大模型再聪明，也没法自己访问网页、读文件、连数据库，因为它就像被关在“盒子”里——只能对你说话，不能动手做事。
这时候，MCP Server（Model Context Protocol 服务器） 就登场了。
它就像一把钥匙，打开了 AI 的“手脚”。通过 MCP，AI可以安全地访问外部系统，比如：调用一个API、操作一份Excel、数据库，甚至帮你写文档、做接口测试、连Git操作也不在话下。
你只需要告诉 AI “去哪边调用个接口”或“查查哪个文件”，MCP Server 就会替它跑腿，稳稳地把结果带回来。
也正是有这种能力，MCP已经成为构建Agent的重要组件。
下面推荐几个值得开发人员关注的MCP服务。
1. Bright Data MCP Server
Web 数据抓取的神器
https://github.com/brightdata/brightdata-mcp
M
这玩意儿简直是爬虫界的王者。它自带三十多种工具，可以应对各种网页结构，像爬取、搜索、分页加载、甚至动态内容，全都轻松拿捏。更厉害的是，它还自带反封锁机制，例如：IP池、绕过真人测试等，完全不用你操心。 干净利落，不拖泥带水。
配置如下：
复制{
"mcpServers": {
"Bright Data": {
"command": "npx",
"args": ["@brightdata/mcp"],
"env": {
"API_TOKEN": "<insert-your-api-token-here>",
"WEB_UNLOCKER_ZONE": "<optional if you want to override the default mcp_unlocker zone name>",
"BROWSER_ZONE": "<optional browser zone name, defaults to mcp_browser>"
"RATE_LIMIT": "<optional rate limit format: limit/time+unit, e.g., 100/1h, 50/30m, 10/5s>"
}
}
}
}但需要去官网申请一个自己的账户和Token：https://brightdata.com/。
2. Terminal MCP Server
命令行执行器
https://github.com/wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP
Terminal MCP（也叫 DesktopCommanderMCP）让你的 AI 不再只是“出谋划策”，它能直接操作你操作系统上的终端，支持Mac、Window、Linux。
支持找文件、运行脚本、批量移动文件、清理目录……你平时在命令行里能干的事，它几乎都能代劳。你可以像雇了个免费的命令行助理，让他替你干活，且效率惊人。
配置如下：
复制{
"mcpServers": {
"desktop-commander": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@wonderwhy-er/desktop-commander"
]
}
}
}3. Code Executor MCP
像专家一样运行 Python
https://github.com/bazinga012/mcp_code_executor
Code Executor MCP 让你的 AI 能直接在本地的 Conda 环境中运行 Python 代码，而且还能用你已经装好的所有库。
前几天我在调试一个数据处理脚本，懒得开 Jupyter、配环境，直接丢给 AI 运行，效率拉满。
不管是 NumPy、Pandas、Matplotlib，还是自己 pip 装的包，只要环境有，AI 都能调。
适合干嘛？快速测试 idea、小型脚本运行、模型验证、数据清洗……你只需要告诉 AI 该干啥，它就能立刻跑给你看。
例如：
复制# Tell your AI to run some code Command: "Run this Python code" Code: import numpy as np nums = np.array([5, 10, 15]) print(nums.mean()) Output: 10.0
配置如下：
复制{
"mcpServers": {
"mcp-code-executor": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/mcp_code_executor/build/index.js"
],
"env": {
"CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
"ENV_TYPE": "conda",
"CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env"
}
}
}
}4. MindsDB MCP Server
让AI看懂所有数据
https://github.com/mindsdb/mindsdb
MindsDB MCP Server的厉害之处在于：无论你的数据藏在哪：Slack、Gmail、MySQL、Notion、甚至 CRM，它都能对接得上，并且可以让 AI 去查、去问、去分析。
如果数据散落在不同平台，MindsDB 能把它们统一成一个基于自然语言的问答入口，也支持SQL提问，AI就能根据全局数据回答你的问题。
他主要由两个部分功能组成：
- 代理：配置内置代理，专门回答有关连接和统一数据的问题。
- MCP：通过MCP连接到MindsDB，实现无缝交互。
你可以在Docker中安装和使用：
复制docker run --name mindsdb_container \ -p 47334:47334 -p 47335:47335 mindsdb/mindsdb
默认配置文件：
复制{
"config_version":"1.4",
"paths": {
"root": "/root/mdb_storage"
},
"debug": false,
"integrations": {},
"api": {
"http": {
"host": "0.0.0.0",
"port": "47334"
},
"mysql": {
"host": "0.0.0.0",
"password": "",
"port": "47335",
"user": "mindsdb",
"database": "mindsdb",
"ssl": true
},
"mongodb": {
"host": "0.0.0.0",
"port": "47336",
"database": "mindsdb"
}
}
}当然你也可以通过文件/root/mindsdb_config.json修改为自己的数据源。
例如：
复制# Grab Slack feedback Command: "What's the latest feedback on Slack?" MindsDB Action: Pulls data Output: - Sarah: "This rocks!" - Mike: "Eh, needs work." # Try SQL Command: "SELECT * FROM feedback WHERE vibe = 'positive'" Output: [happy feedback]
