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@ -103,7 +103,6 @@ MCP 客户端是 AI 的“操作台”，以下是几个热门选择：
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- [awesome-mcp-clients](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients)
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## MCP 服务器精选列表
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模型上下文协议 (MCP) 服务器是赋予 AI 模型与外部工具、数据和系统交互能力的“工具箱”。以下是按不同应用场景精选的 MCP 服务器列表，按场景和质量（官方/参考 > 常用/成熟 > 社区/特定）排序，方便中文用户查找和使用。
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@ -153,24 +152,52 @@ MCP 客户端是 AI 的“操作台”，以下是几个热门选择：
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*(让 AI 能够运行代码、分析代码库、与开发工具集成等)*
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| 名称 | 中文介绍 | 备注 |
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| [yzfly/mcp-python-interpreter](https://github.com/yzfly/mcp-python-interpreter) | 安全、标准化的 Python 环境，支持代码执行、环境和包管理。 | 社区标杆，轻量级 Python 执行环境，适合开发和数据分析。 |
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| [pydantic/pydantic-ai/mcp-run-python](https://github.com/pydantic/pydantic-ai) | Pydantic 出品，在安全的沙盒环境中运行 Python 代码，适合开发编程代理。 | 官方实现 (Pydantic)，Python 开发，安全代码执行。 |
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| [E2B](https://github.com/e2b-dev/mcp-server) | 在 E2B 提供的安全云沙盒中运行代码。 | 官方实现，TypeScript 开发，云端安全代码沙盒。 |
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| [JetBrains](https://github.com/JetBrains/mcp-jetbrains) | JetBrains 官方集成，让 AI 在 JetBrains IDE 中处理代码。 | 官方实现，Kotlin 开发，IDE 代码操作。 |
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| [admica/FileScopeMCP](https://github.com/admica/FileScopeMCP) | 分析代码库依赖关系，生成图表，帮助 AI 理解项目结构。 | 社区实现，多语言 (Py/TS/Rust)，代码结构分析。 |
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| [mem0ai/mem0-mcp](https://github.com/mem0ai/mem0-mcp) | 管理代码偏好和模式，支持语义搜索，方便在 IDE 中存取技术文档。 | 官方实现，Python 开发，程序员的记忆助手和偏好管理。 |
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| [code-executor](https://github.com/bazinga012/mcp_code_executor) | 允许 AI 在指定的 Conda 环境中执行 Python 代码。 | 社区实现，Python 开发，Conda 环境代码执行。 |
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| [code-sandbox-mcp](https://github.com/Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp) | 创建安全的 Docker 容器环境来执行代码。 | 社区实现，Python 开发，Docker 沙盒代码执行。 |
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| [ForeverVM](https://github.com/jamsocket/forevervm/tree/main/javascript/mcp-server) | 在代码沙盒中运行 Python 代码。 | 官方实现 (Jamsocket)，JavaScript 开发，代码沙盒。 |
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| [Riza](https://github.com/riza-io/riza-mcp) | Riza 提供的任意代码执行和工具使用平台。 | 官方实现，Go 开发，通用代码执行平台。 |
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| [Semgrep](https://github.com/semgrep/mcp) | 让 AI 代理使用 Semgrep 进行代码安全扫描。 | 官方实现，Python 开发，代码安全扫描。 |
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| [ZenML](https://github.com/zenml-io/mcp-zenml) | 与 ZenML MLOps/LLMOps 平台交互，管理机器学习流程。 | 官方实现，Python 开发，MLOps 流程管理。 |
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| [vivekVells/mcp-pandoc](https://github.com/vivekVells/mcp-pandoc) | 使用 Pandoc 进行无缝文档格式转换（Markdown, HTML, PDF, DOCX等）。 | 社区实现，Python 开发，文档格式转换。 |
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| [iTerm MCP](https://github.com/ferrislucas/iterm-mcp) | 集成 macOS 的 iTerm2 终端，让 AI 执行和监控终端命令。 | 社区实现，Python 开发，macOS 终端控制。 |
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| [Windows CLI](https://github.com/SimonB97/win-cli-mcp-server) | 在 Windows 系统上安全执行命令行（PowerShell, CMD, Git Bash）。 | 社区实现，Python 开发，Windows 命令行控制。 |
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| [EdgeOne Pages MCP](https://github.com/TencentEdgeOne/edgeone-pages-mcp) | 使用 EdgeOne Pages 将代码部署为可公开访问的在线页面。 | 官方实现，TypeScript 开发，独立开发者必备。 |
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| 名称 | 中文介绍 | 备注 |
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| [pydantic/pydantic-ai/mcp-run-python](https://github.com/pydantic/pydantic-ai/tree/main/mcp-run-python) | Pydantic 出品，在安全的沙盒环境中运行 Python 代码，适合开发编程代理。 | 官方实现 (Pydantic) 🎖️, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, 安全代码执行。 |
