Best MCP-servrar (2026)
3 min read
Genom att klicka på dessa länkar kan vi få en provision, men det påverkar inte våra bedömningar.
Vi spårade, testade och jämförde varje MCP-servrar-verktyg på Olymp Hill för att ranka de 10 bästa för 2026. Nedan finns urvalet med vår åsikt om vart och ett, följt av den fullständiga, sökbara katalogen.
Jag har arbetat med AI-modeller i några år nu, och jag har stött på flera hinder som jag inte kan räkna. De är fantastiska på att bearbeta data och generera insikter, men de kräver oftast en stor mängd data att lära av – och jag menar inte bara någon data, jag menar data som har behandlats och formatad enligt AI:ns önskemål. Det är en stor begäran, särskilt när du arbetar med stora datamängder eller känslig information som inte lätt kan delas.
Det är där MCP-servrar kommer in – de fungerar som en mellanhand mellan din AI-modell och data som densamma behöver för att fungera. Och det är precis det jag tycker om när jag använder MCP-servrar – de gör det enklare att integrera AI med det data jag behöver, utan att jag behöver bekymra mig om de logistiska problemen.
Så, hur väljer man rätt MCP-servrar för sina behov?
Det första man bör överväga är protokollet i sig – Model Context Protocol (MCP) är ett standardiserat format för data lagring, vilket innebär att om man väljer en server som stödjer MCP, kommer det att göra det lättare att byta mellan olika AI-modeller eller datakällor i framtiden. Sök efter servrar som explicit nämner MCP-stöd – t.ex. onchain-mcp, som för över bankless onchain API till MCP, vilket är ett bra alternativ om du arbetar medblockkedjedata.
Ett annat sätt att överväga är kompatibiliteten – vissa MCP-servrar kan ha specifika krav kring data lagring eller molnintegrering, så se till att du väljer en server som passar in med den konfiguration du har i ställning. T.ex. mcp-clickhouse integrerar direkt med ClickHouse, vilket är en otroligt effektiv frågemotor.
Slutligen, tänk efter över det slags data du arbetar med – behöver du stödja strukturerad dataformat som Markdown eller JSON? markitdown, ett Python-verktyg, kan konvertera filer och kontorsdokument till Markdown, vilket gör det till ett bra alternativ för vem som helst som arbetar med data som redan befinner sig i en Markdown-vänlig format.
Vissa MCP-servrar har även inbyggt stöd för specifika dataformat eller användningsfall – assistant-mcp från Pinecone, t.ex., är en dedikerad MCP-servrar för Pinecones Assistant-modell. Andra, som MemoryMesh, kan ha en mer allmänt syftande approach, vilket tillåter dig att sätta upp din egen kunskapsstrukturen.
Ett vanligt fälla är att hamna i idén att priset är ett avgörande faktor – de flesta MCP-servrar är tillgängliga utan kostnad, så det du faktiskt borde bekymra dig om är om funktionerna och integreringarna stämmer överens med din specifika brukssituation. Förstås, vissa servrar kan ha ytterligare kostnader associerat med dem, som mcp-server-opendal, som integrerar med stora molnlagringsplattformar som Amazon S3 och Azure.
När det kommer till priskonstellationerna, hittar du i allmänhet att kostnadsfria alternativ är antingen väldigt enkla eller väldigt specialiserade – MCP-protokollet i sig är designat att vara lättvikts, vilket gör det möjligt för utvecklare att bygga enkla servrar som kan hantera specifika användningsfall. Vizro, till exempel, är en låg-kod toolkit som kan hjälpa dig att bygga högkvalitativa data visualiseringstjänster med MCP.
I allmänhet, när det kommer till att välja rätt MCP-servrar hänger allt på att förstå din specifika situation och vad du försöker uppnå med din AI-modell. MemoryMesh, till exempel, är en kunskapsgrafservrar som använder MCP för att tillhandahålla strukturerad minneslagring för AI-modeller – om du arbetar med stora datamängder eller behöver stödja flera AI-modeller samtidigt, kan det vara vägen att gå. qasphere-mcp, å sin sida, är en dedikerad MCP-servrar för QA Sphere's TMS plattform, som kan vara mer lämplig om du arbetar inom det specifika ekosystemet.
