Best MCP Servers (2026)

1

Playwright MCP

Atvērta pirmkoda MCP serveris, kas ļauj LLM darbināt reālus pārlūkus caur Playwright un pieejamības momentuzņēmumiem.

4.8 (6)

· free

Pilna recenzija

Playwright MCP ir bezmaksas Model Context Protocol serveris, kurš atvieso lielām valodu modeļu iespējas, norādot uz Playwright pats lielgaitu ātrūdeņbraukšanas iespējas. Neskaidrojoties uz ekranizāciju un redzināšanas modeļiem, tas izvieto strukturētu pieejamības snopšus no tīmekļa lapām, sniedzot darbiniekiem ātru, noteiktu DOM skatni, kuras tie var izrietini tuvu un darboties. Tās LLM varbūtību agenti ierodas vietnēkas, noklikšķina elementus, aizpilda formas, iegūst dati, un veido beigu priekšā end-to-end darbībzīmes ar Chromium, Firefox, un WebKit. Tāpēc kā, tā runā MCP, to var sakrstīt ar jebkādo kompatiblo klientu, kas par šo vārdu ir Claude Desktop, Cursor, vai pielietojumu frameworki, padarot tiešās reālisma vietnēkas uzdevumus pieejamus autonomu un asistētu darbībām.

• MCP servera interfeiss LLM agentiem
• Strukturēti pieejamības koka momentuzņēmumi
• Pārlūku pārstāvības atbalsts caur Playwright
• Klikšķināšana, rakstīšana, pārvietošana un formu aizpildīšana
• Bez galvas vai ar galvu pārlūka režīmi
• Integrācija ar Claude, Cursor un pielāgotiem klientiem

Pydantic AI ir atvērtā koda Pythona pamatnieteiksme, kuru izmantoja veidojot lietotnes, kurām par galveno enerģiju ir lielo valodas modelu ietekme. Tās izstrādātāji ir viena no Pydantic rīku izveidošanas komandom, un šē parasti pielidojušie iezīmes, kādās sastopa tipa drošība, validācija un programētāju ergonomika, pieliek arī agentu izstrādē, ļaujot LLM izvades parādaļas kļūt pieredzējamā un vieglāk integrēt parādālu kādu kodam. Framstruktūra atbalsta dažādas modelu provideru kompleksus, strukturētu atbildi, validētus pa peroniem, strukturētiem modeliem, atsauksmi uz līdzekli, atkarību inģektiju un sūkšanu. Tas ir izstrādāts, lai jāsasaista ar jau esošo Python kompetenci un labi sadarbojās ar jau eksistero lietojumprogrammu kompleksiem, kā piemēram FastAPI, veidojot to iespējamu projektu no ākstaijumu prototīpam līdz produkcionālai GenAI pakalpojuma izstrādei.

• Tipveidīgi aģenti ar Pydantic validētiem izvadēm
• Atbalsts OpenAI, Anthropic, Gemini un vairāk
• Instrumentu un funkciju izsaukums ar atkarības ievēošanu
• Straumēšanas atbildes un async-first dizains
• Integrācija ar FastAPI un novērošanas instrumentiem
• Testēšanas utilīti ar determinētu aģentu uzvedību

Cognee ir atvērtā pirmkoda mākslīgā intelekta atmiņas platforma, kas izstrādāta mākslīgā intelekta aģentiem. Tā nodrošina pastāvīgu ilgtermiņa atmiņu pāri sesijām, iekļaujot datus jebkurā formātā un veidojot pašhostētu zināšanu grafu. Cognee apvieno vektoru iegulšanas, grafu spriešanu un izziņas zinātnē balstītu ontoloģijas ģenerēšanu, padarot dokumentus meklējamus pēc nozīmes un savienotus ar attīstīgām attiecībām. Šī platforma ir piemērota izstrādātājiem un organizācijām, kas vēlas apvienot datus no dažādiem avotiem, iespējot domēna zināšanas aģentos un izveidot uzticamus un uzticamām aģentus. Cognee piedāvā tādas funkcijas kā vienota iekļaušana, grafu un vektoru meklēšana, lokāla darbība, ontoloģijas pamatēšana, daudzmodālu iespējas, mācīšanās no atgriezeniskās saziņas, konteksta pārvaldība un zināšanu kopīgošana starp aģentiem. Tā arī nodrošina lietotāja/tenant izolāciju, izsekojamību un audita īpašības. Platforma atbalsta vairākus klientus, tostarp Python, Rust un TypeScript, un ir pieejama kā spraudņi OpenClaw un Claude Code.

• Zināšanu grafu balstīta aģenta atmiņa
• Semantiskā un strukturētā datu iekļaušana
• Python SDK aģenta integrācijai
• Iespraudami LLM un krātuves pakalpojumu sniedzēji
• Vaicāšana pāri iepriekšējām sesijām un dokumentiem
• Pašhostētas vai pārvaldītas izvietošanas iespējas

4

Inbox Zero

AI e-pasta asistents, kas organizē, sagatavo atbildes un palīdz ātrāk sasniegt inbox zero.

