40 个能把 Claude 变成生产力机器的 MCP Servers

40 个能把 Claude 变成生产力机器的 MCP Servers 40 个能把 Claude 变成生产力机器的 MCP Servers Modified April 12 把 Claude 接到你的 Sentry 错误监控上。拉取错误报告、分析 stack traces、识别生产错误模式。让调试变成一种对话速度的工作方式。 🔗 https://github.com/getsentry/sentry mcp 16. Codebase Memory MCP 把你的 codebase 转成持久化知识图谱。Claude 可以跨会话记住你的项目结构、模式和架构。大型代码库必备。 🔗 https://github.com/DeusData/codebase memory mcp 生产力与沟通 17. Google Drive MCP 在 Google Drive 中读写文件。搜索文档、创建新文件、组织文件夹。打通 Claude 和你的云文档。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/gdrive 18. Slack MCP 读取消息、搜索对话、发到频道、发送私信。把 Claude 集成进团队沟通工作流。构建基于 Slack 的自动化时非常关键。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/slack 19. Google Calendar MCP 读取、创建、更新、删除日历事件。构建排程自动化、根据日历生成每日简报，并通过自然语言管理时间。 🔗 https://github.com/nspady/google calendar mcp 20. Gmail MCP 读取、发送、搜索和整理邮件。构建邮件分流系统、自动起草器和收件箱管理自动化。通过 AI 处理你的邮件。 🔗 https://github.com/nicobailon/gmail mcp 21. Notion MCP 读写 Notion 页面和数据库。搜索整个工作区。构建自动化，让 Notion 与其他工具保持同步。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/notion 22. Linear MCP 管理 Linear issues、项目和工作流。通过 Claude 创建 tickets、更新状态、搜索 issues、跟踪项目进度。 🔗 https://github.com/jerhadf/linear mcp server 23. Obsidian MCP 把 Claude 直接连接到你的 Obsidian vault。读取笔记、搜索知识库、创建新笔记，并在现有思考基础上继续构建。 🔗 https://github.com/smithery ai/obsidian mcp 数据与分析 24. Snowflake MCP 通过自然语言查询 Snowflake 数据仓库。Claude 写 SQL，server 在你的 Snowflake 实例上执行。企业级数据访问。 🔗 https://github.com/datawiz168/mcp snowflake service 25. BigQuery MCP 连接 Google BigQuery，进行大规模数据分析。通过对话式界面在超大数据集上跑查询。 🔗 https://github.com/LucasHild/mcp server bigquery 26. Supabase MCP 完整 Supabase 集成。查询数据库、管理 auth、处理 storage。如果你的应用后端是 Supabase，它就是必需品。 🔗 https://github.com/supabase community/supabase mcp 27. MongoDB MCP 连接 MongoDB 数据库。查询 collections、聚合数据、管理 documents。适合所有把 MongoDB 当数据层的人。 🔗 https://github.com/kiliczsh/mcp mongo server AI与模型 28. ElevenLabs MCP 用 ElevenLabs 的声音把文本转成语音。构建语音工作流、创建音频内容、给 AI pipeline 增加语音输出。 🔗 https://github.com/elevenlabs/elevenlabs mcp 29. Hugging Face MCP 访问 Hugging Face 的模型和数据集。搜索 model hub、下载模型、运行推理。把 Claude 和开源 AI 生态连接起来。 🔗 https://github.com/huggingface/mcp course 30. Replicate MCP 通过 Replicate 的 API 运行开源 AI 模型。图像生成、视频处理、音频转录。通过一个 MCP server 访问数百个模型。 🔗 https://github.com/deepfates/mcp replicate 基础设施与开发运维 31. AWS MCP 通过 Claude 管理 AWS 资源。EC2、S3、Lambda、CloudWatch。用自然语言构建部署和监控工作流。 🔗 https://github.com/aws samples/sample mcp server 32. Cloudflare MCP 管理 Cloudflare Workers、KV storage、R2 buckets 和 DNS。