Best MCP Servers (2026)

1

Playwright MCP

Nyílt forráskódú MCP-szerver, amely az LLM-kkal rendelkező valódi böngészők vezérlését és az elérhetőség snapshot-okat teszi lehetővé a Playwright használatával.

4.8 (6)

· free

Teljes értékelés

A Playwright MCP egy nyíltforráskódú Modell Környezet Protokoll (Model Context Protocol) szerver, amely a Playwright kiszámítható böngésző automatizálási képességeit tárja fel nagy nyelvi modellek számára. Ehelyett a képernyőképviselőkben és látásmód-modellekben való csődöt jelentő függéstől, gyors és megbízható weboldalak felépítését adja ki, így az ügynökök gyorsan és megbízhatóan rendszerezhetik a DOM-ban, és a rájuk vonatkozó döntéseket hozhatják tettre valókba. Kiterjedt LLM-vezérelt ügynököknek szól, hogy megkerülési, kattintható elemeket, adatokat tölthet be és szedhet le, végső célú folyamatokat indíthat el a Chromium, Firefox és WebKit környezetekben. Mivel MCP-t beszél, összekapcsolható olyan bármilyen kompatibilis klienssel mint a Claude Desktop, a Cursor vagy saját ügynök keretrendszerek, így a valós világi böngészői feladatok hozzáférhetővé válnak a felügyelt és autonóm folyamatok számára.

• MCP-szerver felület LLM ügynökökhez
• Strukturált elérhetőségi fára vonatkozó snapshot-ok
• Multi-böngésző támogatás a Playwright használatával
• Kattintás, típus, navigációs és töltésfüggvényes műveletek
• A föld alatt vagy fejen lévő böngészői móddal rendelkezünk
• Integráció a Claude-vel, a Cursorrel és a custom ügyféllel

A Pydantic AI egy nyílt forráskódú Python-környezet, amelyet nagy nyelvi modelljekkel rendelkező alkalmazások kifejlesztésére terveztek. A Pydantic fejlesztői csapatának munkatársai által létrehozott eszköz hozzáadja az LLM-ek eredményeinek előre jelezhetőségét és termelési kód integrálásának megkönnyítését a fejlesztők ergonómiai felülete és a típusbiztonság, valamint a validálás alapvető szempontjaihoz. A keretrendszer támogatja a több modell szállalatot, strukturált válaszokat, valamint a Pydantic modelljein keresztüli érvényesítését, valamint eszközök és függőségek könyvtárának meghívását. Könnyedén alkalmazkodik Python fejlesztőkhez, és működik jól az élő FastAPI csontváz mellett, így megfelelő a rövid prototípusoktól egészen a termeléshez kész GenAI szolgáltatásokig.

• Tipusos ügynökök Pydantic-átlagos kimenetekkel
• Támogatás OpenAI, Anthropic, Gemini és még sok minden más
• Tűz és funkció hívás validációval együtt
• Folyamatos kimenetek és aszinkron előtti tervezés
• Integrációs lehetőség FastAPI-val és megfigyelési eszközökkel
• Tesztszolgáltatások determinisztikus ügynökségi viselkedéshez

A Cognee egy nyílt forráskódú, AI emlékezet platform, amely tervezett az AI ügynököknek. Egy állandó rövid- és hosszú távú memória nyújtja az ügynökök közötti sessioneken át a folyamatos információszállítást. A megismert adatait bármilyen formátumban feldolgozza és egy önmegtartóztató tudásgráfot hoz létre. A platform egy általános és általános hálózati elvont kifejezéseket és mentálhelyzeteket tárgyalja. Egyesítve általános vektor bevitel, hálózati érvelés és kognitív tudományosan megalapozott ontológiai generációs képességek, a dokumentumokat a szállítására és a változó együttműködéseket tartalmazó kapcsolatok. Ezt a platformot fejlesztőknek és szervezeteknek ajánljuk, akik meg akarják egyesíteni a különböző adattárolásokat, biztosítani az adott terület ismereteket az ügynökökben és megbízható és megbízható ügynököket alkotni. A Cognee egyesíteni folytatja például a különböző adatok befogadását, folyamatos memóriamódszertant, lokalizációt, ontológiai alapokat, multimodális lehetőségeket, visszacsatolási tanulást, kontextuskezelő képességeket és kereszt-ügynök ismeret közös megosztást. A platform egyéb tulajdonsága a megosztott ügynök/használlólátási elkülönülés, nyomon követhetőség és auditállapotok is.

