MCP 工具广场｜Model Context Protocol 服务器目录

LNbits-MCP-Server 为 AI 助手提供了与闪电网络（Lightning Network）钱包的直接交互能力。它不再让 AI 仅仅是“谈论”比特币，而是通过 MCP 协议将 LNbits 的钱包功能转化为 AI 可调用的工具集。开发者可以将此服务器接入 Claude 等支持 MCP 的客户端，使 AI 能够实时查询余额、创建支付发票或处理资金流转。对于需要构建 AI 自动化支付流或集成微支付场景的开发者来说，这是一个低门槛的桥接方案，无需从零编写复杂的 API 对接代码即可实现 AI 对资产的感知与操作。

这是一个让 AI 助手直接接管 Supabase 后台管理的 MCP 插件。简单来说，它通过标准化协议将 Supabase 的项目和组织管理能力开放给 Claude 等 AI 客户端。开发者不再需要频繁在 IDE 和 Supabase 控制台之间切换，直接用自然语言就能完成项目的创建、组织配置等运维操作。对于习惯使用 AI 辅助开发的同学，它将 Supabase 从一个“外部管理面板”变成了 AI 的一个“可操作工具”，极大地提升了基础设施部署的效率，上手门槛极低，只需配置好 API Key 即可快速集成。

OpenZeppelin/contracts-wizard 是一个将行业标准智能合约模板能力引入 AI 助手的 MCP 服务。它改变了以往通过手动复制粘贴代码的低效方式，让 AI 能够直接调用 OpenZeppelin 的官方模板库，根据你的需求快速生成符合安全规范的 Solidity 等多语言合约。对于 Web3 开发者而言，它将 AI 的生成能力与经过审计的工业级模板相结合，极大降低了合约编写的上手难度，并有效规避了 AI 随机生成代码带来的安全隐患。

last9-mcp-server 是一个将生产环境实时上下文直接接入 AI 聊天界面的桥梁。它解决了开发者在排查 Bug 时，需要在 IDE、监控面板和日志系统之间频繁切换的痛点。通过 MCP 协议，AI 能够直接读取实时日志、指标和链路追踪数据，让 LLM 在拥有真实运行环境上下文的情况下协助你定位问题并修复代码。对于习惯于全栈开发或负责运维的开发者来说，这大大降低了从“发现异常”到“写出补丁”的时间成本，上手门槛低，只需配置好服务端即可在支持 MCP 的客户端中使用。

bitcoin-mcp 是一个将比特币区块链能力集成到 AI 工作流中的 MCP 服务端。它打破了 AI 仅能通过训练数据讨论加密货币的局限，让 LLM 能够直接调用接口执行实操任务，如生成密钥、验证地址、解析交易详情及查询链上实时数据。对于开发者而言，它相当于给 AI 增加了一个“比特币插件”，无需手动编写复杂的 API 调用代码，即可在支持 MCP 的客户端中实现自动化链上分析。上手难度较低，只要配置好服务端，AI 就能化身为具备实时数据查询能力的比特币助手。

如果你在 macOS 上使用 Bear 作为知识库，这个 MCP 服务能让 AI 直接读取你的笔记内容。它本质上是在 LLM 与 Bear 之间搭建了一座桥梁，使 AI 能够根据你的指令检索笔记，从而实现基于个人知识库的问答或内容整理。对于习惯将碎片化灵感记录在 Bear 的开发者来说，这消除了手动复制粘贴的繁琐，让 AI 真正拥有了你的“第二大脑”上下文，上手难度低，只需简单配置即可在支持 MCP 的客户端中使用。

planetscale/mcp 是一个将 PlanetScale 数据库能力直接接入 AI 客户端的协议实现。它让 LLM 能够通过标准接口安全地访问你的数据库模式、查询数据或执行管理操作，而无需你手动导出 Schema 或复制 SQL 结果给 AI。对于开发者而言，这相当于给 AI 助手安装了一个数据库插件，使其能基于实时数据提供更精准的代码建议或分析报告。由于集成在 PlanetScale CLI 中，只要你有基础的命令行操作经验，配置起来非常快速，能显著提升数据库运维和开发调试的效率。

ai-vision-mcp 是一个让 AI 具备“视觉分析能力”的 MCP 服务端，它通过集成 Google Gemini 和 Vertex AI，将多模态视觉识别能力直接接入你的 AI 客户端。不同于简单的图片描述，它更侧重于实用的工程场景，比如 UI/UX 界面走查、视觉回归测试以及复杂的界面元素理解。对于开发者而言，这意味着你无需在多个平台间切换，直接在对话界面就能让 AI 帮你分析截图或视频中的 UI 问题。上手难度较低，只要配置好 API Key 即可快速集成到支持 MCP 的编辑器或客户端中。