I vilket fall som helst, min råd är att börja enkelt – titta på några av de mer lätta alternativen som mcp-server-opendal eller onchain-mcp, och sedan skala upp till mer komplexa lösningar som MemoryMesh eller qasphere-mcp. Erinnra dig, målet är att förenkla dina AI-flöden, inte att lägga till mer komplexitet.
MCP-servrar i siffror
Prismix
Best MCP-servrar (2026)
- 1
Playwright MCPOpen-source MCP-server som låter LLMs driva riktiga webbläsare via Playwright och tillgänglighetssnapshots.4.8 (6) - 2PPydantic AIPythonaggregatramverk från Pydantic-teamet för byggande av typsäkert GenAI-programvara.4.8 (6)
- 3CCogneeAdaptiv minnesskikt som hjälper AI-agenter att lära sig från kontext över tid.4.8 (5)
- 4
Inbox ZeroAI-mailerassistent som organiserar, framställer svar och hjälper dig att få inbox noll snabbare.4.8 (4) - 5
ScreenpipeÖppen-sourcesscen 24/7-inspelning för lokal skärm och ljud för att bygga kontextmedvetna AI-appar4.8 (4) - 6
AgentKitTypeScript‑bibliotek för att bygga och orkestrera AI‑agenter med verktyg, minne och multi‑agent‑arbetsflöden.4.5 (4) - 7
onchain-mcpFörenar bankerlös onchains-API med MCP - 8
markitdownPython-verktyg för konvertering av filer och kontorsdokument till Markdown. - 9
mcp-clickhousemcp-clickhouse MCP-server - 10qqasphere-mcpMCP-server för QA Sphere TMS
Playwright MCP
Open-source MCP-server som låter LLMs driva riktiga webbläsare via Playwright och tillgänglighetssnapshots.
Playwright MCP är en öppen källkod för Model Context Protocol-server som exponerar Playwrights webbläsarautomationsfunktioner för stora språkmodeller. I stället för att förlita sig på skärmdumpar och synmodeller, tillhandahåller den strukturerade tillgänglighetssnapshots av webbsidor, vilket ger agenter en snabb, deterministisk vy av DOM som de kan resonera över och agera utifrån. Den möjliggör för LLM-drivna agenter att navigera på webbplatser, klicka på element, fylla i formulär, extrahera data och köra end-to-end arbetsflöden över Chromium, Firefox och WebKit. Eftersom den kommunicerar MCP kan den anslutas till alla kompatibla klienter som Claude Desktop, Cursor eller anpassade agentramverk, vilket gör verkliga webbläsartasks tillgängliga för autonoma och assisterade arbetsflöden.
- MCP-servergränssnitt för LLM-agenter
- Strukturerade tillgänglighetsträdssnapshots
- Krosswebbläsarstöd via Playwright
- Klicka, skriv, navigera och formulärfyllning
- Huvudlös eller huvudwebbläsarmode
- Integration med Claude, Cursor och anpassade klienter
Pydantic AI
Pythonaggregatramverk från Pydantic-teamet för byggande av typsäkert GenAI-programvara.
Pydantic AI är en öppen källkod Pythonramverk för att bygga applikationer som drivs av stora språkmodeller. Tillverkad av det team bakom Pydantic, så ger det samma fokus på typsäkerhet, giltighetstester och utvecklarengonomi till agentutveckling, vilket gör utdata från LLM förutsägbara och lättare att integrera i produktion-kod. Framarbetet stödjer flera modellleverantörer, strukturerade svarsätt som valideras via Pydantic-modeller, tilltalsfunktion, injektionsavhängighet och strömmande data. Dess design är tilltänkt att kännas bekant för Python-utvecklare och fungerar bra bredvid befintliga stacks som FastAPI, vilket gör det lämpligt för alltifrån snabba prototyper till produktionsskickrade GenAI-tjänster.