• Tudásgráf alapú ügynökmemória
• Szemantikus és strukturált adatbefogadás
• Python SDK az ügynökhöz való beillesztéshez
• Csatlakozható LLM és tárolórendszer szolgáltatások
• Keresés a múltbeli sessionek és dokumentumok között
• Önmegtartóztató vagy tárolási konfiguráció

4

Inbox Zero

AI-kiszolgáló, amely szervezi, írja elő válaszokat, és segít gyorsabban elérni a nullalistát.

4.8 (4)

· free

Teljes értékelés

Inbox Zero egy mesterséges intelligenciával hajtott e-mail-jegyzetkezelő program, amely segítséget nyújt a felhasználóknak abban, hogy hatékonyabban kezelhessék e-mail postájukat. Szervezi az email-okat, összeállírató válaszokat, és menedzseli a napirendeket, a "nulla e-mail-kapuk" elérésével kapcsolatos célja, hogy a felhasználóknak segítséget nyújtsanak. Az eszköz elérhető egy webes felületen, és kapcsolatba léphet vele a Slack vagy a Telegram használatával a megfigyelés idején. Az Inbox Zero egy nyílt forráskódú alternatíva a hasonló eszközökhez, mint például a Fyxer, szükség esetén több paraméterrel lehet törődni és kibővíthető biztonsági funkciókkal, mint mások mellett. A kulcsfontosságú funkciók közé tartozik egy a felhasználó hangnemére és írásmódjára tanuló, amely előre megírja a válaszokat, az AI-jektől vezérelt szabályok, amelyek az e-maileket az egyszerű angol utasítások alapján kezelik, valamint eszközök azok azonosításához és nyomon követéséhez, amelyek válasznak vannak kiemelve vagy választ várják. Azonkívül a bulk-os leiratkozást és archiválást is tartalmazza, blokkolja a hideg e-maileket, és megadja az e-mail-analitikákat. Hozzáadottan az Inbox Zero képes találkozó- összefoglalót létrehozni, amely az e-mailek és a naptári események kontextusát vonja le, és automatizálja az e-mail-tömbök mentését a felhő alapú raktár szolgáltatásokhoz, például a Google Drive-hez vagy a OneDrive-hez. A eszközöt egy sor technológiával építették fel, többek között Next.js, Tailwind CSS és Prisma használatával, és GitHub-n található. A használók dönthetnek a meghátrálás nélküli verzió mellett, amely elérhető a getinboxzero.com címen, vagy a CLI állomány beállításával történő önellátás mellett, amely egy CLI beállításra, valamint Dockerre és Node.js-ra van szükség. A projekt aktív, és egy közösség működik rajta, amely hozzájárul a fejlesztéshez, a funkcionalitási igények letöltésére pedig GitHub üzenetek vagy a projekt Discord csatornáján keresztül lehetséges. Az Inbox Zero a felhasználók inkább a levelezős üzenetsorukban töltött idő csökkentésére kívánja összpontosítani, lehetővé téve számukra, hogy inkább fontosabb tevékenységekre összpontosítsanak. Míg a levelezés kezelésére vonatkozó teljes körű funkciók megvannak, a mértékű customizálhatóság és a setup és a teljes mértékben a LLM-képességek használatát lehetővé tevő tanulási görbe nagymértékben változhatik. Az Inbox Zero maga iránt flexibilis és biztonságos megoldásként jelentkezik az egyének számára, akik automatizálni és átláthatóvá tenni szeretnék e-mail- és napirend kezelési feladataikat.

• Szabványosított válasz előíróval tanulja meg a felhasználó tónusát és stílusát
• Levelek kézi instrukciók alapján AI-vezérelt szabályokkal kezelhetők
• Leveleket követő és válaszokra váró folyamatban lévő eszközök
• Tömegkivételezés és archiválás lehetősége
• hideg levelek blokkolása
• email- analitika

5

Screenpipe

Nyílt forráskódú 24/7-es helyi képernyő- és audiofelvétel a felhasználói kontextust ismerte előállító AI alkalmazásokhoz

4.8 (4)

