Prime 7 beliebte Open Supply MCP -Server

Wenn KI-Anwendungen in Echtzeit zunehmend auf strukturierte Daten angewiesen sind, werden MCP-Server immer wichtiger. Diese Server bieten die Möglichkeit, LLMs mit Echtzeitdatenströmen so zu verbinden, dass KI-Systeme in Bezug auf aktuelle, kontextbezogene Daten begründen können. Es gibt mehrere Optionen im Gewerberaum; Open-Supply-Optionen gewinnen jedoch an Traktion, da sie leichter zu prüfen, sich anzupassen und häufig mit größerer Unterstützung in der Gemeinschaft zu versorgen. Diese Instruments eignen sich hervorragend für Entwickler, die KI -Agenten, Copiloten oder Assistenten aufbauen, die sich auf einen bestimmten Bereich konzentrieren. In diesem Weblog werden wir uns überlegen, was MCP -Server sind und welche verschiedenen Typen.

MCP -Server und ihre Funktionen

Ein MCP-Server oder ein MCP-Server ist ein Servertyp, der Echtzeit-, strukturierte und relevante Informationen an liefern kann Großspracher Modelle (LLMs) oder AI -Agenten auf Schlussfolgerung oder wie sie Aufgaben ausführen. Diese Server fungieren als Kontextserver und ergänzen LLMs mit neuen verfügbaren externen strukturierten Informationen, über die die LLM nicht trainiert wurde.

Erfahren Sie mehr über MCP -Server hier.

Schlüsselmerkmale

Schauen wir uns nun die Funktionen des MCP -Servers an, die es effizient machen.

1. Werkzeugaufruf: MCP -Server enthüllen Funktionen oder Instruments, die von LLMs aufgerufen werden können, um bestimmte Aufgaben auszuführen, z. B. eine Datenbank abzufragen oder eine Nachricht zu senden. Diese Instruments werden standardisiert definiert und können von KI -Modellen verwendet werden.
2. Ressourcenzugriff: Sie bieten Zugriff auf statische oder dynamische Daten, die als „Ressourcen“ bezeichnet werden und die LLMs abfragen können, um Daten zu extrahieren, die in Antworten enthalten sind. Auf diese Weise können Modelle Antworten bereitstellen, die die aktuellsten Daten verwenden, um eine verbesserte Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten
3. Eingabevorlagen: MCP-Server können vordefinierte Eingabeaufforderungen bereitstellen, um LLMs bei der Interaktion mit Instruments sowie Ressourcen zu unterstützen. Diese Vorlagen können auch dazu beitragen, Interaktionen zu standardisieren und die Konsistenz der Ausgänge der KI zu verbessern.
4. Fähigkeitserdeckung: Sobald eine Verbindung hergestellt wurde, können MCP -Purchasers Server anrufen, um herauszufinden, welche Instruments, Ressourcen und Eingabeaufforderungen über den dynamischen Entdeckungsprozess entdeckt werden können. AI -Anwendungen können sich an verschiedene MCP -Server anpassen, ohne manuell eingerichtet werden zu müssen.
5. Versatile Kommunikationsprotokolle: MCP unterstützt viele Möglichkeiten zur Kommunikation, einschließlich Standardeingabe/Ausgabe für Integrationen mit lokalen Ressourcen. Dies kann lokale Dienste und HTTP mit Server-Despatched-Ereignissen (SSE) für Distant-Verbindungen umfassen. Dies stellt sicher, dass alle möglichen Bereitstellungsumgebungen untergebracht sind.

Beliebte MCP -Server

Jetzt wissen Sie, was MCP -Server sind und wie sie Funktionen sind. Lassen Sie uns einige beliebte erkunden:

Dateisystem MCP Server

Der Dateisystem MCP Der Server bietet AI -Assistenten eine Möglichkeit, sicher mit Ihrem Dateisystem zu interagieren, das lokal oder distant ausgeführt wird. Es bietet AI -Assistenten eine kontrollierte Möglichkeit, mit Dateien und Verzeichnissen zum Lesen, Schreiben, Bearbeiten oder Organisieren von Dateien zu interagieren. Es ist excellent für Aktivitäten, die Codierungsassistenten, Automatisierung und Dokumentenverwaltung betreffen.

Merkmale:

• Zu den Dateiinteraktionen gehören: Liste, Lesen, Schreiben, Anhängen, Löschen
• Bearbeiten Sie Dateien mit dem Musterabgleich
• Zu den Interaktionen für Verzeichnisse gehören: Erstellen, Liste, Verschieben, Löschen
• Suchen Sie nach Dateien und Verzeichnissen mit Namen oder Muster nach Dateien und Verzeichnissen
• Fetch -Dateimetadaten (Größe, Zeitstempel)

Github MCP Server

Der Github MCP Server Bietet eine Schnittstelle für KI -Anwendungen, die direkt mit GitHub interagieren können, sodass die Anwendung Repositories lesen und aktualisieren, Code, Probleme und Anfragen bearbeiten und allgemeine Entwicklungsworkflows automatisieren können.

Merkmale:

• Weitere wichtige Funktionen sind:
• Aufzählende Repositorys und Zweige
• Lesen und Aktualisieren von Dateien in Repositories
• Erstellen und Zusammenführen von Zuganfragen und Problemen
• Suchen Sie nach Code- und Repository -Metadaten

Slack MCP Server

Der Slack MCP Server Ermöglicht AI-Agenten, sich mit Slack-Arbeitsbereichen zu versetzen und zu automatisieren, damit sie in Echtzeit kommunizieren, Benutzer benachrichtigen oder Workflows in Groups auslösen können.

