我使用的 MCP 服务器和工具

此仓库记录了我经常使用的模型上下文协议 (MCP) 服务器以及它们提供的工具。 MCP 使像 Claude 这样的人工智能助手能够与外部系统和数据源进行交互。

MCP 服务器

1. 桌面指挥官 (Desktop Commander)

描述： 一个 MCP 服务器，赋予 Claude 终端控制、文件系统搜索和差异文件编辑能力。

功能：

• 在您的计算机上执行长时间运行的终端命令
• 通过 MCP 管理进程
• 搜索和导航文件系统
• 使用搜索和替换操作编辑文件
• 在 AI 辅助下运行终端命令

仓库： https://github.com/wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP

安装： npx -y @wonderwhy-er/desktop-commander

2. Tavily MCP

描述： 一个 MCP 服务器，使用 Tavily 的 API 提供 AI 驱动的网页搜索和内容提取功能。

功能：

• 执行全面的网页搜索
• 从 URL 中提取和处理内容
• 自定义搜索参数（深度、域名、时间范围等）
• 过滤搜索并将焦点放在特定内容类型上
• 访问新闻和一般信息搜索

仓库： https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp

安装： npx -y tavily-mcp@0.1.4

3. GitHub MCP

描述： GitHub 官方的 MCP 服务器，使 Claude 能够与 GitHub 仓库和功能进行交互。

功能：

• 创建、读取和更新 GitHub 仓库
• 管理 issue 和 pull request
• 搜索代码、仓库、用户
• 审查和评论代码
• 访问和操作仓库内容
• 创建分支和管理提交

仓库： https://github.com/github/github-mcp-server

安装： 通过 Docker 运行：docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN ghcr.io/github/github-mcp-server

4. 记忆 MCP (Memory MCP)

描述： 一个基于知识图谱的记忆服务器，使 Claude 能够维护上下文信息和记忆。

功能：

• 在知识图谱中创建和管理实体
• 建立实体之间的关系
• 向现有实体添加观察结果
• 在知识图谱中搜索节点
• 删除实体、关系或观察结果
• 查询和遍历知识图谱

仓库： https://github.com/modelcontextprotocol/servers

安装： npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

配置

我当前的 MCP 服务器配置存储在 /home/joe/.config/Claude/claude_desktop_config.json 中。 此文件包含每个 MCP 服务器的连接详细信息、API 密钥和其他设置。

许可

本文档仅供个人参考。 所有提及的 MCP 服务器均保留其各自仓库中指定的许可。

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最后更新： 2025 年 4 月

注意：这是一个个人跟踪仓库。 有关官方文档，请参阅上面链接的原始仓库。