- Typade agenter med Pydantic-validerade utdata
- Stöd för OpenAI, Anthropic, Gemini och mer
- Verktyg- och funktionssamtal med beroendeanrikning
- Strömmande svar och asynkront första utformning
- Integration med FastAPI och övervakningsverktyg
- Testverktyg för deterministiskt agerarbete
Cognee är en öppen källkodsplattform för AI-minne utformad för AI-agenter. Den tillhandahåller ett bestående långsiktigt minne över sessioner genom att ingest data i vilket format som helst och bygga ett självhostat kunskapsdiagram. Cognee kombinerar vector embeddings, graph reasoning och ontology generation baserad på kognitiv vetenskap, vilket gör att dokument blir sökbara efter innebörd och kopplade genom utvecklande relationer. Plattformen är lämplig för utvecklare och organisationer som vill förena data från olika källor, möjliggöra domänkunskap i agenter och skapa pålitliga och trovärdiga agenter. Cognee erbjuder funktioner som unified ingestion, graph and vector search, local operation, ontology grounding, multimodal capabilities, learning from feedback, context management och cross-agent knowledge sharing. Den ger också agentic user/tenant isolation, traceability och audit traits. Plattformen stöder flera klienter, inklusive Python, Rust och TypeScript, och finns som plugins för OpenClaw och Claude Code.
- Kunskapsgrafbaserad agentminne
- Semantisk och strukturerad dataingestion
- Python SDK för agentintegration
- Pluggbara LLM- och lagringsleverantörer
- Fråga över tidigare sessioner och dokument
- Alternativ för självhostning eller hanterad deployment
Inbox Zero
AI-mailerassistent som organiserar, framställer svar och hjälper dig att få inbox noll snabbare.
Inbox Zero är en AI-driven e-postassistens som är utformad för att hjälpa användare att hantera sina inkast mer effektivt. Det organiserar e-post, utformar svar och hanterar kalendrar med målet att hjälpa användare att nå 'noll i inbox' snabbare. Verktyget är tillgängligt via en webbgränssnitt och kan även interagera med Slack eller Telegram för hantering på gång. Inbox Zero är en öppen källkod alternativ till liknande verktyg som Fyxer, vilket erbjuder mer anpassningsbara alternativ och förbättrade säkerhetsfunktioner. Flera nycklfunktioner inkluderar en AI-assistent som lär sig användarens ton och stil för att förutsjäva svarsmallar, AI-drivna regler för att hantera e-post baserat på instruktioner på vanlig engelska och verktyg för att spåra e-post som kräver ett svar eller väntar på svar. Det erbjuder även bulk-avföljning och arkiveringsfunktioner, blockerar kalla e-postmeddelanden samt tillhandahåller e-postanalyser. Dessutom kan Inbox Zero generera mötesnotiser genom att hämta kontext från både e-post och kalenderhändelser och sparar automatiskt e-postbilagor på molntlager som Google Drive eller OneDrive. Verktyget bygger på en rad teknologier, inklusive Next.js, Tailwind CSS och Prisma, och är värd för GitHub. Användare kan välja mellan ett värded version som går att hitta på getinboxzero.com eller självvärdning med en CLI-installationsguiden som kräver Docker och Node.js. Projektet är aktivt, med en gemenskap som bidrar till dess utveckling och man kan fylla i önskemål på funktioner via GitHub-issues eller via projekts Discord-kanal. Inbox Zero har som mål att minska den tid användare spenderar på sin inkorg, så att de kan fokusera på mer betydelsefulla uppgifter. Även om det erbjuder en omfattande uppsättning funktioner för hantering av e-post, kan omfattningen av anpassningsmöjligheter och den läroprocess för att konfigurera och fullt ut utnyttja AI-förmågor variera. Inbox Zero presenterar sig somett flexibelt och säkert alternativ för individer som söker automatisera och effektivisera sina uppgifter för hantering av e-post och kalender.
