隨著大型語言模型（LLM）應用越來越廣泛，如何讓模型安全且有效率地連結外部資料來源與功能，成為開發者關注的重點。Model Context Protocol（MCP） 正是為此而生的一套開放標準，旨在提供 LLM 連結外部資源的規範化解決方案。而 GitHub 上的專案 Model Context Protocol servers，正是一個完整的 MCP 伺服器資源整合庫，收錄官方與社群貢獻的 MCP 伺服器範例與應用，讓開發者可以直接取用或參考開發。
官方 MCP 伺服器範例完整收錄
專案內含多個官方範例伺服器，涵蓋以下熱門場景與應用：
- 檔案系統存取（Filesystem）
- GitHub 資料讀寫
- Google Drive 整合
- PostgreSQL 資料庫查詢
- Slack 頻道與訊息互動
- 記憶體系統（Knowledge Graph Memory）
- Puppeteer 瀏覽器自動化工具
這些範例直接對應 LLM 常見的擴充需求，開發者可快速套用或作為建置自家 MCP server 的範本。
社群貢獻資源，應用更多元
不只官方，專案也整理來自各地社群開發者的 MCP server，包括：
- API 接入
- 雲端服務串接
- 自定義資料源支援 展現 MCP 協定的彈性與廣泛應用潛力。
附完整開發工具鏈與 SDK
專案並同步推薦配合使用的開發資源，包含：
- TypeScript SDK
- Python SDK
- Java / Kotlin 官方支援 SDK
- MCP 專用 CLI 工具
mcp-cli - MCPHub 圖形化桌面管理工具（跨 Windows / macOS）
這些資源大幅降低開發與部署 MCP server 的技術門檻，讓 AI 應用開發更容易上手。
MCP 伺服器應用場景
本專案整理的 MCP 伺服器涵蓋多種應用情境，像是：
- 為 LLM 讀取外部知識庫或資料庫
- 執行自動化工作流程與網頁操作
- 連結商務協作平台如 Slack、Google Drive
- 存取版本控制系統如 GitHub
- 實作模型記憶功能，實現長期對話與知識追蹤
這份 Model Context Protocol servers 專案不僅是 MCP 開發者的工具箱，更是未來 LLM 生態系整合的重要入口。從知識存取、資料庫操作到 API 串接，開發者可直接複製範例、擴充功能，快速構建出適合自己應用場景的 AI 工具。
如果你正在開發 LLM 外掛、打造 AI Agent 或是想為 AI 模型接上資料來源，這個 MCP 資源庫絕對是你不能錯過的最佳起點！
