來源 | Code Pulse
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
我最近一直在研究Claude，我對它只是回答問題感到有點厭煩。
我希望它能做一些事情，比如從網站拉取數據，或者瀏覽我的 GitHub。當我第一次讓一個MCP服務器運行起來的時候，我非常興奮——感覺就像解鎖了一個外掛。
就在那時，我發現了這種叫做 MCP 服務器的東西。它們就像小幫手，讓你的 AI 與工具和應用程序交互。開源、免費，而且說實話，玩起來還挺有意思的。
這里分享我嘗試過的五款讓我“哇，這太棒了”的MCP服務器。
以下是我最近一直在研究的五個MCP服務器。
1.Stagehand：瀏覽網頁AI工具
Stagehand 是Browserbase推出的一款很酷的工具。它能讓你的 AI 像打開瀏覽器一樣——點擊鏈接、抓取文本等等。我用它從一個美食博客上抓取了一堆菜譜標題，用于一個項目，這比我自己寫腳本容易多了。
git clone https://github.com/browserbase/stagehand-mcp
cd stagehand-mcp
npm install
npm start它在 localhost:3000 上運行。然后我告訴 Claude（使用 Claude Desktop，它非常適合這個功能）：
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是免費且開源的，并且不會像我嘗試過的其他一些網絡工具那樣崩潰。
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2.Jupyter：輕松處理數據
這是給所有喜歡玩數字的人準備的。Jupyter MCP 服務器可以讓你的 AI 處理 Jupyter 筆記本——你知道的，就是那些用于數據的編碼應用程序。我不是數據科學家，但我讓 Claude 看了我在咖啡店消費的 CSV 文件（說實話，這挺尷尬的），然后告訴我發生了什么。
以下是設置方法：
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 上運行。比如我告訴 Claude：
Open coffee.csv and tell me how much I spent on lattes.and tell me how much I spent on lattes.Claude做了一個筆記本，運行了一些 Python 程序，然后說道：
You dropped $87.50 on lattes this month. Ouch.87.50 on lattes this month. Ouch.我不需要自己寫任何代碼。就像有個書呆子朋友幫你算算賬一樣。
3.Opik：監控你的AI
Opik 來自Comet，它專注于監控你的 AI。比如，如果它開始出現異常，Opik 會告訴你原因。我曾經有一個 AI 機器人總是給出愚蠢的答案，Opik 幫我發現它是不是觸及了某些 API 的極限。
安裝如下：
git clone https://github.com/comet-ml/opik
cd opik
./opik.sh然后將其添加到一些代碼中：
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:Show me what my AI’s been up to.它向我顯示了每個調用、時長等等所有問題。它就像你的人工智能的偵探，幫助你快速發現問題。
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4.GitHub：與你一起編碼的人工智能
這個服務器直接來自 GitHub，它可以讓你的 AI 深入挖掘你的代碼庫。我以前忙得不可開交，需要查看項目進度，又不想打開無數個標簽頁的時候就用過它。比如剛剛Claude還給了我一份未解決的問題清單，超級有用。
設置如下：
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。我說：
Claude, what’s up with my repo ‘side-hustle’?Claude的回答是：
Twoissuesopen: one’sabuginthelogin, another’saboutaddingasharebutton.有了這個MCP服務器，就可以免于淹沒在GitHub的通知消息中。
5.FastAPI-MCP：你的AI調用你的API
FastAPI-MCP 是一個巧妙的技巧，可以將 FastAPI 應用轉變為 AI 可以使用的工具。我創建了一個小型 API 來跟蹤我的待辦事項列表，這樣 Claude 就可以自動檢查，無需我額外操作。
以下是我所做的：
git clone https://github.com/jlowin/fastmcp
cd fastmcp
pip install fastapi-mcpThen I tweaked my FastAPI app: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 運行它，將其掛接到 localhost:8000，并告訴 Claude：
What’s task 5on my to-do list?Got back:Task 5is “Call mom.”為Claude制作自己的工具非常簡單。
6.為什么這些值得你花時間
這些服務器我都用得非常開心。Stagehand 非常適合處理網頁內容，Jupyter 非常適合處理數據，Opik 非?？煽浚珿itHub 是程序員的夢想，而 FastAPI-MCP 則讓我可以構建任何內容。它們都是免費的，而且如果你喜歡的話，還可以進行一些調整。
這里有幾個使用心得，分享給大家。
- 先從聽起來有趣的開始。我首先選擇了 GitHub，因為我總是在用 repos。
- 我使用 Claude Desktop 來測試這些東西。
- 檢查 GitHub 上每個服務器的自述文件 — — 它包含好東西。
- 在做大事之前先在本地嘗試一下。
參考鏈接：https://medium.com/@CodePulse/5-open-source-mcp-servers-thatll-make-your-ai-agents-unstoppable-89498fcada16