· free

Teljes értékelés

A Screenpipe nyílt forráskódú-platform folyamatosan rögzíti a kijelzőaktivitást és a hangot a készüléken, és mindent helyben tárol, hogy fejlesztők valódi felhasználói kontextusra épülő AI-alkalmazásokat építhessenek fel. Az indexelt látott, hallott és történt dolgot azzal a személlyel megosztott gazdag személyes adatréteg biztosítja, hogy a programok és ügynökök a felhőbe nem küldjék az információt. A projekt célkitűzése a termékek fejlesztőinek, akik termelékenységi eszközöket, memóriaasszisztenseket, találkozó összefoglalóit és személyre szabott ügynököket hoznak létre. Kiemelt API-kat és egy bővítményszerkezetet nyújt a custom folyamatoknak, hogy a szabadszabadságú felvétel formájában megjelenő alapanyagot keresésre alkalmas szöveggé, jelentésekbe és strukturált állapotokba alakítsák. Ezek az események táplálják a további workflow-eket, amelyek LLM alapú technológiákat alkalmaznak. Mivel az összes feldolgozás a felhasználó gépén történik, a Screenpipe hangsúlyosan a magánosságra és a felhasználó irányítása alatt álló adatokra összpontosít, ugyanakkor a közösség által összerakott integrációk segítségével kiterjeszthető.

• 24/7-es képernyő- és audiofelvétel
• Helyi tárolás és a készüléken történő feldolgozás
• OCR és beszéd-megszólaltatás- indexelés
• Modul- és folyamatszintű architektúra
• API-kszámára a rögzített kontextus keresése
• A keresztplatformos desktop támogatás

6

AgentKit

TypeScript könyvtár az AI-eszközök építéséhez és koordinálásához eszközökkel, memóriával és többeszközös folyamatokkal.

4.5 (4)

· free

Teljes értékelés

Az AgentKit egy nyílt forráskódú TypeScript keretrendszer, amely fejlesztők számára készült, akik termelési kész AI ügynököket szeretnének létrehozni a magját alkotó szervezési logika újrafeltalálása nélkül. Primitíveket biztosít az ügynökök definiálásához, eszközök csatolásához, állapotkezeléshez és több ügynök munkafolyamatainak koordinálásához típusbiztos módon. A könyvtár a komponálhatóságra összpontosít, lehetővé téve az ügynökök láncolását, a feladatok specialisták közötti útválasztását, valamint a meglévő modellszolgáltatók és API-k integrálását. Természetesen illeszkedik a Node.js és a serverless környezetekbe, ami miatt alkalmas backend-szolgáltatásokhoz, belső automatisáláshoz és ügyfélközeli AI funkciókhoz. Mivel kódelvezérelt és az UI-vel kapcsolatban nem vállal álláspontot, az AgentKit a TypeScript-ben jártas, finomhangolt kontrollt igénylő mérnöki csapatok számára a legmegfelelőbb, akik részlet szintű kontrollt szeretnének az ügynökeik okoslási, eszközök hívási és hosszan futó feladatok kezelési folyamatai felett.

• Egyéb és eszközök absztrakciói
• Multi-eszköz szállítás és kézhezvitele
• Helyzetkezelés és memória kezelés
• Módszervező-agnostic támogatás
• Inputjaihoz és outputjaivá kódolási biztonságok biztosítása
• Működik Node.js és függvény nélküli futtatókörnyezetekben

7

onchain-mcp

A bank nélküli onchain API-t hozza a MCP-hez

Még nincs értékelés· free

Teljes értékelés

Az Onchain MCP-szerver egy keretrendszer az on-chain adatokkal való interakcióhoz, a Bankless API-n keresztül. Implementálja a Model Context Protocol-t (MCP) egy struktúrázott hozzáférési módot biztosítva az AI-modelleknek a blokklánc állapotához és eseményadatokhoz. A szerver különféle adatműveleteket ad, beleértve a szerződéshozzárendelés olvasását, eseménylog felderítését és tranzakciótörténet lekérdezését. Kiszolgálja a fejlesztőket és kutatókat, akiknek szerződésenkénti adatokkal kell interaktívan egy struktúrazott módon kommunikálniuk. Ez a projekt további frissítéseket nem fog kapni, illetve a fenntartási szint hatással lehet stabilitására és a funkcionalitás elérhetőségére.

• Szerződési műveletek (olvasás szerződési állapot, beolvasás proxy, beolvasás ABI, beolvasás forráskód)
• Eseményműveletek (beolvasás események, összerakás eseménytopic)
• Tranzakciós műveletek (beolvasás tranzakciós történet, beolvasás tranzakciós info)

8

markitdown

Python eszköz a fájlok és irodai dokumentumok Markdown konverziójához.