microsoft/playwright-mcp 是一个将微软 Playwright 自动化能力引入 LLM 的连接器。它不再是让 AI 简单地通过 API 获取网页文本，而是让 AI 能够像真实用户一样通过“可访问性快照”感知页面结构，从而实现精准的网页交互。对于开发者而言，这意味着你可以让 Claude 等支持 MCP 的客户端直接操控浏览器，完成诸如自动化测试、复杂网页数据采集或动态页面分析等任务。上手难度较低，只要环境配置好，AI 即可接管浏览器操作，将传统的脚本编写转化为自然语言指令。

finmap-org/mcp-server 是一款面向金融分析场景的 MCP 插件，它将美、英、俄、土四大市场的历史股市数据直接接入 AI 助手。开发者无需手动导出 CSV 或编写复杂的 API 调用代码，即可通过自然语言让 AI 查询公司概况、市值、成交量等核心指标。该工具不仅提供结构化数据，还支持生成树图和直方图等可视化分析，极大地降低了量化分析和市场调研的门槛，让 AI 真正具备实时检索全球多市场金融数据的能力。

jdubois/azure-cli-mcp 是一个将 Azure CLI 命令行能力接入 AI 模型的协议适配器。它解决了开发者在与 AI 对话时，无法直接操作云资源而必须手动复制粘贴指令的痛点。通过 MCP 协议，AI 可以直接调用 Azure CLI 来查询资源状态、管理云服务或执行运维操作，将 LLM 变成了具备实际执行能力的“云助手”。对于熟悉 Azure 命令行但希望提升效率的开发者来说，该工具上手门槛极低，只需配置好本地 CLI 环境即可快速打通 AI 与云端资源的链路。

这是一个将 Jira 和 GitHub 深度打通的 MCP 服务，旨在消除开发者在任务管理工具与代码仓库之间频繁切换的“上下文损耗”。它允许 AI 直接在 IDE 中读取 Jira 票据、创建 GitHub 分支并提交 PR，将原本碎片化的开发链路（接单-编码-提交-合并）统一在 AI 的对话上下文里。对于习惯于敏捷开发、依赖 Jira 跟踪进度的团队来说，它极大地降低了手动同步状态的繁琐程度，上手门槛低，只需配置好 API 令牌即可让 AI 成为你的“研发助手”。

Yuque-MCP-Server 是一个将语雀知识库能力接入 AI 模型的协议实现。它不再让 AI 仅仅通过复制粘贴来阅读文档，而是通过 MCP 协议让 Claude 等客户端直接调用语雀 API。开发者可以将语雀作为 AI 的“外部大脑”，实现自动化检索知识库、管理文档以及分析内容数据。对于习惯使用语雀进行知识管理的国内用户，该工具极大降低了构建个人/团队知识库问答系统的门槛，无需编写复杂的中间件即可让 AI 实时同步你的私有文档。

cal-mcp 是一个轻量级的 MCP 服务端，旨在解决 LLM 在处理复杂数学运算时容易出现的“幻觉”或计算错误问题。它通过将计算任务从模型推理交给专业的数学计算引擎，让 AI 能够精准执行数学表达式运算。对于开发者而言，它相当于给 Claude 等支持 MCP 的客户端安装了一个可靠的计算器插件，无需编写复杂的 Prompt 引导，即可在对话中实现高精度的数值计算，非常适合需要处理数据核算、公式解析的工程场景，上手几乎零门槛。

mcp-stockfish 是一个将 AI 助手与顶级国际象棋引擎 Stockfish 连接的 MCP 服务端。它让 LLM 不再仅凭概率预测走法，而是能实时调用专业的棋谱分析能力。无论是分析复杂局面、验证战术正确性，还是在对局中寻求最优解，开发者只需将其接入支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop），即可让 AI 拥有一个“专业棋手”的插件大脑。该工具配置简单，适合棋类爱好者或希望在 AI 应用中集成精准博弈分析的开发者。

apiarya/wemo-mcp-server 是一个将 WeMo 智能家居设备接入 AI 助手的 MCP 服务端。它基于 pywemo 实现，最大的特点是 100% 本地控制，无需依赖云端，有效解决了隐私和响应延迟问题。开发者可以通过自然语言直接让 AI 帮你开关灯、调节亮度或重命名设备。对于已经在用 WeMo 设备且希望通过 Claude 等支持 MCP 的客户端构建个人智能家居控制中心的玩家来说，这是一个低门槛的增强方案，上手简单，配置后即可将 AI 变为你的家庭管家。

