MCP的工作原理#

在MCP的工作中,有四个核心角色:AI应用,MCP Client(客户端),MCP Server(服务端),业务系统

  • AI应用:面向用户的终端产品,如“AI旅行规划”,将用户输入的信息经过处理后,传递给内置“MCP Client”

  • MCP Client:收到请求后,转换为MCP Server认识的标准请求,处理接口协议等

  • MCP Server:收到客户端传来的标准请求,转换为调用内部业务系统的“API”或工具

  • 业务系统:收到MCP Server的调用后,处理并返回业务数据

以查询天气为例#

用户-->AI应用:今天北京天气怎么样
AI应用-->MCP Client:查询天气tool,北京,今天
MCP Client-->MCP Server:标准查询请求[北京,今天]
MCP Server-->天气系统:调用天气API查询北京今日
天气系统-->MCP Server:返回天气数据[晴,5℃,北风3级]
MCP Server-->MCP Client:格式化天气数据
MCP Client-->AI应用:北京今日天气信息
AI应用-->用户:北京今天晴天,5度,北风3级

MCP资源#

官方与规范#

客户端与工具#

  • Claude Code MCP 服务器 — Claude 桌面/编码场景下的 MCP 配置说明
  • Zapier MCP — 将 Zapier 动作暴露为 MCP 工具
  • MCP Router · GitHub — 本地 MCP 控制平面:集中管理、工作区隔离、请求可见
  • mcp2cli PyPI )— 将 MCP / OpenAPI / GraphQL 动态转为命令行;支持「懒发现」与缓存,减少每轮注入完整工具 schema 的 token 开销(官方 README 称约 96–99%)。详见下文专题。

服务器与市场#

开发与集成#

  • GitMCP — 将任意 GitHub 仓库转为远程 MCP 服务器,便于 AI 理解代码与文档

mcp2cli:把 MCP / OpenAPI / GraphQL 变成 CLI#

mcp2cli 是 GitHub 上较受关注的 Python 项目(MIT):在运行时MCP 服务OpenAPI 规范GraphQL 端点接成统一命令行界面,不做代码生成;子命令与参数随 spec / 工具列表动态生成。安装可用 uvx mcp2cli --helpuv tool install mcp2cli。项目还提供可安装的 Agent Skill(npx skills add knowsuchagency/mcp2cli --skill mcp2cli),便于在 Claude Code、Cursor、Codex 等环境里被模型调用。


常用 MCP 示例#

以下 20 个示例选自本站 Awesome MCP Servers 列表,覆盖文件、数据库、协作、搜索与开发等常见场景。

MCP 名称功能适用场景
filesystem读写本地文件系统代码生成、文件操作
GitHub仓库 / PR / Issue 管理协作开发、代码评审
Git / GitLab本地仓库与 GitLab 项目管理版本控制、CI/CD
PostgreSQL数据库查询与模式检查数据分析、运维
MySQL数据库访问与查询业务数据、报表
SQLite轻量数据库与内部分析本地数据、原型
MongoDB文档库查询与操作NoSQL、日志分析
Playwright / Puppeteer浏览器自动化与网页抓取前端测试、爬虫
Slack频道与消息管理团队协作、通知
飞书文档与协作(OAuth)企业协作、知识库
Sentry错误与性能监控Bug 分析、排障
fetch网页内容获取与处理信息抽取、RAG
Google Drive文件列表、阅读与搜索文档检索、同步
Notion笔记与待办、API 交互文档管理、知识库
Memory长期记忆与知识图谱多轮对话、偏好记忆
Brave Search / Tavily网页搜索实时信息、调研
Figma设计稿读取与实现设计还原、协作
Docker容器管理与操作开发环境、部署
LeetCode题目、题解与进度刷题、面试
OpenAPI / Swagger将 REST API 转为 MCP 工具接口调试、集成

更多服务器(按类别整理的完整列表)见 Awesome MCP Servers

MCP 配置示例#

{
  "mcpServers": [
    {
      // 服务名称(自定义,用于 IDE 中识别)
      "name": "Local MCP Server",
      // 服务类型:process 表示本地进程
      "type": "process",
      // 可执行文件路径(必填,如 Python/Node 脚本、二进制文件)
      "command": "/usr/bin/python3",
      // 启动参数(数组形式,按实际需要填写)
      "args": [
        "/path/to/your/mcp/server.py",
        "--port", "8888",
        "--model", "your-model-name"
      ],
      // 工作目录(可选,默认为当前目录)
      "cwd": "/path/to/working/directory",
      // 环境变量(可选,按需添加)
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/your/python/path",
        "API_KEY": "your-secret-key"
      },
      // 日志级别(可选:debug/info/warn/error)
      "logLevel": "info"
    }
  ]
}
{
  "mcpServers": [
    {
      // 服务名称(自定义)
      "name": "Remote MCP Server",
      // 服务类型:http 表示远程 HTTP 服务
      "type": "http",
      // MCP 服务的基础 URL(必填)
      "url": "https://your-mcp-server.com:8080/mcp",
      // 请求头(可选,如认证、Content-Type 等)
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer your-token-here",
        "Content-Type": "application/json"
      },
      // 超时时间(可选,单位毫秒,默认 30000)
      "timeout": 60000,
      // 是否启用 HTTPS 证书验证(可选,默认 true)
      "rejectUnauthorized": true
    }
  ]
}

主流软件 MCP 配置路径一览表#

软件/IDE系统配置文件路径
Claude DesktopmacOS~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
Cursor(全局)macOS/Linux~/.cursor/mcp.json
Windows%USERPROFILE%.cursor\mcp.json
Cursor(项目)全平台项目根目录/.cursor/mcp.json
VS CodemacOS~/Library/Application Support/Code/User/settings.json
Windows%APPDATA%\Code\User\settings.json
Linux~/.config/Code/User/settings.json
JetBrains 系列macOS~/Library/Application Support/JetBrains//options/mcp.xml
Windows%APPDATA%\JetBrains<IDE>\options\mcp.xml
Linux~/.config/JetBrains//options/mcp.xml
OpenCodemacOS/Linux~/.opencode/mcp.json
Windows%USERPROFILE%.opencode\mcp.json
Cherry Studio全平台应用内「MCP 服务器管理」界面配置