通过 Claude 部署边缘函数并管理基础设施。 🔗 https://github.com/cloudflare/mcp server cloudflare 33. Kubernetes MCP 管理 Kubernetes clusters。列出 pods、检查 logs、扩缩 deployments、检查 services。以对话的速度完成 Kubernetes 运维。 🔗 https://github.com/strowk/mcp k8s 34. Vercel MCP 管理 Vercel deployments、domains 和 environment variables。通过 Claude 部署并监控你的应用。 🔗 https://github.com/vercel/mcp 专业工具类 35. Puppeteer MCP（Anthropic 官方）无头浏览器自动化。浏览、截图、与网页交互。相比 Playwright 更轻量，适合更简单的自动化需求。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/puppeteer 36. Time MCP 当前时间和时区操作。听起来很简单，但任何排程自动化或时间感知型工作流都离不开它。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/time 37. Memory MCP（Anthropic 官方）跨会话持久化 key value memory。存储和检索能跨 session 保留的信息。给 Claude 长期记忆的最简单方式。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory 38. Task Master AI 你的 AI 项目经理。输入一个 PRD，就会得到带依赖关系的结构化任务。Claude 再逐个执行。把混乱变成正规 pipeline。 🔗 https://github.com/eyaltoledano/claude task master 39. fastmcp 用极少量 Python 快速构建你自己的 MCP servers。创建自定义工具集成的最快方式。如果现有 servers 都不满足你的需求，你可以在一个下午里用 fastmcp 做出一个。 🔗 https://github.com/jlowin/fastmcp 40. MCPHub 通过一个 dashboard 管理你所有的 MCP servers。通过 HTTP 启动、停止、配置并监控多个 servers。一旦你运行的 server 超过 5 个，它就会变得非常关键。 🔗 https://github.com/samanhappy/mcphub 入门套餐：优先安装哪些服务器不要一次性把 40 个全装上。根据你的角色挑一个 starter pack 就好。面向开发者：Filesystem（05）+ GitHub（10）+ Context7（12）+ Codebase Memory（16）+ Sentry（15）→ 这样你会拥有文件访问、代码管理、最新文档、项目记忆和错误监控。面向知识工作者：Filesystem（05）+ Google Drive（17）+ Gmail（20）+ Google Calendar（19）+ Notion（21）→ 这样你就把文件访问以及所有核心生产力工具都接进了 Claude。面向数据分析师：Filesystem（05）+ SQLite（06）+ PostgreSQL（07）+ Excel（08）+ Tavily（01）→ 这样你会拥有文件访问、数据库查询、表格处理和网页研究能力。面向内容创作者：Filesystem（05）+ Tavily（01）+ Obsidian（23）+ markdownify（09）+ Slack（18）→ 这样你会拥有文件访问、网页研究、知识库访问、文档转换和团队沟通能力。适用于DevOps和基础设施：Filesystem（05）+ Docker（14）+ GitHub（10）+ AWS（31）+ Kubernetes（33）→ 这样你会拥有文件访问、容器管理、代码管理、云基础设施和编排能力。如何安装任意MCP服务器几乎所有 server 的安装流程都一样： 1. Clone 或安装 server（通常是 npm install 或 pip install） 2. 把 server 配置加进你的 Claude settings 3. 把所需 API keys 作为环境变量提供进去 4. 重启 Claude 大多数 server 不到五分钟就能装好。Anthropic 官方的 servers 最简单，通常一条命令就够。 Skills = 教 Claude HOW 去做事。MCP = 给 Claude ACCESS，让它能做事。没有 MCP，Claude 只是一个会话式 AI。有了 MCP，Claude 就变成了一个可以与你工作流中的每一个系统交互的自主操作员。从你角色对应的 starter pack 开始。随着需求增长再逐渐增加更多 servers。等现有方案不合适时，就用 fastmcp 自己做。就这些。40 个 servers。现在去把 Claude 接进你的世界。这份清单我花了几周测试才整理出来。如果它帮你省下了研究时间，就关注我吧 @eng khairallah1 我会定期发清单、工作流和搭建指南。