盘点2025年最值得一试的 MCP 插件，我全都装上了

你有没有遇到过这种情况？

就是你用上了大模型，想着让它帮你对接点工具，比如 GitHub、Slack、数据库什么的，结果刚动手就开始写接口、调 API、配 token、测 webhook......写到最后，感觉自己不是在"用 AI 提高效率"，而是在"帮 AI 打工"。

我自己就踩过不少坑，每接一个工具，都得单独撸一套对接代码。而且每个模型都有自己一套插件标准，Claude 一种，ChatGPT 一种，Cursor 又来一种......这不是折磨人嘛？

就在我快要放弃的边缘，一个叫 MCP（Model Context Protocol）的协议，出现在我眼前。

最开始我还有点不屑，心想：不就是换个马甲的插件系统？结果深入了解后才发现，这玩意儿真不是来"炒冷饭"的，它是真想把 AI 和工具之间的对接，变得像插电一样简单。

模型和工具之间，终于有了"通用插口"

MCP 本质上是一个"协议"，它不是模型，不是工具，也不是平台，而是一个标准。就像 USB 可以连接键盘、鼠标、显示器一样，MCP 让模型能和不同的服务、应用、数据源打交道，不再需要每对接一个工具就写一次。

过去你有 N 个模型、M 个工具，要写 N × M 套集成逻辑。现在有了 MCP，模型和工具只需要对接一次 MCP 协议，其他的交互都通过它来完成。

说得直白点，就是模型不用自己去找工具"聊"，而是通过 MCP 这个"翻译官"来沟通。

你可能会想：听着挺玄乎，到底怎么用？

我一开始也是半信半疑，直到我自己搭了几个 MCP Server 后，才知道它不只是省事，是真能提高交互质量，关键是------体验非常顺。

想亲自搭建MCP服务的可以参考我之前写的这篇文章 mp.weixin.qq.com/s/BLBiLjhj9... 《全网首发：DeepSeek + MCP 炒股实战，我用AI炒股两周，居然真赚了钱？附接入教程》

下面我就给你讲几个我亲测过的例子，感受一下 MCP 到底有啥魔力。

GitHub MCP Server：项目管理的智商一下子上来了

想象一下，有一个AI助手，不仅能理解你GitHub上的项目，还能自动帮你管理代码仓库，甚至参与协作流程，比如创建分支、提交PR、修复Bug......是不是听起来就很爽？🎯

现在，GitHub 官方发布的 [Model Context Protocol（MCP）Server]就是实现这一切的关键。这个MCP服务专门为 AI 系统和 GitHub 仓库之间的交互设计，能极大地提升我们开发、协作和自动化的效率。

快速上手：几分钟跑起来 GitHub MCP Server

部署 MCP Server 其实很简单，只需要准备三样东西：

安装好 Docker
启动 Docker 服务
一个具备必要权限的 GitHub Personal Access Token

然后按照以下步骤操作：

bash 复制代码

# 克隆项目
git clone https://github.com/github/github-mcp-server.git

# 设置环境变量（替换为你的 Token）
export GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=你的Token

# 启动服务
docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN} ghcr.io/github/github-mcp-server

如果你是 VS Code 用户，可以把 MCP Server 的配置加到 VS Code 的用户设置里（快捷键 Ctrl + Shift + P 搜索"Preferences: Open User Settings (JSON)"），或者在项目中建一个 .vscode/mcp.json 文件，这样方便团队共享配置。

