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MCP工具资源合集
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MCP工具

MCP工具资源合集

让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:Awesome-MCP-ZH
⭐ 7.1k Stars 🍴 543 Forks 📄 MIT 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
MCPClaude资源导航开发工具AI集成
✦ AI Skill Hub 推荐

MCP工具资源合集 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。已获得 7.1k 颗 GitHub Star,综合评分 8.2 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

MCP工具资源合集 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 MCP工具资源合集,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。MCP工具资源合集 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 MCP工具资源合集 评为 AI 评分 8.2 分,属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

专注MCP(Model Context Protocol)生态的开源精选资源站。汇集MCP服务器、客户端、工具、指南及最佳实践,支持Claude、DeepSeek等AI助手集成。适合开发者、AI爱好者快速了解和应用MCP技术栈。

MCP工具资源合集 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 7.1k
开发语言
多语言
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
持续维护,定期更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
MCP工具
Forks
543

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

专注MCP(Model Context Protocol)生态的开源精选资源站。汇集MCP服务器、客户端、工具、指南及最佳实践,支持Claude、DeepSeek等AI助手集成。适合开发者、AI爱好者快速了解和应用MCP技术栈。

MCP工具资源合集 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/yzfly/Awesome-MCP-ZH

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp------": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "awesome-mcp-zh"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 MCP工具资源合集 执行以下任务...
Claude: [自动调用 MCP工具资源合集 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "mcp______": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "awesome-mcp-zh"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 28/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Awesome-MCP-ZH

欢迎来到 Awesome-MCP-ZH,一个专为中文用户打造的 MCP(模型上下文协议)资源合集! 这里有 MCP 的基础介绍、玩法、客户端、服务器和社区资源,帮你快速上手这个 AI 界的“万能插头”。

简体中文

  • 作者:云中江树 (微信公众号:云中江树,微信:1796060717)
  • 如果国内的朋友想免费快速的体验MCP能力,推荐 Cherry Studio(客户端) + 阿里 Qwen (大模型)的组合,优势是免费、操作简单、LLM无需魔法、无需充值。
  • LLM 选型我的使用体感是: Claude4.5 > GPT-5 > Gemini-2.5 > Qwen3-Max > DeepSeek

分析文章: - 10分钟搞定高德地图MCP!我用AI解决了约会地点选择难题 - 因为Manus爆火的 Claude MCP,90%人的认知可能都是错的 - 刚官宣支持MCP,就发布自家Agent协议(A2A),扒一扒Google暗藏的小心思 - 阿里云拥抱 MCP 这步棋,太多人都没有真正看懂 - 详解 MCP 传输机制 ---

| [AI-XiaoDao/ai-browser-mcp](https://github.com/AI-XiaoDao/ai-browser-mcp) | Windows 本地浏览器自动化 MCP,基于 FBrowser CEF 内核暴露 200+ `browser_*` 工具:导航、原生 DOM、填表 RPA、CDP 断点、POST 抓包、JS 逆向与爬虫。原生 API 优先,支持 stdio / HTTP / WebSocket 接入 Cursor、Claude、Cline。 | 社区实现, C++ 开发, 本地运行 🏠, Windows 🪟, 浏览器自动化 + JS 逆向, MIT。 |

☁️ 云平台与服务集成 (AWS, Cloudflare, Azure, K8s, etc.)

(让 AI 能够管理云资源、调用云服务 API 等)