- AI-genererade svarsskissar
- Automatisk email-kategorisering och prioritering
- Förfrågan till bulkavformandet från nyhetsbrev
- Anpassad automatiseringsregel
- Hyllor för inbox-analytiska och rensningsverktyg
- Intelligenta påminnelser för ofrånkomliga email
Screenpipe
Öppen-sourcesscen 24/7-inspelning för lokal skärm och ljud för att bygga kontextmedvetna AI-appar
Screenpipe är en öppen källkodsplattform som kontinuerligt kapar skärmaktivitet och ljud på din enhet, sparar allt lokalt så att utvecklare kan skapa AI-program som grundar sig i verkliga användaråsikter. Genom att indexera vad du ser, hör och gör, ger det en rik personlig data-lag som appar och agenter kan fråga utan att skicka information till molnet. Projektet riktar sig till utvecklare som skapar produktivitetsverktyg, minnessassistenter, mötesförfattningar och personaliserade agenter. Detexponerar API:er och ett plugin-system för att anpassade pipelines kan transformera råa inspelningar till sökbara text, transkriberingar och strukturerade händelser som matar nerströms LLM-arbetsflöden. Eftersom all processing sker på den åtkommandes maskin, betonar Screenpipe privatliv och ägarskap av data samtidigt som systemet är extensibelt tack vare community-byggda integrationslösningar.
- 24/7-skapande av skärm- och ljudinspelningar
- Lokalt lagring och on-deviceressning
- OCR och tal-till-text-indexering
- Plugin- och pipelinarkitektur
- API:er för frågor till inspelad kontext
- Korsoplattformstöd för skrivbordsanvändning
AgentKit
TypeScript‑bibliotek för att bygga och orkestrera AI‑agenter med verktyg, minne och multi‑agent‑arbetsflöden.
AgentKit är ett open‑source TypeScript‑ramverk för utvecklare som vill bygga produktionsklara AI‑agenter utan att behöva uppfinna kärnlogiken för orkestrering igen. Det erbjuder grundläggande byggstenar för att definiera agenter, knyta verktyg, hantera tillstånd och samordna multi‑agent‑arbetsflöden på ett typsäkert sätt. Biblioteket fokuserar på komponerbarhet och låter dig kedja ihop agenter, dirigera uppgifter mellan specialister samt integrera med befintliga modellleverantörer och API:er. Det passar naturligt in i Node.js och serverlösa miljöer, vilket gör det lämpligt för backend‑tjänster, intern automatisering och kundorienterade AI‑funktioner. Eftersom det är code‑first och inte föreskriver någon UI, är AgentKit bäst lämpat för ingenjörsteam som är bekväma med att arbeta i TypeScript och som vill ha finjusterad kontroll över hur deras agenter resonerar, anropar verktyg och hanterar långvariga uppgifter.
- Abstraktioner för agenter och verktyg
- Multi‑agent‑ruttning och överlämningar
- Tillstånds‑ och minneshantering
- Modell‑agnostiskt leverantörsstöd
- Typsäkra API:er för indata och utdata
- Fungerar i Node.js och serverlösa körmiljöer
Bankless Onchain MCP-server är en ramverk för att interagera med data från on-chain via Bankless API. Den implementerar modellen Context Protocol (MCP) för att tillåta AI-modeller att kunna komma åt blockkedjan state och event data på ett strukturerat sätt. Servern ger olika dataoperationer, inklusive läsning av kontraktsstatus, hämtande av loggposter och hämtning av transaktionshistorik. Den riktar sig till utvecklare och forskare som behöver interagera med blockkedjan data på ett strukturerat sätt. Detta projekt får inte längre uppdateringar, och dess underhållsstatus kan påverka dess stabilitet och tillgänglighet för funktioner.
- Avancerade kontraktshandlingar (läsa kontraktsstatus, hämta proxy, hämta ABI, hämta källkod)
- Händelser och hantering (hämta händelser, bygg händelsetema)
- Transaktionsoperationer (hämta transaktionshistorik, hämta transaktionsinformation)
markitdown
Python-verktyg för konvertering av filer och kontorsdokument till Markdown.