没有废话。只讲真正有效的东西。 hope this was useful for you, Khairallah ❤️ @eng khairallah1 把 Claude 接到你的 Sentry 错误监控上。拉取错误报告、分析 stack traces、识别生产错误模式。让调试变成一种对话速度的工作方式。 🔗 https://github.com/getsentry/sentry mcp 16. Codebase Memory MCP 把你的 codebase 转成持久化知识图谱。Claude 可以跨会话记住你的项目结构、模式和架构。大型代码库必备。 🔗 https://github.com/DeusData/codebase memory mcp 生产力与沟通 17. Google Drive MCP 在 Google Drive 中读写文件。搜索文档、创建新文件、组织文件夹。打通 Claude 和你的云文档。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/gdrive 18. Slack MCP 读取消息、搜索对话、发到频道、发送私信。把 Claude 集成进团队沟通工作流。构建基于 Slack 的自动化时非常关键。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/slack 19. Google Calendar MCP 读取、创建、更新、删除日历事件。构建排程自动化、根据日历生成每日简报，并通过自然语言管理时间。 🔗 https://github.com/nspady/google calendar mcp 20. Gmail MCP 读取、发送、搜索和整理邮件。构建邮件分流系统、自动起草器和收件箱管理自动化。通过 AI 处理你的邮件。 🔗 https://github.com/nicobailon/gmail mcp 21. Notion MCP 读写 Notion 页面和数据库。搜索整个工作区。构建自动化，让 Notion 与其他工具保持同步。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/notion 22. Linear MCP 管理 Linear issues、项目和工作流。通过 Claude 创建 tickets、更新状态、搜索 issues、跟踪项目进度。 🔗 https://github.com/jerhadf/linear mcp server 23. Obsidian MCP 把 Claude 直接连接到你的 Obsidian vault。读取笔记、搜索知识库、创建新笔记，并在现有思考基础上继续构建。 🔗 https://github.com/smithery ai/obsidian mcp 数据与分析 24. Snowflake MCP 通过自然语言查询 Snowflake 数据仓库。Claude 写 SQL，server 在你的 Snowflake 实例上执行。企业级数据访问。 🔗 https://github.com/datawiz168/mcp snowflake service 25. BigQuery MCP 连接 Google BigQuery，进行大规模数据分析。通过对话式界面在超大数据集上跑查询。 🔗 https://github.com/LucasHild/mcp server bigquery 26. Supabase MCP 完整 Supabase 集成。查询数据库、管理 auth、处理 storage。如果你的应用后端是 Supabase，它就是必需品。 🔗 https://github.com/supabase community/supabase mcp 27. MongoDB MCP 连接 MongoDB 数据库。查询 collections、聚合数据、管理 documents。适合所有把 MongoDB 当数据层的人。 🔗 https://github.com/kiliczsh/mcp mongo server AI与模型 28. ElevenLabs MCP 用 ElevenLabs 的声音把文本转成语音。构建语音工作流、创建音频内容、给 AI pipeline 增加语音输出。 🔗 https://github.com/elevenlabs/elevenlabs mcp 29. Hugging Face MCP 访问 Hugging Face 的模型和数据集。搜索 model hub、下载模型、运行推理。把 Claude 和开源 AI 生态连接起来。 🔗 https://github.com/huggingface/mcp course 30. Replicate MCP 通过 Replicate 的 API 运行开源 AI 模型。图像生成、视频处理、音频转录。通过一个 MCP server 访问数百个模型。 🔗 https://github.com/deepfates/mcp replicate 基础设施与开发运维 31. AWS MCP 通过 Claude 管理 AWS 资源。EC2、S3、Lambda、CloudWatch。用自然语言构建部署和监控工作流。 🔗 https://github.com/aws samples/sample mcp server 32. Cloudflare MCP 管理 Cloudflare Workers、KV storage、R2 buckets 和 DNS。