最佳MCP 工具 Top 20
精选 20 个最受欢迎的开源MCP 工具项目,按 GitHub Stars 排名。
System Prompts and Models of AI Tools
142.9k Stars收录 Cursor、Devin、Windsurf、Manus、Lovable 等 40+ 主流 AI 工具的完整系统提示词、内部工具和 AI 模型信息。
Awesome MCP Servers
92.4k Stars最全面的 MCP 服务器精选列表,收录数百个经过社区验证的 Model Context Protocol 服务器实现,涵盖数据库、搜索引擎、开发工具、浏览器自动化等多个领域,帮助开发者快速发现和集成适合自己场景的 MCP 服务。
MCP Servers
89.6k StarsMCP Servers 收录了大量可复用的 Model Context Protocol 服务器实现,用于为 Agent 提供标准化工具能力。
Awesome Claude Skills
72.6k Stars精选 Claude Skills 资源和工具集合,帮助用户自定义和扩展 Claude AI 工作流。
Headroom
66.5k Stars上下文压缩层,在 LLM 接收工具输出、日志、文件和 RAG 内容前压缩,节省 60-95% token 并保留答案质量,支持库、代理与 MCP 三种形态。
Last30Days Skill
58.4k StarsAI Agent 调研技能,自动聚合 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 等平台信息,生成有据可依的摘要报告。
CLIProxyAPI
47.4k Stars将 Gemini CLI、Claude Code、Codex 等 AI 代理封装为 OpenAI/Gemini/Claude 兼容的 API 服务,实现多种编程代理的统一接口调用。
Obsidian Skills
46.4k StarsObsidian 官方智能体技能,让 AI 代理学会使用 Markdown、Bases、JSON Canvas 和 CLI 工具。
Antigravity Awesome Skills
45.0k Stars包含 1400+ 个可安装的 AI Agent 技能库,支持 Claude Code、Cursor、Codex CLI、Gemini CLI 等平台,配备安装器和工作流。
Marketing Skills
44.5k Stars专为 Claude Code 和 AI Agent 设计的营销技能包,涵盖 CRO、文案写作、SEO、分析和增长工程。
Codebase Memory MCP
39.1k Stars高性能代码智能 MCP Server,将代码库索引为持久化知识图谱,支持 66 种语言和亚毫秒级查询,大幅减少 Agent 使用的 token 数量。
Claude Code Plugins
33.6k StarsAnthropic 官方维护的 Claude Code 插件市场目录,覆盖官方与合作伙伴插件,支持 /plugin 命令一键安装。
GitHub MCP Server
32.3k StarsGitHub 官方 MCP Server,为 AI Agent 提供 GitHub API 的标准化访问,支持仓库管理、Issue 处理、PR 操作等能力。
Vibe-Trading
31.0k Stars「Vibe-Trading」是工具型仓库:面向个人量化与算法交易场景,结合大语言模型与 MCP 工具链,支持回测与多智能体决策流程。
Google Workspace CLI
30.4k StarsGoogle Workspace 命令行工具,统一管理 Drive、Gmail、Calendar、Sheets、Docs 等服务,内置 AI Agent 技能。
Vercel Agent Skills
30.1k StarsVercel 官方发布的智能体技能集合,为 AI 编程代理提供多种实用技能模块和工具。
Serena
28.1k Stars强大的 MCP 编码工具包,提供语义化代码检索和编辑能力,堪称 AI Agent 的 IDE
FastMCP
27.2k StarsFastMCP 是一个快速、Pythonic 的 MCP 服务器和客户端构建库,日均下载量超过 100 万次,让开发者轻松创建 Model Context Protocol 工具。
Blender MCP
25.9k StarsBlender 的 MCP 服务器,让 AI Agent 能够直接控制 Blender 3D 建模软件,实现自然语言驱动的 3D 场景创建、模型操作和渲染自动化。
MCP Python SDK
24.0k StarsMCP Python SDK 是官方 Python 实现,用于构建 MCP server 与 Agent 端集成,适合在 Python Agent 项目中快速接入标准化工具协议。
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