名称中文介绍备注
[Alibaba Cloud DataWorks](https://github.com/aliyun/alibabacloud-dataworks-mcp-server)阿里云 DataWorks 官方集成,通过标准化接口与 DataWorks Open API 进行 AI 交互,用于云资源操作。官方实现 (Alibaba Cloud) 🎖️, 阿里云数据平台。
[AWS MCP Servers](https://github.com/awslabs/mcp)AWS 官方维护的一组 MCP 服务器合集,通过 Model Context Protocol(MCP)为 AI 助手提供对 AWS 文档、API、基础设施等资源的访问,帮助在任意支持 MCP 的环境中高效使用 AWS。官方实现(AWS)🎖️,覆盖 AWS API、文档/最佳实践、基础设施与部署等多类场景,可配合各类 MCP 客户端(IDE、聊天应用等)使用。
[Cloudflare](https://github.com/cloudflare/mcp-server-cloudflare)Cloudflare 官方集成,部署、配置和查询 Cloudflare 开发者平台资源 (Workers/KV/R2/D1)。官方实现 (Cloudflare) 🎖️, TypeScript 开发 📇, 云服务 ☁️, Cloudflare 平台管理。
[microsoft/mcp](https://github.com/microsoft/mcp)微软官方维护的 MCP 服务器合集目录,汇总 Azure、Microsoft 365、Dev Box、Files 等官方实现,为 AI 提供数据访问与工具集成。官方实现 (Microsoft) 🎖️, 多语言, 官方 MCP 服务器目录。
[Azure/azure-mcp](https://github.com/Azure/azure-mcp)微软 Azure 官方 MCP 服务器,让 AI 代理管理和查询 Azure 资源(存储、Cosmos DB、Monitor、AKS 等)。官方实现 (Microsoft Azure) 🎖️, C#/.NET 开发, 云服务 ☁️, Azure 资源管理。
[AWS KB Retrieval](https://github.com/modelcontextprotocol/servers-archived/tree/main/src/aws-kb-retrieval-server)官方参考实现,使用 Bedrock Agent Runtime 从 AWS 知识库检索信息。官方参考, TypeScript 开发, AWS Bedrock 知识库。
[AWS S3](https://github.com/aws-samples/sample-mcp-server-s3)AWS 官方示例,灵活地从 S3 获取对象(如 PDF 文档)。官方示例 (AWS), TypeScript 开发, S3 文件获取。
[VolcEngine TOS](https://github.com/dinghuazhou/sample-mcp-server-tos)火山引擎官方示例,灵活地从火山引擎对象存储 (TOS) 获取对象。官方示例 (VolcEngine), TypeScript 开发, 火山引擎 TOS 文件获取。
[alexbakers/mcp-ipfs](https://github.com/alexbakers/mcp-ipfs)上传和操作 IPFS 存储。社区实现, TypeScript 开发 📇, 云服务 ☁️, IPFS 存储操作。
[alexei-led/aws-mcp-server](https://github.com/alexei-led/aws-mcp-server)轻量级服务器,让 AI 执行 AWS CLI 命令 (带 Unix 管道和模板),支持 Docker 安全运行 (多架构)。社区实现, Python 开发 🐍, 云服务 ☁️, 通过 CLI 管理 AWS (安全 Docker)。
[alexei-led/k8s-mcp-server](https://github.com/alexei-led/k8s-mcp-server)轻量级服务器,让 AI 安全地执行 Kubernetes CLI 命令 (kubectl, helm, istioctl, argocd) (带 Unix 管道),支持 Docker 安全运行 (多架构)。社区实现, Python 开发 🐍, Kubernetes CLI 操作 (安全 Docker)。
[AWS Resources Operations](https://github.com/baryhuang/mcp-server-aws-resources-python)运行生成的 Python 代码以安全地查询或修改任何 boto3 支持的 AWS 资源。社区实现, Python 开发, 通过 Boto3 管理 AWS 资源。
[bright8192/esxi-mcp-server](https://github.com/bright8192/esxi-mcp-server)基于 MCP 的 VMware ESXi/vCenter 管理服务器,提供虚拟机管理的简单 REST API 接口。社区实现, Python 开发 🐍, 云服务 ☁️, VMware ESXi/vCenter 管理。
[flux159/mcp-server-kubernetes](https://github.com/Flux159/mcp-server-kubernetes)Kubernetes 集群操作的 TypeScript 实现 (pods, deployments, services)。社区实现, TypeScript 开发 📇, 云端/本地 ☁️🏠, Kubernetes 操作 (TS)。
[hardik-id/azure-resource-graph-mcp-server](https://github.com/hardik-id/azure-resource-graph-mcp-server)使用 Azure Resource Graph 大规模查询和分析 Azure 资源的 MCP 服务器,使 AI 助手能探索监控 Azure 基础设施。社区实现, TypeScript 开发 📇, 云端/本地 ☁️🏠, Azure Resource Graph 查询。
[jdubois/azure-cli-mcp](https://github.com/chanezon/azure-cli-mcp)Azure CLI 命令行包装器,允许直接与 Azure 对话。社区实现, Azure CLI 封装。
[johnneerdael/netskope-mcp](https://github.com/johnneerdael/netskope-mcp)提供对 Netskope Private Access 环境中所有组件的访问,包括详细设置信息和 LLM 使用示例。社区实现, 云服务 ☁️, Netskope Private Access 集成。
