這個MCP集合提供各種伺服器，讓AI助手能夠存取和控制GitHub、Figma、Slack、網頁爬蟲和檔案系統等服務，提升其功能性。
新增日期：
創建者：
Apr 14 2025
精選
Model Context Protocol Server Collection 是什麼？
MCP伺服器集合提供一套完整的伺服器，方便Claude Desktop、Cursor和GitHub Copilot等AI助手的多服務和API整合。包含使用Brave Search的網頁搜尋、安全檔案管理、與Git和GitHub的互動、執行shell命令、存取Figma設計檔案、透過Slack發送訊息、網頁數據爬蟲以及管理Notion頁面等功能。該集合旨在提高生產力、簡化工作流程，使AI助手能以簡單的配置執行複雜的多服務任務。也支援通過Think工具進行結構化推理，適用於高級問題解決場景。
誰會使用 Model Context Protocol Server Collection？
- 整合多種服務的AI開發者
- 提升Claude Desktop或Cursor等AI助手的使用者
- 管理數位工作流程的開發者
- 自動化網頁爬蟲和數據收集的團隊
- 使用Figma自動化的設計師
如何使用 Model Context Protocol Server Collection？
- 步驟1：從GitHub克隆倉庫
- 步驟2：使用bun install安裝依賴項
- 步驟3：使用您的API金鑰和所需服務配置MCP伺服器設置
- 步驟4：將配置匯入您的AI助手平台
- 步驟5：啟動您的AI助手並測試整合的服務
Model Context Protocol Server Collection 的核心特徵與益處
主要功能
- 使用Brave Search API進行網頁搜尋
- 檔案系統操作
- Git存儲庫管理
- GitHub API互動
- 執行shell命令
- Figma API整合
- Slack消息發送
- 使用Firecrawl進行網頁爬蟲
- Notion API管理
- 透過Think工具進行結構化推理
優點
- 透過多服務整合提升AI能力
- 簡化開發和設計的工作流程
- 自動化網頁數據收集和管理
- 安全且可控的檔案和命令操作環境
- 支援複雜問題解決和推理
Model Context Protocol Server Collection 的主要使用案例與應用
- 與GitHub和Figma自動化專案工作流程
- 透過網頁爬蟲收集研究用數據
- 在企業環境中安全地管理和整理檔案
- 透過整合Slack訊息簡化溝通
- 針對複雜決策進行先進推理
Model Context Protocol Server Collection 的常見問答
開發者
- shigennn
您可能也喜歡：
開發者工具
一個 Docker 映像，承載多個 MCP 伺服器，透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
研究與數據
NOL 整合了 LangChain 和 Open Router，以使用 Next.js 創建一個多客戶端的 MCP 伺服器。
檔案系統
通過 Node.js 伺服器為 AI 代理（如 Cline 和 Claude）提供安全的相對檔案系統訪問。