Még nincs értékelés· free

Teljes értékelés

A MarkItDown egy könnyűszerű Pythones segítségnyújtás a különböző fájlokból a Markdown-ba való konvertáláshoz a LLM-k és a hozzájuk kapcsolódó szövegszámítási áramlások használata számára. Az leginkább az egyéni textract hasonlítható, de a fontos dokumentum-struktúra és -tartalom megőrzésére koncentrálva Markdown-ként, beleértve a fejléceket, listákat, táblázatokat, link-eket stb. A kimenet általában elég jól rendelkezésre álló és ember-barát, de arra van tervezve, hogy text-analízis szoftverek fogyasztsák el, és nem ajánlott a magas-egyensúlyú dokumentum-konverterek magánháztartású fogyasztási céljából. A MarkItDown jelenleg támogatja a PDF, PowerPoint, Word, Excel, Képek (EXIF metaadatok és OCR), Audio (EXIF metaadatok és beszédtranszkripció), HTML, szövegbázisú formátumok (CSV, JSON, XML), ZIP fájlok, Youtube URL-ek, EPub és több, a dokumentumformátumok átalakítását. Az ajánlott módszer a Virtual Environment használata a függőség-konfliktusok elkerülése érdekében. A Python 3.10 vagy magasabb verziójával a pip segítségével lehet telepíteni a MarkItDown-ot a következő paranccsal: pip install 'markitdown[all]' vagy forráskódot klónozni a github.com/microsoft/markitdown címre, majd a következő paranccsal: pip install -e 'packages/markitdown[all]'. A MarkItDown használatát parancssori meghívással végezhetjük el, egyrészt az eredmény fájának megadásával, másrészt a tartalom folyamatos elküldésével vagy a legkeskenyebb convert_* függvény használatával specifikus feladatoknál.

• A PDF, Office Dokumentum (PowerPoint, Word, Excel) átalakítása
• Kép támogatás (EXIF metaadatok és felismerés)
• Hangok támogatása (EXIF metaadatok és beszédek lektúrája)
• HTML és szövegbázisú formátumok támogatása (CSV, JSON, XML)
• ZIP fájlok ésYoutube URL-ek, EPubs támogatása
• Opciók támogatása több fájlformátum aktiválásához

9

mcp-clickhouse

mcp-clickhouse MCP szerver

Még nincs értékelés· free

Teljes értékelés

A mcp-clickhouse MCP szerver egy MCP szerver ClickHouse számára. Lehetővé teszi a ClickHouse eszközök használatát, beleértve a run_query parancsot a SQL kérelmek végrehajtásához a ClickHouse klüsterben, a list_databases parancsot a ClickHouse klüsterben található összes adatbázis megjelenítéséhez és a list_tables parancsot egy adatbázisban lévő táblák megjelenítéséhez az oldalakkal. Továbbá, tartalmazza a chDB eszközöket, például a run_chdb_select_query-t a SQL kérelmek végrehajtásához chDB kódolt ClickHouse motorjával. Ezenkívül rendelkezik egy Egészségügyi Ellenőrző Ponttal a szerver egészségének vizsgálatához, valamint biztonsági mechanizmussal az autentikációhoz. A szerver beállítható belső szolgáltatásokhoz, helyi fejlesztéshez vagy OAuth / OIDC biztonsági adósszámokhoz a FastMCP használatával.

• run_query parancs a SQL kérelmek végrehajtásához ClickHouse klústerben
• list_databases parancs a ClickHouse klústerben található összes adatbázis megjelenítéséhez
• list_tables parancs egy adatbázisban lévő táblák megjelenítéséhez az oldalakkal
• run_chdb_select_query a SQL kérelmek végrehajtásához a chDB kódolt ClickHouse motorjával
• Egészségügyi Ellenőrző Pont a szerver egészségének vizsgálatához
• Több autentikációs mód, beleértve az OAuth és OIDC-t a FastMCP használatával

QASzféra MCP szerver a QASzféra TMS (Tesztmenedzsment Szisztéma) kliens, amely segítségével könnyítik a nagyméretű nyelvi modell (LLM) integrációját, és fejleszthetők a teszteszközök generálási képességei QASzféra (QSP) szoftverrendszerben. Miután konfigurálta a szervert (a GitHub-n elérhető részletekhez való hivatkozás található), az LLM-k (Large Language Models) kölcsönhatásba lépnek a QA Sphere automatizált teszt esetekkel. Az MCP (Model Callback Protocol) felhasználásával lehetővé teszi a fejlesztők és tesztelők számára, hogy gyorsan létrehozzanak AI alapú teszt eseteket, automatizáljanak feladatokat és hajtsanak végre integrált teszt-suitet a QASphere-ral. A MCP alapú megoldás felhasználóközpontúvá tesz egy széles skálát a tesztkezelési feladatok automatizálására, beleértve a tesztutvonalak felfedezését és végrehajtását is. Emellett nagy nyelvi modelljekekre hivatkozhat, feladatokat automatizálhat, és tesztkísérleteket futtathat integráltan a QA Sphere Test Management Systemmel.