[Kubernetes (Go)](https://github.com/strowk/mcp-k8s-go)Go 语言实现的 Kubernetes 服务器,用于浏览 Pods、日志、事件、命名空间等。社区实现, Go 开发 🏎️, 云端/本地 ☁️🏠, Kubernetes 集群管理 (Go)。
[Kubernetes and OpenShift](https://github.com/manusa/kubernetes-mcp-server)功能强大的 Kubernetes MCP 服务器,额外支持 OpenShift。提供 CRUD 操作及专用工具。社区实现, Go 开发 🏎️, 本地运行 🏠, Kubernetes/OpenShift 高级管理。
[KubeStellar Console](https://github.com/kubestellar/console)AI 驱动的多集群 Kubernetes 管理仪表板,内置 MCP 服务器 (kc-agent),支持 AI 辅助运维、合规审计和跨集群资源管理。社区实现, Go/TypeScript 开发 🏎️📇, 本地 🏠, 多集群 K8s 管理仪表板 (AI + MCP)。
[nwiizo/tfmcp](https://github.com/nwiizo/tfmcp)Terraform MCP 服务器,允许 AI 助手管理和操作 Terraform 环境 (读配置/分析计划/应用配置/管理状态)。社区实现, Rust 开发 🦀, 本地运行 🏠, Terraform 管理。
[Pulumi](https://github.com/dogukanakkaya/pulumi-mcp-server)与 Pulumi API 交互,创建和列出 Stacks(基础设施即代码)。社区实现, Go 开发, Pulumi IaC 管理。
[rohitg00/kubectl-mcp-server](https://github.com/rohitg00/kubectl-mcp-server)用于 Kubernetes 的 MCP 服务器,使 AI 助手能通过自然语言与 K8s 集群交互。社区实现, Python 开发 🐍, 云端/本地 ☁️🏠, Kubernetes 自然语言交互。
[silenceper/mcp-k8s](https://github.com/silenceper/mcp-k8s)AI 驱动的 Kubernetes 资源管理工具,允许通过自然语言操作 K8s 集群中的任何资源 (原生/CRD)。社区实现, Go 开发 🏎️, 云端/本地 ☁️🏠, AI 驱动 K8s 管理。
[thunderboltsid/mcp-nutanix](https://github.com/thunderboltsid/mcp-nutanix)基于 Go 的 MCP 服务器,用于与 Nutanix Prism Central 资源交互。社区实现, Go 开发 🏎️, 本地/云端 🏠☁️, Nutanix Prism Central 交互。
[weibaohui/k8m](https://github.com/weibaohui/k8m)提供 MCP 多集群 Kubernetes 管理和操作,带管理界面、日志记录和近 50 个内置工具 (支持标准/CRD)。社区实现, Go 开发 🏎️, 云端/本地 ☁️🏠, 多集群 K8s 管理 (带 UI)。
[weibaohui/kom](https://github.com/weibaohui/kom)提供 MCP 多集群 Kubernetes 管理和操作。可作为 SDK 集成到项目中,含近 50 个内置工具 (支持标准/CRD)。社区实现, Go 开发 🏎️, 云端/本地 ☁️🏠, 多集群 K8s 管理 (SDK)。
[wenhuwang/mcp-k8s-eye](https://github.com/wenhuwang/mcp-k8s-eye)用于 Kubernetes 管理的 MCP 服务器,分析集群和应用健康状况。社区实现, Go 开发 🏎️, 云端/本地 ☁️🏠, K8s 管理与健康分析。
[erikhoward/adls-mcp-server](https://github.com/erikhoward/adls-mcp-server)用于 Azure Data Lake Storage 的 MCP 服务器。可管理容器、读/写/上传/下载文件及管理元数据。社区实现, Python 开发 🐍, 云端/本地 ☁️🏠, Azure Data Lake Storage 管理。

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🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-21

高质量MCP生态导航库,7k+Stars表明社区认可度高。内容丰富全面,适合系统学习MCP技术栈和工具选型。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 使用场景

  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +GitHub 7.1k Star,社区高度认可
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

Model Context Protocol是标准化AI模型上下文通信协议,允许AI助手动态调用外部服务和工具。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,MCP工具资源合集 在MCP工具赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 MCP工具资源合集
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🌐 原始信息
原始名称 Awesome-MCP-ZH
原始描述 开源MCP工具:MCP 资源精选, MCP指南,Claude MCP,MCP Servers, MCP Clients。⭐7.1k
Topics MCPClaude资源导航开发工具AI集成
GitHub https://github.com/yzfly/Awesome-MCP-ZH
License MIT
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/yzfly/Awesome-MCP-ZH

收录时间:2026-05-14 · 更新时间:2026-05-16 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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