latex-mcp-server 是一个将 LLM 转化为学术写作助手的 MCP 服务。它解决了 AI 在处理 LaTeX 时仅能“写代码”而不能“跑结果”的痛点，让 AI 具备了编译文档、管理参考文献以及运行可视化脚本的实际操作能力。对于经常撰写论文、报告的开发者和研究者来说，它将 AI 从简单的文本生成器变成了能闭环处理从绘图到编译全流程的协作伙伴，无需在编辑器和终端之间频繁切换，极大提升了学术生产力。

mcp-server-chatsum 是一个基于 MCP 协议的实用工具，旨在解决 AI 助手无法直接检索和分析海量历史聊天记录的痛点。它充当了 AI 与聊天数据之间的桥梁，让你可以直接通过自然语言指令，让 AI 帮你快速翻找旧消息或总结冗长的对话上下文。对于习惯在即时通讯软件中处理工作的开发者来说，它能极大地降低手动翻阅记录的时间成本。该工具上手门槛低，只需将其配置到支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop）即可激活，将碎片化的聊天记录转化为可检索的知识库。

这是一个将 Capsule CRM 接入 AI 客户端的 MCP 服务端实现。它打破了 CRM 数据与 AI 聊天的隔阂，让开发者无需手动导出数据，即可通过 Claude Desktop 等支持 MCP 的工具直接查询、管理客户联系人、销售机会和待办任务。对于需要快速同步 CRM 状态或利用 AI 进行客户分析的用户来说，它将 CRM 从单纯的记录本变成了 AI 的实时知识库。上手门槛低，配置完成后即可通过自然语言指令完成原本繁琐的 CRM 操作。

mcp-kibela-server 是一个将 Kibela 数字化名片管理能力集成到 AI 助手中的 MCP 插件。它让 AI 能够直接通过 API 与 Kibela 交互，将原本碎片化的联系人信息转化为 AI 可实时调用的上下文。对于需要频繁管理商务人脉、同步联系人详情的开发者或职场用户，该工具消除了在名片应用与聊天窗口之间来回切换的麻烦，上手难度低，只需配置 API 密钥即可让 AI 具备管理个人社交资产的能力。

tsgram-mcp 是一个将 Telegram 转化为 Claude 移动端“工作站”的桥接工具。它通过 MCP 协议，让用户在手机端通过 Telegram 机器人就能调用 Claude 的能力，并直接读写本地工作区代码。简单来说，它解决了 AI 助手在移动端缺乏本地文件操作权限的痛点，让开发者在通勤或碎片时间也能进行轻量级的代码修改和项目维护。对于习惯使用 TypeScript 的开发者，其上手难度较低，是将 LLM 能力无缝集成到即时通讯工具中的典型实践。

mcp-aiven 是一个将 Aiven 云端数据库能力直接接入 AI 客户端的 MCP 服务端。它允许开发者在对话界面中直接管理和查询 Aiven 平台上的 PostgreSQL、Kafka、ClickHouse 和 OpenSearch 等托管服务。无需在管理控制台和 IDE 之间频繁切换，你可以通过自然语言快速检索服务状态或执行基础操作。对于习惯使用 Cursor 或 Claude Desktop 的用户来说，这相当于给 AI 助手安装了一个 Aiven 资源管理插件，极大地简化了云端数据库的运维和交互流程，上手门槛极低。

plane-mcp-server 是一个将开源项目管理工具 Plane 与 AI 助手连接的桥梁。它通过 MCP 协议让 LLM 直接调用 Plane API，使 AI 能够感知你的项目进度、管理 Issue 任务或更新工作流，而无需你在 AI 界面和管理后台之间频繁切换。对于习惯使用 Plane 进行敏捷开发或任务追踪的团队，该工具将 AI 从简单的“聊天机器人”变成了能实际操作项目看板的“虚拟助理”，上手难度低，只需配置 API 密钥即可快速集成到支持 MCP 的客户端中。

这是一个让 Claude 能够调用 OpenAI Assistant 能力的 MCP 桥接工具。简单来说，它打破了模型间的壁垒，让你可以直接在 Claude 的界面中通过 MCP 协议调用 GPT 系列模型的助手功能。对于开发者而言，这意味着你无需在多个平台间来回切换，就能利用 OpenAI 强大的助手 API（如文件检索、代码解释器等）来增强 Claude 的上下文处理能力。配置过程较为简单，只需提供 API Key 即可快速上手，是实现跨模型协同工作的实用插件。