通过 Claude 部署边缘函数并管理基础设施。 🔗 https://github.com/cloudflare/mcp server cloudflare 33. Kubernetes MCP 管理 Kubernetes clusters。列出 pods、检查 logs、扩缩 deployments、检查 services。以对话的速度完成 Kubernetes 运维。 🔗 https://github.com/strowk/mcp k8s 34. Vercel MCP 管理 Vercel deployments、domains 和 environment variables。通过 Claude 部署并监控你的应用。 🔗 https://github.com/vercel/mcp 专业工具类 35. Puppeteer MCP（Anthropic 官方）无头浏览器自动化。浏览、截图、与网页交互。相比 Playwright 更轻量，适合更简单的自动化需求。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/puppeteer 36. Time MCP 当前时间和时区操作。听起来很简单，但任何排程自动化或时间感知型工作流都离不开它。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/time 37. Memory MCP（Anthropic 官方）跨会话持久化 key value memory。存储和检索能跨 session 保留的信息。给 Claude 长期记忆的最简单方式。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory 38. Task Master AI 你的 AI 项目经理。输入一个 PRD，就会得到带依赖关系的结构化任务。Claude 再逐个执行。把混乱变成正规 pipeline。 🔗 https://github.com/eyaltoledano/claude task master 39. fastmcp 用极少量 Python 快速构建你自己的 MCP servers。创建自定义工具集成的最快方式。如果现有 servers 都不满足你的需求，你可以在一个下午里用 fastmcp 做出一个。 🔗 https://github.com/jlowin/fastmcp 40. MCPHub 通过一个 dashboard 管理你所有的 MCP servers。通过 HTTP 启动、停止、配置并监控多个 servers。一旦你运行的 server 超过 5 个，它就会变得非常关键。 🔗 https://github.com/samanhappy/mcphub 入门套餐：优先安装哪些服务器不要一次性把 40 个全装上。根据你的角色挑一个 starter pack 就好。面向开发者：Filesystem（05）+ GitHub（10）+ Context7（12）+ Codebase Memory（16）+ Sentry（15）→ 这样你会拥有文件访问、代码管理、最新文档、项目记忆和错误监控。面向知识工作者：Filesystem（05）+ Google Drive（17）+ Gmail（20）+ Google Calendar（19）+ Notion（21）→ 这样你就把文件访问以及所有核心生产力工具都接进了 Claude。面向数据分析师：Filesystem（05）+ SQLite（06）+ PostgreSQL（07）+ Excel（08）+ Tavily（01）→ 这样你会拥有文件访问、数据库查询、表格处理和网页研究能力。面向内容创作者：Filesystem（05）+ Tavily（01）+ Obsidian（23）+ markdownify（09）+ Slack（18）→ 这样你会拥有文件访问、网页研究、知识库访问、文档转换和团队沟通能力。适用于DevOps和基础设施：Filesystem（05）+ Docker（14）+ GitHub（10）+ AWS（31）+ Kubernetes（33）→ 这样你会拥有文件访问、容器管理、代码管理、云基础设施和编排能力。如何安装任意MCP服务器几乎所有 server 的安装流程都一样： 1. Clone 或安装 server（通常是 npm install 或 pip install） 2. 把 server 配置加进你的 Claude settings 3. 把所需 API keys 作为环境变量提供进去 4. 重启 Claude 大多数 server 不到五分钟就能装好。Anthropic 官方的 servers 最简单，通常一条命令就够。 Skills = 教 Claude HOW 去做事。MCP = 给 Claude ACCESS，让它能做事。没有 MCP，Claude 只是一个会话式 AI。有了 MCP，Claude 就变成了一个可以与你工作流中的每一个系统交互的自主操作员。从你角色对应的 starter pack 开始。随着需求增长再逐渐增加更多 servers。等现有方案不合适时，就用 fastmcp 自己做。就这些。40 个 servers。现在去把 Claude 接进你的世界。这份清单我花了几周测试才整理出来。如果它帮你省下了研究时间，就关注我吧 @eng khairallah1 @eng khairallah1 我会定期发清单、工作流和搭建指南。