdown za uporabo s spletnimi storitvami LLM in povezanimi vrstami analize besedila. Je najbolj primerljiv z orodjem textract, vendar z osredotočanjem na ohranjanje pomembne strukture in vsebine dokumenta kot Markdown, vključno z zaglavji, seznam, tabelami, povezavami itd. Izvoz je pogosto razumno predstavljen in prijazen uporabnikom, vendar je namenjen predvsem za porabo orodij za analizo besedila in morda ni najboljša izbira za visokoverižne pretvorbe dokumentov za človeško porabo. MarkItDown trenutno podpre pretvorbo iz PDF, PowerPoint, Word, Excel, slike (EXIF metapodatki in OCR), zvočnih datotek (EXIF metapodatki in prepis govorice), HTML, besedilnih formatov (CSV, JSON, XML), datotek ZIP, povezav Youtube, EPub in še več. Priporoča se uporaba virtualnega okolja, da se izognemo konfliktom odvisnosti. Z Pythonom 3.10 ali višjo različico lahko namestite markitdown z pip: pip install 'markitdown[all]' ali iz vira z: git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git, nato pip install -e 'packages/markitdown[all]'. Uporaba markitdown vključuje klic iz ukazne vrstice, bodisi z določevanjem izhodne datoteke, prepisom vsebine ali uporabo najozeřejših funkcij convert_* za specifične primer uporabe.
- Pretvarjanje PDF, PowerPoint, Word, Excel
- Podpora za slike (EXIF metapodatki in OCR)
- Podpora za zvok (EXIF metapodatki in transkripcija govora)
- Podpora za HTML, tekstovne formate (CSV, JSON, XML)
- Podpora za datoteke ZIP, povezave Youtube, EPub
- Neobvezni odvisnosti za aktiviranje različnih formatov datotek
mcp-clickhouse MCP strežnik je MCP strežnik za ClickHouse. Vključuje ClickHouse orodja, med drugim run_query za izvajanje SQL poizvedb na vašem ClickHouse gruči, list_databases za izpis vseh podatkovnih baz v vaši ClickHouse gruči ter list_tables za izpis tabel v podatkovni bazi s paginacijo. Poleg tega vsebuje chDB orodja, kot je run_chdb_select_query, ki omogoča izvajanje SQL poizvedb z vgrajenim ClickHouse motorjem v chDB. Ponuja tudi Health Check Endpoint za preverjanje zdravja strežnika ter varnostni mehanizem za overjanje. Strežnik je mogoče nastaviti za interne storitve, lokalni razvoj ali z OAuth / OIDC ponudniki overjanja prek FastMCP.
- run_query za izvajanje SQL poizvedb na ClickHouse gruči
- list_databases za izpis vseh baz podatkov na ClickHouse gruči
- list_tables za izpis tabel v bazi podatkov s straničenjem
- run_chdb_select_query za izvajanje SQL poizvedb z uporabo vgrajenega ClickHouse motorja v chDB
- Health Check Endpoint za nadzor strežnika
- Več načinov avtentikacije, vključno z OAuth in OIDC prek FastMCP
MCP Server za QA Sphere TMS je odjemalec, ki se uporablja za integracijo Large Language Models (LLMs) z QA Sphere (QSP), da bi povečal zmogljivosti ustvarjanja testnih skript. Po nastavitvi strežnika (podrobnosti na GitHubu) lahko LLM-ji sodelujejo z avtomatiziranimi testnimi primeri QA Sphere. S pomočjo MCP (Model Callback Protocol) omogoča razvijalcem in testerjem hitro ustvarjanje AI-začrtanih testnih primerov, avtomatizacijo nalog in izvajanje testnih serij, integriranih z QAS Sphere. Rešitev na osnovi MCP je podprta s strani uporabnikov, kar omogoča avtomatizacijo širokega spektra QA opravil, vključno z odkrivanjem in izvajanjem testnih primerov. Poleg tega lahko sklicujete na velike jezikovne modele (LLM), avtomatizirate naloge in izvajate testne komplekte, integrirane z QA Sphere Test Management System.
- Spletni server za upravljanje testiranja QA Sphere
- Podpora mediju LLM za interakcijo
- Dostop in nastavitve API
- Zgodovinska združljivost z bilo katerim strežnikom MCP
Prebrskaj vseh 593 orodij strežniki MCP
Popoln imenik, ki ga je mogoče preiskovati — razvrščen po ocenah resničnih uporabnikov.