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| [E2B](https://github.com/e2b-dev/mcp-server) | 在 E2B 提供的安全云沙盒中运行代码。 | 官方实现 (E2B), TypeScript 开发, 云端安全代码沙盒。 |
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| [JetBrains IDE Proxy](https://github.com/JetBrains/mcpProxy) | JetBrains 官方代理，连接到 JetBrains IDE。 | 官方实现 (JetBrains) 🎖️, TypeScript 开发 📇, 本地运行 🏠, IDE 连接。 |
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| [JetBrains](https://github.com/JetBrains/mcp-jetbrains) | JetBrains 官方集成，让 AI 在 JetBrains IDE 中处理代码。 | 官方实现 (JetBrains), Kotlin 开发, IDE 代码操作。 |
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| [yepcode/mcp-server-js](https://github.com/yepcode/mcp-server-js) | 在安全可扩展的沙盒环境中执行 LLM 生成的代码，并用 JS/Python 创建自定义 MCP 工具。 | 官方实现 (YepCode) 🎖️, TypeScript 开发 📇, 云服务 ☁️, 安全代码执行，自定义工具。 |
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| [yzfly/mcp-python-interpreter](https://github.com/yzfly/mcp-python-interpreter) | 安全、标准化的 Python 环境，支持代码执行、环境和包管理。 | 社区标杆, 轻量级 Python 执行环境, 适合开发和数据分析。 |
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| [admica/FileScopeMCP](https://github.com/admica/FileScopeMCP) | 分析代码库依赖关系，生成图表，帮助 AI 理解项目结构。 | 社区实现, 多语言 (Py 🐍/TS 📇/Rust 🦀), 代码结构分析。 |
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| [mem0ai/mem0-mcp](https://github.com/mem0ai/mem0-mcp) | 管理代码偏好和模式，支持语义搜索，方便在 IDE 中存取技术文档。 (Mem0 官方) | 官方实现 (Mem0 AI) 🎖️, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, 程序员的记忆助手和偏好管理。 |
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| [code-executor](https://github.com/bazinga012/mcp_code_executor) | 允许 AI 在指定的 Conda 环境中执行 Python 代码。 | 社区实现, Python 开发, Conda 环境代码执行。 |
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| [code-sandbox-mcp](https://github.com/Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp) | 创建安全的 Docker 容器环境来执行代码。 | 社区实现, Python 开发, Docker 沙盒代码执行。 |
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| [ForeverVM](https://github.com/jamsocket/forevervm/tree/main/javascript/mcp-server) | 在代码沙盒中运行 Python 代码。 | 官方实现 (Jamsocket), JavaScript 开发, 代码沙盒。 |
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| [Riza](https://github.com/riza-io/riza-mcp) | Riza 提供的任意代码执行和工具使用平台。 | 官方实现 (Riza), Go 开发, 通用代码执行平台。 |
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| [Semgrep](https://github.com/semgrep/mcp) | 让 AI 代理使用 Semgrep 进行代码安全扫描。 (Semgrep 官方) | 官方实现 (Semgrep) 🎖️, TypeScript 开发 📇, 代码安全扫描 ☁️. (注意: 列表有重复, 一个Py一个TS) |
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| [ZenML](https://github.com/zenml-io/mcp-zenml) | 与 ZenML MLOps/LLMOps 平台交互，管理机器学习流程。 (ZenML 官方) | 官方实现 (ZenML) 🎖️, Python 开发 🐍, 本地/云端 🏠☁️, MLOps 流程管理。 |
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| [vivekVells/mcp-pandoc](https://github.com/vivekVells/mcp-pandoc) | 使用 Pandoc 进行无缝文档格式转换（Markdown, HTML, PDF, DOCX, CSV 等）。 | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, 文档格式转换。 |
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| [oraios/serena](https://github.com/oraios/serena) | 功能齐全的编码代理，依赖于使用语言服务器的符号化代码操作。 | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, 编码代理。 |
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| [ezyang/codemcp](https://github.com/ezyang/codemcp) | 具有基本读、写和命令行工具的编码代理。 | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, 编码代理。 |
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| [wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP](https://github.com/wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP) | 增强的文件系统和搜索工具，以及特定于编码的命令和提示。(也含命令行功能) | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 本地运行 🏠, 跨平台 🍎🪟🐧, 编码/文件/命令行工具。 |
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| [maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor](https://github.com/maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor) | 基于 HF Smolagents `LocalPythonExecutor` 的安全 Python 解释器。 | 社区实现, Python 开发, 本地安全 Python 执行。 |