Merkmale:

• Senden und empfangen Nachrichten in Kanälen oder Direktnachrichten
• Suchen Sie in Kanälen und Nachrichtenverlauf
• Benachrichtigungen und Erinnerungen automatisieren
• Verwalten Sie Kanäle und Benutzer
• OAuth-basierte Authentifizierung, um sicherzustellen, dass der Zugriff sicher ist

Google Drive MCP Server

Der Google Drive MCP Server Ermöglicht AI -Assistenten, sich sicher eine Verbindung zum Google Drive herzustellen, damit sie Dokumente und Dateien in der Cloud suchen, lesen und organisieren können.

Merkmale:

• Pay attention, lesen und schreiben Sie Dateien und Ordner
• Suchen Sie nach Dokumenten mit Namen oder Inhalt nach Dokumenten
• Organisieren Sie Dateien in Ordner
• Verwalten Sie die Freigabe und Berechtigungen
• Verwenden Sie OAuth für die Privatsphäre der Benutzer des Benutzers

Docker MCP Server

Docker MCP Server Erleichtert die KI-gesteuerte Verwaltung für Docker-Container, -Bilder und -Benichte und ermöglicht DevOps-Automatisierung und Infrastrukturorchestrierung.

Merkmale:

• Pay attention, starten Sie, stoppen Sie und entfernen Sie Container.
• Bilder und Bände verwalten,
• Zugriff auf Protokolle und Containerzustand,
• Stapel bereitstellen und aktualisieren,
• Sicherer, genehmigter Zugang.

Verwirrung MCP Server

Der Verwirrung MCP Server verbindet AI-Assistenten mit der Sonar-API aus Verwirrung, was viel einfacher und aktuelles Net-Such- und Informationen für Forschungsaufgaben und dynamische Wissensaufgaben ermöglicht.

Merkmale:

• Suchen Sie das Net stay
• Lassen Sie Antworten zusammengefasst oder mit der Quelle
• Holen Sie sich aktuelle Nachrichten und Fakten
• Integrieren Sie Ergebnisse in KI -Arbeit
• Klarheit für das API -Schlüsselmanagement

Puppenspieler MCP Server

Der Puppenspieler MCP Server Ermöglicht AI -Agenten, Browseraufgaben robotisch zu automatisieren, mit Web sites zu interagieren und Webdaten über kopfloses Browser -Skripten zu extrahieren.

Merkmale:

• Automatisiert das Shopping; Füllt Formulare aus
• Kratzen Sie den Inhalt und die Metadaten einer Webseite ab
• Machen Sie Screenshots oder generieren Sie PDFs von Webseiten
• Simulation der Benutzerinteraktionen (Klicks, Tippen)
• Sichere, sandboxte Ausführungsumgebung

Wenn Sie mehr erkunden möchten, können Sie dies besuchen Github -Seite Um mehr nützliche MCP -Server zu finden.

Praktisch mit MCP-Servern

Jetzt, da wir einige der beliebten MCP -Server kennengelernt haben, sehen wir sie in der Praxis, wenn sie in Claude Desktop integriert sind.

Wir werden den MCP -Server des Dateisystems verwenden, um festzustellen, wie viele Ordner auf meinem Desktop, dem Github MCP -Server, sich befinden, um die Repositories auf meinem GitHub -Konto zu erhalten, und es auch verwenden, um zur Vidhya -Weblog -Webseite von Analytics zu wechseln.

Abschluss

Beliebte MCP -Server entwickeln sich schnell als entscheidende Komponente, um schlauer, reaktionsschnelle zu erzeugen Ai Anwendungen durch Verbinden von Modellen mit lebenden und strukturierten Daten. Open Supply -Server bieten die größte Flexibilität hinsichtlich der Verwendung und Verbindung der Prozesse mit den Modellen und profitieren gleichzeitig von einem starken Group -Assist -Netzwerk. Der Vorteil eines MCP -Servers besteht darin, dass, unabhängig von der Anwendungsfall, ein GPT -KI -Assistent, der mit Dateien interagiert, einen Slack -Kanal automatisiert oder Reside -Daten aus dem Web zieht, eine bessere Erfahrung und eine einfache Möglichkeit haben, eine KI in einen Reside -und relevanten Kontext zu gründen. Wenn sich AI weiter anpasst und wächst, ist unsere Einführung von MCP -Servern der Schlüssel, um KI nicht nur nützlich, sondern auch kontextbezogen und reaktionsschnell zu machen.

Datenwissenschaftler | AWS Licensed Options Architect | KI & ML Innovator

Als Datenwissenschaftler bei Analytics Vidhya spezialisiere ich mich auf maschinelles Lernen, Deep Studying und KI-gesteuerte Lösungen, die NLP-, Pc-Imaginative and prescient- und Cloud-Technologien nutzen, um skalierbare Anwendungen zu erstellen.

Mit einem B.Tech in Informatik (Knowledge Science) aus VIT- und Zertifizierungen wie AWS Licensed Options Architect und TensorFlow umfasst meine Arbeit generative KI, Anomalie -Erkennung, falsche Nachrichtenerkennung und Emotionserkennung. Ich bemühe mich, intelligente Systeme zu entwickeln, die die Zukunft der KI prägen.