MCP 工具广场｜Model Context Protocol 服务器目录

roychri/mcp-server-asana 是一个将 Asana 项目管理能力接入 AI 客户端的 MCP 服务端实现。它通过标准协议打破了 LLM 与第三方 SaaS 之间的数据壁垒，让用户无需在浏览器和 AI 聊天窗口之间频繁切换。通过配置该服务，你可以直接在 Claude Desktop 等支持 MCP 的客户端中，用自然语言查询任务进度、创建新待办或更新项目状态。对于习惯使用 Asana 进行协作的开发者来说，这相当于给 AI 助手安装了一个实时同步的项目管理插件，大幅提升了任务跟进的效率，上手门槛较低，仅需简单的 API 配置即可运行。

ws-mcp 是一个轻量级的桥接工具，旨在将原生的 MCP 服务转换为 WebSocket 协议。对于习惯于 Web 开发或需要将 AI 能力集成到浏览器端、远程客户端的开发者来说，它解决了 MCP 默认传输机制的局限性。简单来说，它就像一个协议转换适配器，让你的 MCP Server 能够通过网络套接字与前端应用（如 kibitz）通信，而无需复杂的本地进程管理。上手难度较低，只要熟悉基础的 Node.js 环境即可快速部署，是构建基于 Web 的 AI 代理工具链的实用补丁。

这是一个由 HashiCorp 官方推出的 MCP 服务器，旨在将 Terraform 的基础设施即代码（IaC）能力直接引入 AI 助手。它不再让 AI 仅凭训练数据猜测语法，而是通过实时接入 Terraform Registry API，让 AI 能精准检索 Provider 资源、分析模块依赖并生成符合最新规范的代码。对于 DevOps 工程师而言，这意味着你可以在对话界面直接完成从资源调研到配置生成的闭环，无需在文档页和 IDE 之间频繁切换，上手门槛极低，是提升 IaC 开发效率的实用插件。

pyATS_MCP 是一个将 Cisco pyATS 强大的网络自动化能力接入 LLM 的协议适配器。它打破了 AI 与网络设备之间的壁垒，让开发者无需手动编写繁琐的脚本，即可通过自然语言驱动 AI 对网络设备进行结构化查询和状态分析。对于习惯使用 pyATS 的网络工程师来说，这相当于给 AI 增加了一个“网络专家插件”，使其能够直接理解设备状态并执行模型驱动的操作，极大降低了网络运维自动化的上手门槛。

这是一个让 AI 直接连接搜索引擎管理后台的 MCP 插件，支持 Google Search Console 和 Bing Webmasters。它解决了开发者在分析 SEO 数据时，必须在多个管理后台与聊天窗口之间反复切换、手动复制数据的痛点。通过该工具，你可以直接让 Claude 等支持 MCP 的客户端查询关键词排名、分析流量波动或检查索引状态。上手难度极低，只需配置相应的 API 凭据即可将搜索引擎的实时数据转化为 AI 的上下文，将繁琐的报表分析变为简单的自然语言对话。

mcp-shell 是一个让 AI 拥有“操作终端”能力的 MCP 服务端。它不再让 AI 仅仅停留在写代码阶段，而是允许 AI 在受控的隔离环境（如 Docker）中直接执行 Shell 命令。对于开发者来说，这意味着 AI 可以帮你实时运行测试、检查文件系统或部署简单脚本，而无需你手动复制粘贴命令。其核心痛点在于解决了直接在宿主机运行代码的安全顾虑，通过环境隔离确保了操作的可审计性，上手难度低，只要配置好 Docker 即可快速集成到支持 MCP 的客户端中。

ntfy-mcp 是一个轻量级的 MCP 服务端，旨在打破 AI 聊天窗口的封闭性，让 LLM 具备向你手机发送实时推送的能力。它通过集成 ntfy 服务，将 AI 的执行结果或关键提醒直接推送到移动端，解决了长耗时任务无法实时获知进度、或需要 AI 在特定条件下主动提醒用户的痛点。对于开发者而言，该工具配置简单，无需编写复杂的后端推送逻辑，只要在支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop）中配置好 ntfy 话题，即可让 AI 变成你的个人实时通知助手。

agentinterviews_mcp 是一个将 AI 定性调研能力集成到 LLM 客户端的工具。它允许开发者通过 MCP 协议，直接在对话界面中创建 AI 面试官、管理调研项目并分析访谈数据，而无需在多个平台间切换。对于需要进行大规模用户调研或市场分析的团队，它将传统的“问卷-回收-分析”流程转化为可编程的 AI 工作流。上手难度较低，只要配置好 API 密钥，即可让 AI 助手具备调度自动化访谈的能力，是增强 AI 代理执行调研任务的实用插件。