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| [tumf/mcp-text-editor](https://github.com/tumf/mcp-text-editor) | 面向行的文本文件编辑器。针对 LLM 工具优化，通过高效的部分文件访问最小化 Token 使用。 | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, 文本编辑。 |
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| [VSCode Devtools](https://github.com/biegehydra/BifrostMCP) | 连接到 VSCode IDE 并使用语义工具，如 `find_usages`。 | 社区实现, TypeScript 开发 📇, VSCode 集成。 |
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| [xzq.xu/jvm-mcp-server](https://github.com/xzq-xu/jvm-mcp-server) | 基于 JVM 的 MCP 服务器实现项目。 | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 本地运行 🏠, JVM 集成。 |
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| [yWorks/mcp-typescribe](https://github.com/yWorks/mcp-typescribe) | 高效地向代理提供 TypeScript API 信息，使其能够处理未经训练的 API。 | 官方实现 (yWorks), TypeScript 开发 📇, 本地运行 🏠, TypeScript API 信息。 |
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| [zcaceres/fetch-mcp](https://github.com/zcaceres/fetch-mcp) | 灵活获取 JSON、文本和 HTML 数据的 MCP 服务器。 | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 本地运行 🏠, 数据获取。 |
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| [idosal/git-mcp](https://github.com/idosal/git-mcp) | 通用远程 MCP 服务器，用于连接任何 GitHub 仓库或项目以获取文档。 | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 云服务 ☁️, 远程 GitHub 文档访问 ([gitmcp.io](https://gitmcp.io/))。 |
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| [tgeselle/bugsnag-mcp](https://github.com/tgeselle/bugsnag-mcp) | 用于与 Bugsnag 交互的 MCP 服务器。 | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 云服务 ☁️, Bugsnag 集成。 |
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| [jordandalton/restcsv-mcp-server](https://github.com/JordanDalton/RestCsvMcpServer) | 用于 CSV 文件的 MCP 服务器。 | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 云服务 ☁️, CSV 处理。 |
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| [jjsantos01/jupyter-notebook-mcp](https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp) | 将 Jupyter Notebook 连接到 Claude AI，允许 Claude 直接交互和控制 Jupyter。 | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, Jupyter 集成。 |
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### 🖥️ 命令行与 Shell 交互
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*(让 AI 能够执行命令行指令、与 Shell 交互)*
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| 名称 | 中文介绍 | 备注 |
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| [iTerm MCP](https://github.com/ferrislucas/iterm-mcp) | 集成 macOS 的 iTerm2 终端，让 AI 执行和监控终端命令。 | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, macOS 终端控制 🍎。 |
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| [Windows CLI](https://github.com/SimonB97/win-cli-mcp-server) | 在 Windows 系统上安全执行命令行（PowerShell, CMD, Git Bash）。 | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, Windows 命令行控制 🪟。 |
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| [g0t4/mcp-server-commands](https://github.com/g0t4/mcp-server-commands) | 使用 `run_command` 和 `run_script` 工具运行任何命令。 | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 本地运行 🏠, 通用命令执行。 |
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| [MladenSU/cli-mcp-server](https://github.com/MladenSU/cli-mcp-server) | 具有安全执行和可自定义安全策略的命令行接口。 | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, 安全命令行执行。 |
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| [OthmaneBlial/term_mcp_deepseek](https://github.com/OthmaneBlial/term_mcp_deepseek) | 用于终端的 DeepSeek 类 MCP 服务器。 | 社区实现, Python 开发 🐍, 本地运行 🏠, 终端交互。 |
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| [tumf/mcp-shell-server](https://github.com/tumf/mcp-shell-server) | 实现模型上下文协议 (MCP) 的安全 Shell 命令执行服务器。 | 社区实现, Python 开发, 安全 Shell 执行。 |
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| [wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP](https://github.com/wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP) | 多功能工具，可管理/执行程序，读/写/搜索/编辑代码和文本文件。(也含代码/文件功能) | 社区实现, TypeScript 开发 📇, 本地运行 🏠, 跨平台 🍎🪟🐧, 命令行/文件/程序管理。 |
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