不想用 Docker？那也可以手动编译：

bash 复制代码

cd cmd/github-mcp-server
go build
./github-mcp-server stdio

TA能干嘛？不仅仅是 Git 操作！

MCP Server 给 AI 提供了一整套强大的仓库管理能力，具体包括👇

仓库管理

创建、Fork 仓库（一个命令搞定）
创建分支、提交 Commit
搜索仓库代码

代码操作

获取/修改文件内容
一次性提交多个文件（原子提交）
自然语言生成/修改文件

协作协同

创建/更新 Issue（支持元数据）
自动处理 PR：创建、审查、合并、关闭
添加评论，给出上下文相关建议

此外，还可以接入 GitHub 的代码扫描与安全能力，比如：

自动识别安全漏洞
利用 GitHub Advanced Security 触发安全流程

官网链接： https://github.com/modelcontextprotocol/servers

Apidog MCP：OpenAPI 文档终于不是摆设了

虽然大多数 MCP（Model Context Protocol）服务都主打通用型功能，但 Apidog MCP Server 另辟蹊径，专注服务 API 开发，正在彻底改变我们与接口文档打交道的方式。

过去开发 API，经常要在文档、代码、调试工具之间来回切换，效率非常低。而现在，通过 Apidog MCP，AI 助手（比如 Cursor）能直接读取你的 OpenAPI 文档和接口定义，对你的 API 架构了如指掌！

专为 API 打造的 AI 接口助手：Apidog MCP 有啥不一样？

与那些"泛用型"的上下文插件不同，Apidog MCP Server 做到了接口专注、语义智能，它能：

🔹 直接对接 Apidog 项目 、公共文档，或者本地的 OpenAPI 文件 🔹 自然语言查询 API 内容，比如你可以问：

"接口 /users 的响应结构是什么？" 🔹 离线也能工作 ，本地缓存 OpenAPI 规范，查询更快更稳 🔹 保持上下文感知，确保 AI 给出的建议都符合你当前项目的结构和规范

举个例子：

想自动生成一份 TypeScript 的接口定义？AI 直接生成，准确无误
想构建一个 Python 客户端 SDK？AI 秒懂接口结构，马上帮你写好

不需要再反复翻阅文档，AI 就像你项目里最懂接口的"全栈拍档"😎

2 分钟配置：在 Cursor 中使用 Apidog MCP

在 Cursor 编辑器中配置 Apidog MCP Server 非常简单，只需几步：

打开 Cursor 编辑器，点击右上角的齿轮图标（设置）
左侧菜单选择 "MCP"
点击 "+ Add new global MCP server"
系统会自动打开 mcp.json 配置文件

然后将以下配置粘贴进去（记得替换 <access-token> 和 <project-id>）：

json 复制代码

{
  "name": "Apidog MCP",
  "url": "https://mcp.apidog.com",
  "accessToken": "<access-token>",
  "projectId": "<project-id>"
}

保存后，切换到 AI Agent 模式，随便问一个接口问题试试看，AI 就会基于你的 Apidog 项目，准确回答接口结构、参数说明、响应数据等信息✨

彻底告别来回切换：让 AI 掌握你的接口全貌

API 开发效率低的最大元凶之一，就是上下文频繁切换：

一边写代码，一边翻 Swagger 文档
想改个结构还得手动比对 JSON Schema
不小心看错接口版本，调错数据还不知道🤯

Apidog MCP Server 把这些问题统统解决了：

✅ 接口文档语义化 → 可查询的知识库 ✅ 写代码的同时就能问 AI 接口细节 ✅ AI 懂你的项目上下文，输出代码更智能

Brave Search MCP：终于摆脱广告堆里的搜索结果了

在数据隐私日益受到关注的今天，开发者们既需要强大的搜索能力，又不想牺牲用户数据的安全。Brave Search MCP Server 就是一款兼顾这两点的理想选择。

它基于 Brave Search API，提供全面的网页检索功能，同时坚持保护用户隐私的原则，避免数据被滥用。非常适合对数据安全有较高要求的项目和团队。

无缝集成你的开发环境

要使用 Brave Search MCP Server，只需要申请一个 Brave Search API Key。好消息是，它的免费额度足够大，每月提供 2000 次查询，远超一些其他搜索服务的免费限制。