Magic-MCP 是一个面向前端开发者的 MCP 插件，旨在将 21st.dev 社区的高质量 UI 组件库直接接入 AI 聊天界面。它解决了 AI 生成代码时经常出现的“样式简陋”或“不符合现代审美”的痛点。通过该协议，开发者无需在浏览器和 IDE 之间频繁切换，直接在 AI 对话中即可调用经过设计工程师优化过的 UI 组件片段。其上手门槛极低，只要配置好 MCP 环境，就能让 AI 具备快速构建高颜值、生产级界面的能力，是提升前端原型开发效率的利器。

这是一个将 OmniParser 的视觉解析能力与 PyAutoGUI 自动化操作结合的 MCP 服务。简单来说，它让 AI 拥有了“眼睛”和“手”：AI 能通过屏幕截图识别界面上的按钮、输入框等元素，并直接模拟鼠标点击和键盘输入来操控你的电脑。对于需要处理复杂 GUI 软件、无法通过 API 接入的陈旧系统，或者想要实现全自动网页/应用操作的开发者来说，这是一个极佳的桥梁。它将原本碎片化的视觉识别与执行步骤统一到了 MCP 标准下，显著降低了构建 AI Agent 操控桌面的门槛。

Wanaku 是一款基于 SSE（服务器发送事件）的 MCP 路由服务器，旨在解决 AI Agent 与企业内部复杂系统对接的“最后一公里”问题。它不像简单的插件，而是一个可扩展的路由引擎，能将企业内部的异构数据源和 API 统一调度给 LLM。对于开发者而言，它降低了在多个私有服务间构建连接的复杂度，让 AI 能够更灵活地在不同企业工具间跳转并获取实时上下文，非常适合需要构建企业级 AI 工作流的场景。

Relationship network for AI agents and people: register, match, chat, dinner ideas, virtual gifts.

Find UAE off-plan developments and registered residential sales.

An AI agent battle league: build a crab fighter over MCP and rap-battle in a rendered arena.

Hosted MCP server for GA4, Google Ads and Search Console. Google OAuth, nothing to install.

Remote MCP server to run your Atako AI agents: chat, projects, files, integrations and channels.

Services, published prices, site search and sales inquiries of JustIdea, a Polish e-commerce agency.

Anonymous feedback from real people by voice or text, with an AI report. Flat price per campaign.

Free, sourced money facts and scheme lookups for US/UK/CA/AU/NZ. Answers cite bankrolled.com.

Agentic B2B hub for beer, wine and spirits across Europe.

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如果你厌倦了在复杂的视频剪辑软件里点来点去，这个基于 MCP 协议的 FFmpeg 工具绝对是开发者的福音。它直接赋予了 AI 模型操作本地 FFmpeg 的能力，让你能通过自然语言对话，直接对视频进行搜索、剪辑、合并甚至播放。简单来说，它把原本枯燥的命令行操作变成了“动嘴就行”的交互式体验。对于需要批量处理素材或快速预览视频片段的开发者来说，它极大地降低了视频处理的门槛，无需记忆复杂的参数，只要在对话框里下达指令，AI 就能帮你精准完成任务，是构建自动化视频工作流的高效插件。

如果你经常需要处理各种格式的文档，这个基于 MCP 协议的 Pandoc 工具绝对是 AI 助手的“文档转换神器”。它通过 Model Context Protocol 将强大的 Pandoc 功能直接接入你的 AI 工作流，让大模型不再只是“纸上谈兵”，而是能真正动手帮你完成 Markdown、HTML、PDF、DOCX 甚至 CSV 之间的精准格式转换。对于开发者或重度文档用户来说，这意味着你无需再手动安装复杂的转换工具或反复复制粘贴，只需通过对话指令，AI 就能调用本地 Pandoc 能力完成复杂的文档重构任务。上手门槛极低，只要配置好 MCP 环境，它就能成为你 AI 编程助手或文档自动化流程中的一个高效插件。

pantheon-mcp 是一个专门为 AI Agent 设计的指令增强工具。传统的开发模式中，我们常把任务说明写在 Markdown 文档里丢给 AI，但 AI 往往难以精准执行复杂的长流程。pantheon-mcp 通过 MCP 协议，将原本静态的文档转变为动态的任务指令集，直接向 Agent 喂入“动作导向”的逻辑。对于需要处理复杂文件系统操作或执行特定工程任务的开发者来说，它能显著降低 AI 在执行任务时的“理解偏差”。上手门槛不高，如果你正在使用 Claude Desktop 或其他支持 MCP 的客户端，它可以无缝接入，让你的 AI 助手从只会“读文档”进化为真正懂“怎么做”的数字员工。