没有废话。只讲真正有效的东西。 hope this was useful for you, Khairallah ❤️ 原帖链接：https://x.com/eng khairallah1/status/2042891054471614752 原帖链接：https://x.com/eng khairallah1/status/2042891054471614752 MCP 是最重要、却几乎没人讨论的 AI 基础设施。 Skills 教 Claude HOW 去做事。MCP 则给 Claude ACCESS，让它接触外部世界。没有 MCP，Claude 就像一个装在罐子里的大脑。它能思考、推理、生成文本。但它无法访问你的文件、搜索网页、查询数据库、检查邮件、读取日历，或者与任何外部系统交互。有了 MCP，Claude 就变成了一个操作员。它可以从任何地方拉取数据，把结果推到任何地方，并在真实系统中执行真实动作。 MCP 全称是 Model Context Protocol。它是一个开放标准，给 AI 连接外部工具和数据源提供了一种通用方式。连接建一次，任何支持 MCP 的 AI model 都可以使用它。我测试了 100 多个 MCP servers。下面这 40 个才是真正值得装的。我按类别整理好了，并写了诚实说明，告诉你每个是做什么的、什么时候该用。收藏这条。你会反复回来查。搜索与网络访问 1. Tavily MCP 专为 AI agents 构建的搜索引擎。它返回的不是蓝色链接，而是干净、结构化、适合 LLM 的数据。四个工具：search、extract、crawl 和 site map。作为 remote MCP 接入，不到一分钟就能连上。它是任何 agent 最好的通用搜索工具。 🔗 https://github.com/tavily ai/tavily mcp 2. Brave Search MCP 基于 Brave 独立索引的替代搜索。适合你想拿到不被 Google 主导的结果时使用。提供免费层。返回带 snippets 的结构化结果。 🔗 https://github.com/nicobailon/brave search mcp 3. Firecrawl MCP 把任何网站转换成适合 LLM 的数据。可以爬取页面、提取内容、处理 JavaScript 渲染站点。对任何需要处理网页内容的工作流来说都很关键。 🔗 https://github.com/mendableai/firecrawl mcp server 4. Fetch MCP（Anthropic 官方）官方的网页内容抓取 server。简单、稳定、轻量。适合你只是想抓取某个特定 URL 的内容，而不需要完整爬虫框架开销的时候。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch 文件系统与本地数据 5. Filesystem MCP（Anthropic 官方）在本地机器上读、写、创建、移动、搜索文件。它是最基础的 MCP server。如果你只装一个 server，就装它。出于安全考虑，它会限制在指定目录范围内。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem 6. SQLite MCP（Anthropic 官方）通过自然语言查询和管理 SQLite 数据库。Claude 负责写 SQL，server 执行，结果以结构化形式返回。非常适合本地数据分析。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sqlite 7. PostgreSQL MCP 把 Claude 连接到生产级 PostgreSQL 数据库。默认只读，也可选写入。任何需要查询业务数据的工作流都离不开它。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/postgres 8. Excel MCP Server 不用安装 Microsoft Excel 也能操作 Excel 文件。读取、写入、格式化、计算都行。非常适合自动化报表生成和数据处理流水线。 🔗 https://github.com/haris musa/excel mcp server 9. markdownify mcp 把 PDF、图片、音频文件和其他格式转换成干净的 Markdown。无论文档原始格式是什么，都能接进你的 AI workflow。 🔗 https://github.com/zcaceres/markdownify mcp 开发者工具 10. GitHub MCP（Anthropic 官方）完整的 GitHub 集成。读取仓库、创建 issues、管理 pull requests、搜索代码、审查 commits。任何 AI 辅助开发工作流都必备。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/github 11. Git MCP 不经过 GitHub API，直接执行 Git 操作。clone、commit、branch、merge、diff 都支持。适用于任何 Git 仓库，不只 GitHub。 🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/ma

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