常用的 MCP 配置记录

什么是 MCP?

MCP (Model Context Protocol) 是一种为 AI 助手提供扩展功能的协议,通过这些服务,AI 可以执行更复杂的任务,如文件操作、浏览器自动化、时间处理等。

MCP 服务器市场

MCP 服务器市场提供了丰富的扩展服务,以下是一些主要的 MCP 服务器来源:

常用 MCP 服务

1. Playwright

Playwright 是一个强大的浏览器自动化工具,用于执行网页操作、截图、表单填写等任务。它支持多种浏览器(Chromium、Firefox、WebKit),可以模拟真实用户的浏览器行为,非常适合自动化测试和数据采集。

2. Excel

Excel MCP 服务可以直接操作 Excel 文件,包括读取、写入、格式化等功能。特别值得注意的是,配置中设置了 EXCEL_MCP_PAGING_CELLS_LIMIT 为 4000,这样可以处理更大规模的表格数据,避免因数据量过大而导致的性能问题。

3. Memory

Memory MCP 服务提供了知识图谱和记忆存储功能,让 AI 可以存储和检索实体、关系等结构化信息。这对于需要长期记忆和关联分析的任务非常有用,比如项目管理、知识整理等场景。

4. Time

Time MCP 服务专门处理时间相关的操作,配置中将本地时区设置为 Asia/Shanghai,确保所有时间计算和转换都基于北京时间。这对于需要处理跨时区时间、日程安排等任务非常方便。

5. OpenRPC

OpenRPC MCP 服务允许 AI 调用 JSON-RPC 方法,这为与各种支持 JSON-RPC 协议的服务进行交互提供了可能。通过它,可以远程调用各种 API 服务,执行复杂的后端操作。

6. maven

Maven MCP 服务用于管理和查询 Maven 依赖,用于检查依赖版本、获取最新版本信息等。这对于 Java 项目的依赖管理非常有帮助,可以确保使用的依赖都是最新且安全的版本。

7. Joplin

Joplin MCP 服务连接到 Joplin 笔记应用,让 AI 可以读取、创建、更新笔记。这对于快速记录想法、管理知识库、跟踪任务进展非常有用。

8. Fetch

Fetch MCP 服务用于执行 HTTP 请求,让 AI 可以获取网络资源、调用 API 等。这对于需要实时获取网络数据、集成外部服务的任务非常有用。

9. Filesystem

Filesystem MCP 服务提供了文件系统操作功能,让 AI 可以读写文件、创建目录等。这对于需要处理本地文件、进行数据持久化的任务非常有用。

10. GitHub

GitHub MCP 服务连接到 GitHub,让 AI 可以执行仓库操作、查看代码、创建 PR 等。这对于开发者来说非常有用,可以直接在 AI 助手界面中管理 GitHub 相关任务。

11. Git

Git MCP 服务提供了 Git 版本控制操作功能,让 AI 可以执行提交、分支管理、合并等 Git 命令。这对于需要版本控制、团队协作的开发任务非常有用。

12. Vikunja

Vikunja 是一个开源的项目管理工具,类似于 Trello 或 Todoist,支持任务管理、看板和项目组织。通过 MCP 与 Vikunja 实例的集成,可以实现任务的同步和管理,让 AI 能够直接操作和更新项目任务。配置中需要设置 Vikunja 实例的 URL 和 API 令牌,以便建立安全连接。

13. Sequential Thinking

Sequential Thinking MCP 服务提供了逻辑推理和顺序思考能力,让 AI 可以进行更复杂的逻辑分析和问题解决。这对于需要逐步推理、分析复杂问题的任务非常有用。

MCP 配置

以下是完整的 MCP 配置文件:

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{
"mcpServers": {
"Playwright": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@executeautomation/playwright-mcp-server"
],
"env": {}
},
"Excel": {
"command": "npx",
"args": [
"--yes",
"@negokaz/excel-mcp-server"
],
"env": {
"EXCEL_MCP_PAGING_CELLS_LIMIT": "4000"
}
},
"Memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-memory"
],
"env": {
"MEMORY_FILE_PATH": "/path/to/memory.json"
}
},
"Time": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-time",
"--local-timezone=Asia/Shanghai"
],
"env": {}
},
"OpenRPC": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"openrpc-mcp-server"
],
"env": {}
},
"maven": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-maven-deps"
],
"env": {}
},
"Joplin": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"joplin-mcp",
"joplin-mcp-server"
],
"env": {
"JOPLIN_TOKEN": "token"
}
},
"Vikunja": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aimbitgmbh/vikunja-mcp"
],
"env": {
"VIKUNJA_URL": "<URL>",
"VIKUNJA_API_TOKEN": "<API_TOKEN>"
}
},
"fetch": {
"args": [
"mcp-server-fetch"
],
"command": "uvx",
"env": {}
},
"filesystem": {
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
""
],
"command": "npx",
"env": {}
},
"github-mcp-server": {
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
"ghcr.io/github/github-mcp-server"
],
"command": "docker",
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "token"
}
},
"sequential-thinking": {
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
],
"command": "npx",
"env": {}
},
"git": {
"args": [
"mcp-server-git"
],
"command": "uvx",
"env": {}
},
"docker": {
"command": "uvx",
"args": [
"docker-mcp"
]
},
"duckduckgo": {
"command": "uvx",
"args": [
"duckduckgo-mcp-server"
],
"env": {}
}
}
}