配置好后，服务器主要提供两个接口：

brave_web_search：针对互联网全局搜索
brave_local_search：聚焦本地资源检索

它支持 stdio 和 Server-Sent Events（SSE）两种通信方式，能轻松集成到 Claude Desktop 等 AI 助手环境，帮助你在日常开发中即时调用搜索功能。

技术文档检索更精准，参数配置更灵活

Brave Search MCP Server 特别适合查找技术文档，因为它支持灵活的参数调整：

高级网页搜索：支持分页、结果新鲜度控制，方便找最新的编程示例和文档
精准过滤：可筛选结果类型、安全等级、内容时效，快速定位有用技术资料
智能本地搜索：优先查找本地资源，找不到时自动回退到网络搜索，提升检索效率和准确性

这种本地与网络的智能切换，让开发者能用更自然的方式提问，AI 也能更准确地理解你的需求。

Brave Search 与其他 MCP 搜索的对比优势

虽然 Google Custom Search MCP 也很强大，但 Brave Search 在一些方面更胜一筹：

免费额度更大：Brave 每月 2000 次查询，Google 每天只有 100 次免费额度
独立搜索索引：Brave 拥有自主索引库，避免依赖微软 Bing 的结果，隐私保护更彻底
隐私优势明显：相比依赖第三方引擎的 DuckDuckGo，Brave 更注重用户数据安全，适合对敏感研究或数据泄露风险有顾虑的项目

当然，Google Search 在某些复杂查询上可能依然表现更好。到底选哪个，还是要根据你的项目需求------是更看重隐私保护 ，还是更追求搜索全面度来决定。

Slack MCP：AI 终于能像个"靠谱同事"了

沟通是开发团队的"生命线"，而 Slack MCP 技术正在彻底改变团队协作的方式。它不仅仅是聊天工具，更是一个由 AI 驱动的协作中枢，让开发团队的沟通和工作效率跃升一个新台阶。

全球无数团队正借助 Slack MCP Server，把 AI 能力直接嵌入工作空间，实现从简单消息到智能协同的飞跃。

快速配置你的 AI Slack 工作空间

要让 Slack 工作空间变得智能起来，需要完成以下几步：

生成 Bot OAuth Token ，并确保包含关键权限，比如 chat:write、chat:write.public 和 files:write
创建 Slack 应用时，配置相应的 Bot Token 权限范围（Scopes）
将应用安装到工作空间，获取认证凭证

对于开发者来说，Slack MCP 提供了基于 TypeScript 的示例实现，内置强健的错误处理和自动分页机制，方便调用 Slack API。

传输协议支持多种模式：

Server-Sent Events（SSE） 实现实时通信
HTTP（JSON-RPC） 支持远程请求
stdio 适合本地开发调试

超越聊天：自动化你的开发流程

Slack MCP Server 最大亮点之一是自动化通知功能：

实时 CI/CD 警报：构建状态变化即时推送，团队成员能第一时间响应问题
智能消息定时：在指定频道定时发布版本发布通知、维护提醒等
智能提醒功能 ：通过 reminders.add 接口，发送上下文相关的提醒，确保团队按时完成任务

基于 Python 的自动化脚本可以帮助团队以 Bot 身份发送消息，同时维护对话上下文，保证线程沟通流畅自然，就像和真人同事交流一样。

前所未有的频道与消息管理能力

Slack MCP Server 提供强大工具，帮助团队高效管理工作空间：

全方位频道管理：展示成员数、创建时间、活跃度等数据，方便监控频道状态
多样消息功能：支持发布普通消息、只对特定用户可见的临时消息（Ephemeral），以及线程回复
便捷表情管理：快速添加表情反馈，避免消息线程被冗余回复淹没

