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2025 年最火的五大 MCP 服務器,打造極致「Vibe Coding」體驗

人工智能
MCPs 是連接你的工具與 AI 的缺失環(huán)節(jié)。它們把你的 code、database、documents、browser 和 memory 統(tǒng)一進一條順滑的管線。AI coding 終于開始變得……有人味兒。 快速、有上下文意識,而且出奇地_好玩_。

如果你還在手動把上下文貼給 AI,或者把數(shù)據(jù)庫 schema 復制給 Cursor 幫它理解項目,你真的做多了。

我最近在折騰這些新的 MCP 工具,哇——它們_徹底_改變了我用 AI 搭建項目的方式。 來分析下為什么——以及為什么這些工具能讓 AI 從“看著挺可愛”變成“真的有用”。

等等,MCP 到底是什么?

“MCP”是指 Model Context Protocol(模型上下文協(xié)議)——先別走神,聽我說完。

把它想象成 AI 領(lǐng)域的 USB?C。

你把它“插上”,然后它就……能用。

不需要反復把相同的背景信息提供給你的 AI(“這是我的 repo,這是我的 DB schema,這是 API 文檔”),一個 MCP 會自動把一切接起來。

這基本上是讓 AI 從猜測走向_行動_的方式。

想象一下:

# the old way
prompt = """
My schema:
- users(id, name, email)
Now write me an API route to add a new user.
"""

對比

# with MCP
ai.connect("gitmcp.io/username/project")
ai.ask("add a user API route")

就這樣:沒有多余的上下文,也沒有虛假的信息。

1. GitMCP - 讓你的 AI 真正看見你的 repo

這個真把我驚到了。 你是不是經(jīng)常覺得 AI 助手好像從沒見過你的代碼?因為它確實沒見過。

GitMCP 通過提供對你的 GitHub 倉庫的實時訪問來解決這個問題——docs、code、README,全部都有。

你只需要把 GitHub 鏈接替換一下:

# Instead of
https://github.com/username/project

# Do this
https://gitmcp.io/username/project

突然之間,你的 AI 就真正懂你的 repo 里有什么——而不是某個 2023 年的過時摘要。

它能重構(gòu)函數(shù)、解釋邏輯,甚至幫你寫文檔。最妙的是?你不必_每一次_都從頭介紹你的項目。

??  gitmcp.iohttps://gitmcp.io

圖片圖片

2. Supabase MCP - The Database Whisperer(數(shù)據(jù)庫“低語者”)

如果你曾把 Supabase 的 schema 復制到 ChatGPT 里讓它寫 SQL,這會讓你笑出聲。

Supabase MCP 會把 Cursor(或 Claude,或你在用的任意 AI)_直接_連到你的數(shù)據(jù)庫。

你甚至可以直接說:

add a users table with RLS and connect it to auth

然后它就……幫你搞定了。

在底層,它會寫出類似這樣的內(nèi)容:

CREATE TABLE users (
  id uuid primary key,
  name text,
  email text unique
);
ALTER TABLE users ENABLE ROW LEVEL SECURITY;

無需手動同步,不會再有“糟了我忘了一個列”。AI 會讀取并更新 schema,保持整潔一致。 (注:RLS = Row Level Security)

??  Supabase MCP Docsttps://supabase.com/docs/guides/getting-started/mcp

圖片圖片

3. Browser MCP - 讓你的 AI 觸達 Web

這部分開始有點意思了。 Browser MCP 讓你的 AI 在 IDE 里就能_真正_訪問網(wǎng)頁。

遇到怪錯誤?你只要敲:

search: "TypeError: Cannot read property 'then' of undefined"

Boom。它會出去逛一圈 Stack Overflow,然后帶著答案回來。

# behind the scenes
ai.browser.search("fastapi CORS middleware setup")

它能拉取文檔、示例、或最新的 API 語法,這樣你就不用在 Chrome 標簽頁之間來回切換。

我上周調(diào)一個奇怪的 CORS 問題就用上了這個——它幾秒鐘就從 FastAPI docs 里把正確的修復方案找了回來。

??  browsermcp.iohttp://browsermcp.io

圖片圖片

4. Claude Taskmaster - 當你需要一個迷你 PM

我愛這個工具,因為它能解決一種非常具體的混亂。

獨立開發(fā)時,很容易陷入“構(gòu)想模式”。你會想:

“我就做個能追蹤一切的 dashboard 吧。”

……然后三小時過去了,你還在給表起名字。

Claude Taskmaster 能把混亂變成秩序。你把想法說出來,它就會給出清晰、按優(yōu)先級排列的計劃。

例如:

Feature: Build a dashboard for user analytics

Claude 回復:

1. Fetch analytics data (backend)
2. Create /api/analytics route
3. Design dashboard UI
4. Add filters and sorting

基本上,你等于有了一個“光速”工作的產(chǎn)品經(jīng)理。

??  Claude Taskmasterhttps://github.com/eyaltoledano/claude-task-master

圖片圖片

5. Exa MCP - 事實核查員

如果你問過 AI 某個問題,然后它信誓旦旦地編了個數(shù)字出來,你會喜歡 Exa MCP。

它把你的 AI 連到了_實時搜索結(jié)果_。 所以當你要統(tǒng)計數(shù)據(jù)、API 文檔、或最新新聞時,它會實時檢索。

例如:

ai.connect("exa.io")
ai.ask("latest GPT API release notes")

它取回的是真實、可驗證的數(shù)據(jù)——而不是那種“好像在哪里看過”的感覺。

非常適合寫博客、對比 API,或做功能驗證。

??  Exa MCP Serverhttps://github.com/exa-labs/exa-mcp-server

加分項:Memory、Design 和 Magic

還有一些值得表揚的“榮譽提名”:

  • Knowledge Graph Memory:存下你之前構(gòu)建過的東西,方便以后復用邏輯。 (比如你做過一次 dark mode?下次它會記得這個模式。)
  • 21st Dev Magic MCP:用淺白的英文描述你的 UI,它就能生成漂亮、可用于生產(chǎn)的 React 組件。示例:
  • “Build a responsive login page with dark mode and a spinning logo.” Done.

??  21st Dev Magic MCPhttps://github.com/21st-dev/magic-mcp

圖片圖片

為什么這很重要

這些 MCP 解決了現(xiàn)代 AI 開發(fā)的五大痛點:

| Problem                   | Solution          |
| ------------------------- | ----------------- |
| AI doesn't know your repo | GitMCP            |
| Manual schema updates     | Supabase MCP      |
| Constant Google trips     | Browser MCP       |
| Messy planning            | Claude Taskmaster |
| Fake facts                | Exa MCP           |

它們本質(zhì)上把你的 AI 從“一個聊勝于無的 chatbot”變成了“一個真的能一起干活的同事”。

你不需要全都用上。先從一兩個開始。當你感受到它如何改變你的工作流后,你就再也回不去了。

我想講的

MCPs 是連接你的工具與 AI 的缺失環(huán)節(jié)。它們把你的 code、database、documents、browser 和 memory 統(tǒng)一進一條順滑的管線。

AI coding 終于開始變得……有人味兒。 快速、有上下文意識,而且出奇地_好玩_。

所以沒錯——這就是我“更聰明地發(fā)版,而不是更辛苦地發(fā)版”的方式。

歡迎來到 vibe coding。

責任編輯:武曉燕 來源: AI大模型觀察站
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