MarkItDown är ett lätthanterligt Python-verktyg för att konvertera olika filer till Markdown för användning med LLMs och relaterade textanalyspipeliner. Det är mest jämförbart med textract, men med fokus på att bevara viktig dokumentstruktur och innehåll som Markdown, inklusive rubriker, listor, tabeller, länkar etc. Utmatningen är ofta rimligt presenterbar och människo-vänlig, men den är tänkt att konsumeras av textanalysverktyg och kan inte vara det bästa alternativet för högkvalitativa dokumentkonverteringar för mänsklig konsumtion. MarkItDown stöder för närvarande konvertering från PDF, PowerPoint, Word, Excel, bilder (EXIF-metadata och OCR), ljud (EXIF-metadata och taltranskription), HTML, textbaserade format (CSV, JSON, XML), ZIP-filer, Youtube-URL:er, EPubs och mycket mer. Det rekommenderas att använda en virtuell miljö för att undvika beroendekonflikter. Med Python 3.10 eller högre kan du installera markitdown med pip: pip install 'markitdown[all]' eller från källkoden med: git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git, sedan pip install -e 'packages/markitdown[all]'. Användningen av MarkItDown innebär kommandoradsanrop, antingen genom att ange utdatafilen,管式innehåll eller använda den smalaste convert_*-funktionen för specifika användningsfall.
- Konvertering av PDF, PowerPoint, Word, Excel
- Stöd för bilder (EXIF-metadata och OCR)
- Stöd för ljud (EXIF-metadata och taltranskription)
- Stöd för HTML, textbaserade format (CSV, JSON, XML)
- Stöd för ZIP-filer, Youtube-URL:er, EPubs
- Valbara beroenden för att aktivera olika filformat
mcp-clickhouse MCP-servern är en MCP-server för ClickHouse. Den har ClickHouse-verktyg, inklusive run_query för att köra SQL-frågor på din ClickHouse-kluster, list_databases för att lista alla databaser på din ClickHouse-kluster, och list_tables för att lista tabeller i en databas med sidbrytning. Dessutom innehåller den chDB-verktyg, som run_chdb_select_query, för att köra SQL-frågor med chDB:s inbyggda ClickHouse-motor. Den tillhandahåller också en Hälsokontrollslutpunkt för att kontrollera serverns hälsa och en säkerhetsmekanism för autentisering. Servern kan konfigureras för interna tjänster, lokal utveckling eller med OAuth / OIDC-autentiseringsleverantörer via FastMCP.
- run_query för att köra SQL-frågor på ClickHouse-kluster
- list_databases för att lista alla databaser på ClickHouse-kluster
- list_tables för att lista tabeller i en databas med sidnumrering
- run_chdb_select_query för att köra SQL-frågor med hjälp av chDB:s inbyggda ClickHouse-motor
- Hälsocheckslägesändpunkt för serverövervakning
- Flera autentiseringslägen, inklusive OAuth och OIDC via FastMCP
MCP Server för QA Sphere TMS är en klient som används för att integrera Large Language Models (LLM) med QA Sphere (QSP) för att förbättra möjligheterna att skapa testscripter. Efter att ha konfigurerat servern (detaljer finns tillgängliga på GitHub) kan LLM-modeller interagera med QA Spheres automatiserade testfall. Genom att utnyttja MCP (Model Callback Protocol) möjliggörs det för utvecklare och testare att snabbt skapa AI-baserade testfall, automatisera uppgifter och köra testsuiter integrerade med QAS Sphere. Lösningen baserad på MCP är användarstödd, vilket möjliggör automatisering av ett brett spektrum av kvalitetssäkringsuppgifter, inklusive upptäckt och utförande av testfall. Dessutom kan du referera till stora språkmodeller, automatisera uppgifter och köra testsuiter integrerade med QA Sphere Testhanteringssystem.
- MCP-server för QA Sphere-testhanteringsystem
- Stöd för interaktion med Större Språkmodeller (LLMs)
- API-åtkomst och konfiguration
- Kompatibel med vilken MCP-klient som helst
Bläddra bland alla 593 MCP-servrar-verktyg
Den kompletta, sökbara katalogen — rankad efter riktiga användarrecensioner.
