来源 | Code Pulse
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
我最近一直在研究Claude，我对它只是回答问题感到有点厌烦。
我希望它能做一些事情，比如从网站拉取数据，或者浏览我的 GitHub。当我第一次让一个MCP服务器运行起来的时候，我非常兴奋——感觉就像解锁了一个外挂。
就在那时，我发现了这种叫做 MCP 服务器的东西。它们就像小帮手，让你的 AI 与工具和应用程序交互。开源、免费，而且说实话，玩起来还挺有意思的。
这里分享我尝试过的五款让我“哇，这太棒了”的MCP服务器。
以下是我最近一直在研究的五个MCP服务器。
1.Stagehand：浏览网页AI工具
Stagehand 是Browserbase推出的一款很酷的工具。它能让你的 AI 像打开浏览器一样——点击链接、抓取文本等等。我用它从一个美食博客上抓取了一堆菜谱标题，用于一个项目，这比我自己写脚本容易多了。
复制git clone https://github.com/browserbase/stagehand-mcp cd stagehand-mcp npm install npm start
它在 localhost:3000 上运行。然后我告诉 Claude（使用 Claude Desktop，它非常适合这个功能）：
复制Go to a news site and get the top headlines.Stagehand zipped over, snatched the titles, and Claude spit them back out. So handy for stuff like checking prices or pulling data without coding.to a news site andget the top headlines.Stagehand zipped over, snatched the titles, and Claude spit them back out. So handy for stuff like checking prices or pulling data without coding.
Stagehand是免费且开源的，并且不会像我尝试过的其他一些网络工具那样崩溃。
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2.Jupyter：轻松处理数据
这是给所有喜欢玩数字的人准备的。Jupyter MCP 服务器可以让你的 AI 处理 Jupyter 笔记本——你知道的，就是那些用于数据的编码应用程序。我不是数据科学家，但我让 Claude 看了我在咖啡店消费的 CSV 文件（说实话，这挺尴尬的），然后告诉我发生了什么。
以下是设置方法：
复制git clone https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp cd jupyter-notebook-mcp pip install -r requirements.txt python server.py
它在 localhost:8000 上运行。比如我告诉 Claude：
复制Open coffee.csv and tell me how much I spent on lattes.and tell me how much I spent on lattes.
Claude做了一个笔记本，运行了一些 Python 程序，然后说道：
复制You dropped $87.50 on lattes this month. Ouch.87.50 on lattes this month. Ouch.
我不需要自己写任何代码。就像有个书呆子朋友帮你算算账一样。
3.Opik：监控你的AI
Opik 来自Comet，它专注于监控你的 AI。比如，如果它开始出现异常，Opik 会告诉你原因。我曾经有一个 AI 机器人总是给出愚蠢的答案，Opik 帮我发现它是不是触及了某些 API 的极限。
安装如下：
复制git clone https://github.com/comet-ml/opik cd opik ./opik.sh
然后将其添加到一些代码中：
复制import opik
opik.configure(use_local=True)
@opik.track
defask_something(question):
return"You asked: " + question
ask_something("What’s for dinner?")I asked Claude to check the logs:复制Show me what my AI’s been up to.
它向我显示了每个调用、时长等等所有问题。它就像你的人工智能的侦探，帮助你快速发现问题。
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4.GitHub：与你一起编码的人工智能
这个服务器直接来自 GitHub，它可以让你的 AI 深入挖掘你的代码库。我以前忙得不可开交，需要查看项目进度，又不想打开无数个标签页的时候就用过它。比如刚刚Claude还给了我一份未解决的问题清单，超级有用。
设置如下：
复制git clone https://github.com/github/github-mcp-server cd github-mcp-server npm install export GITHUB_TOKEN=your_token npm start
它在 localhost:4000。我说：
复制Claude, what’s up with my repo ‘side-hustle’?
Claude的回答是：
复制Twoissuesopen: one’sabuginthelogin, another’saboutaddingasharebutton.
有了这个MCP服务器，就可以免于淹没在GitHub的通知消息中。
5.FastAPI-MCP：你的AI调用你的API
FastAPI-MCP 是一个巧妙的技巧，可以将 FastAPI 应用转变为 AI 可以使用的工具。我创建了一个小型 API 来跟踪我的待办事项列表，这样 Claude 就可以自动检查，无需我额外操作。
以下是我所做的：
复制git clone https://github.com/jlowin/fastmcp cd fastmcp pip install fastapi-mcpThen I tweaked my FastAPI app:复制
from fastapi import FastAPI
from fastmcp import mcp
app = FastAPI()
@app.get("/todo/{item_id}")
asyncdefget_todo(item_id: int):
return {"id": item_id, "task": f"Task {item_id}"}
@mcp.tool()
asyncdefget_todo_tool(item_id: int):
returnawait get_todo(item_id)使用 uvicorn main:app — reload 运行它，将其挂接到 localhost:8000，并告诉 Claude：
复制What’s task 5on my to-do list?Got back:复制
Task 5is “Call mom.”
为Claude制作自己的工具非常简单。
6.为什么这些值得你花时间
这些服务器我都用得非常开心。Stagehand 非常适合处理网页内容，Jupyter 非常适合处理数据，Opik 非常可靠，GitHub 是程序员的梦想，而 FastAPI-MCP 则让我可以构建任何内容。它们都是免费的，而且如果你喜欢的话，还可以进行一些调整。
这里有几个使用心得，分享给大家。
- 先从听起来有趣的开始。我首先选择了 GitHub，因为我总是在用 repos。
- 我使用 Claude Desktop 来测试这些东西。
- 检查 GitHub 上每个服务器的自述文件 — — 它包含好东西。
- 在做大事之前先在本地尝试一下。
参考链接：https://medium.com/@CodePulse/5-open-source-mcp-servers-thatll-make-your-ai-agents-unstoppable-89498fcada16
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