此外，工作空间管理员还可以：

归档频道
调整发帖权限
切换频道公开/私密状态

开发者还能利用向量搜索技术，从频道历史中提取上下文信息，让 AI 更精准地回答基于之前讨论的问题。

Cloudflare MCP：边缘计算 + AI 插件的新玩法

Cloudflare 正在推动 MCP 服务器进入全新阶段------将其打造为分布式基础设施组件，具备全球覆盖能力。借助覆盖全球300多个城市的边缘网络，部署在 Cloudflare 上的 MCP 服务器实现了本地部署难以企及的弹性扩展，特别适合对低延迟和高可用性有苛刻要求的 AI 驱动工作流。

轻松部署：利用 Cloudflare 全球网络托管 MCP 服务器

通过 Cloudflare 的 Wrangler 命令行工具，部署 MCP 服务器异常简便：

进入项目目录，执行一条命令即可完成部署：wrangler deploy
关联 GitHub 或 GitLab 仓库，实现主分支每次合并自动持续部署
配置 OAuth 认证，确保服务器连接安全

Cloudflare 提供了 workers-oauth-provider，支持与 GitHub、Google、Slack、Auth0 等多种 OAuth 2.0 认证提供商集成。每个 MCP 客户端会话配备专属的 Durable Object，结合独立的 SQL 数据库，实现持久化状态管理。

自动化 DNS 与安全管理

Cloudflare MCP 服务器在基础设施自动化方面表现卓越，提供专属 API 支持：

自动 DNS 管理：可编程管理 Cloudflare 网络上超过1200万个域名的 DNS 记录
安全策略编排：通过简单指令创建和调整 Web 应用防火墙（WAF）规则及 DDoS 保护
智能缓存控制：动态内容更新时自动清理缓存，确保数据实时刷新
多站点区管理：利用 AI 助力自动化流程，轻松管理多个域名区域

这意味着开发者可以构建自动化应用，完成诸如 G Suite、Shopify、WordPress 等服务的 DNS 配置，节省大量繁琐的手动操作时间。

边缘计算优势：不容忽视的性能提升

基于 Cloudflare MCP 服务器构建的应用享有显著优势：

全球边缘执行：AI 功能靠近用户执行，无论用户身处何地，均能大幅降低延迟
流量波动弹性：Cloudflare 平台平滑应对流量高峰，保证高流量应用稳定运行
内置休眠机制：支持有状态服务器休眠与唤醒，保持状态的同时优化资源使用

边缘计算与状态持久化的结合，使得 Cloudflare 成为构建全球范围内高速且具备上下文保留能力应用的理想选择。

MCP 没有那么神，但方向对了

当然啦，MCP 也不是啥"银弹"。目前的生态还不算成熟，有些 MCP Server 还不够稳定，有时候模型调用会超时，有些功能也不够完善。

而且部署 MCP Server 对小白开发者来说还是有点门槛，比如要配置传输协议（HTTP 还是 stdio？），要搞清楚 token 管理、安全机制之类的。

但我觉得吧------这些都不是"本质问题"。

协议这东西，早用早舒服。越早接触 MCP，你未来在 AI 时代就越不是"外包工具人"，而是那种真正能把 AI 接入你整套系统的人。

就像当年一批先学 GraphQL 的开发者，现在已经成了"接口设计专家"；你今天玩明白 MCP，未来可能就是 AI 接口领域的"原住民"。

我个人对 MCP 的看法是这样的：

它不是为了"炫技"存在，而是为了把模型和真实世界的服务连接起来。

以前你要用 AI 做事，得教它写代码、调接口。现在你只要给它"开权限"，它就能主动去做。这背后的支撑逻辑，就是 MCP。

未来 AI 不会只是个"回答问题的工具"，它会变成一个真正的"数字执行者"。而 MCP，就是它通往现实世界的"触手"。

如果你愿意试试这个新玩意儿，不妨从 GitHub MCP Server 或 Slack MCP Server 入手，都比较简单易用。

如果你已经动手玩过 MCP，欢迎来跟我交流，说不定还能一起折腾点新东西出来。

毕竟，协议这玩意儿，最有趣的，不是它解决了什么问题，而是它打开了哪些可能性。