4.8 (4)

· free

Pilna recenzija

Iņbox Zēro ir cilvēkpamātu e-pasta palīgs, kas ir izveidots, lai palīdz lietotājiem efektīvi pārvaldīt savus e-pasta kastītus. Tas organizē e-pasta ziņojumus, izstrādu atbildei un pārvalda kalendārus, lai palīdz lietotājiem ātrāk sasniegt 'Iņbox Zēro' stadiju. Iņbox Zēro paredzēts, lai tiek pielietots arī bezsatura viedtālrunis un var būt piesaistīts arī pārlūkprogrammu klātienē; lai varētu pielietot šo palīgu arī Telegram. Iņbox Zēro ir atvērtā koda alternatīva citiem līdzīgiem ierīčiem, kā piemēram, Fyxer, piedāvājot lielākas personalizācijas iespējas un paplašinātās drošības funkcijas. Pieejama vairāki pamatu funkcijas, tām vāciesies AI personālais palīgs, kas mācās lietotāja toni un stilu, lai automātiski veiktu atsauksmes, AI vadīti noteikumi, lai apstrādātu e-pastu, balstoties uz vienkāršo angļu aicinājumu, un tiesību kontroles mehānismi lietotajiem e-lapu sarakstiem, kurām ir prasība, vai kas gaida atbilde. To var arī izmantot masveida austrasēšanai un arhivēšanai, bloķēt aukstus e-pasta sarakstus un sniegt e-lapas analītiku. Papildus, Inbox Zero var izveidot lieliem sastāviem sasienumus, sasaukumu ziņojumus, sākot ar kontekstu no e-lapu un kalendāra notikumiem, un tikai automātiski glabā e-pasta pieejējās atsauksmes atslēgu Google Drive vai OneDrive. Rīkots ir izstrādes procesā dažādi tehnoloģijas, to skaitā Next.js, Tailwind CSS, un Prisma, kā arī to var novietot GitHub. Izmantojotāji var iekļūt satura versijā, kurai ir pieejams pieejamo vietni getinboxzero.com, vai arī novietot to paši, izmantojot CLI iestatījumu, kas prasīja Docker un Node.js. Projekts ir aktīvs, un tiek strādāti par to attīstību, un pieejama ir iespēja pievienoties arī jaunas funkciju pieprasījumiem vai GitHub problēmu secens un projektam paredzētā Discord kanāls. Inbox Zero ietver mērķi samazināt laiku, kas izmantojam savā pasts, atļaujot vēlamāk attīstīties pamatspēles. Bet tai ir daudz dažādu funkciju, lai nodrošinātu pastu pārvaldību, tomēr pielietojama kustība un mācīšanās līnija, lai iespējotu un pilnīgi izmantotu AI spējas varētu mainīties. Kopumā, Inbox Zero tiek demonstrēts kā elastīgs un drošs risinājums indivīdiem, kuri mākas automātizēt un sadalīt savu e-pasta un kalendāra pārvaldes uzdevumus.

• AI ģenerētos atbildes sagatavojumus
• Automātiskā e-pastu kategorizēšana un prioritizēšana
• Kopā slēgt abonementus no ziņu rakstiem
• Pielāgoti automatizācijas noteikumi
• Inbox analīze un tīrīšanas rīki
• Inteligents atgādinājums neatbildītiem e-pastiem

5

Screenpipe

Atvērtā pirmkoda 24/7 vietējā ekrāna un audio ierakstīšana kontekstuāli izpratīgu AI lietotņu veidošanai

4.8 (4)

· free

Pilna recenzija

Screenpipe ir atvērto koda platforma, kas neintermitenti salīdzināti iegūst ekrana aktivitātes un audio, ielietojot visas atsevišķās vietā lokāli, tāpēc programmētāji var izvelies AI programmas, kas balstās reālā lietotāja kontekstā. Izveidojot indeksu, kas tiek iegūts, skatoties, klausoties un darot, tas sniedz bagatu personīgo dati slāni, kurus lietfunkcijas un akcenti var pārbaudīt bez informācijas sūtīšanas uz krāsu. Projekts ir pielāgots attīstītājiem, kurus interesē izstrāde produktivitātes instrumentu, atmiņas palīgu, arbrīvošanas materiālu un personīgu agentu projektus. Projektā ir paredzēts interfaces (API) un plūsmas sistēma, lai kustomizētie plūsmas varētu pārveidot neapstrādāto ierakstus pēdējā teksta, transkriptiem un iedalītu notikumu sastāvdaļām, kas barojas lejāzā LLM (Latvian text: Locītību Modelēšanas Lielprojektu) darbībās. Tādēļ visi procesi notiek lietotāja datorā, Screenpipe ietekmē privātību un datu īpašuma, paliekot iespējamu ar integrācijām, kas ir izstrādātas kopēji ar komūnu.

• 24/7 ekrāna un audio ierakstīšana
• Vietējā krātuve un ierīces apstrāde
• OCR un runas teksta indeksēšana
• Plugins un cauruļvadu arhitektūra
• API ierakstītā konteksta vaicāšanai
• Cross-platform darbvirsmas atbalsts

6

AgentKit

TypeScript bibliotēka par kārtību un pārvaldīšanu AI agentiem ar ievietotiem tooliem, memorijas un dažādu agentu strādniecību.

4.5 (4)

· free

Pilna recenzija

AgentKit ir atvērtā koda TypeScript框架, paredzēts izstrādātājiem, kuri vēlas izveidot ražošanai gatavus AI aģentus, nelaiši atkārtojot galveno koordinācijas loģiku. Tas nodrošina primitīvus aģentu definēšanai, instrumentu pielīpināšanai, stāvokļa pārvaldībai un daudzu aģentu darbību koordinēšanai veidā, kas ir drošs tipiem. Bibliotēka koncentrējas uz sastāvienaamību, ļaujot Jums ķēdēt aģentus, nosūtīt uzdevumus starp speciālistiem un integrēties ar esošiem modelu sniedzējiem un API. Tā dabīgi ietilpst Node.js un bezserveru vidē, tādējādi to padarot piemērotu backend pakalpojumiem, iekšējai automatizācijai un klientiem paredzētiem AI funkcijām. Jo AgentKit ir kodējamākais un neizteic nekas par lietotāja saskarni, tas ir vislabāk piemērots inženieru komandām, kas ir mīlējas strādāt ar TypeScript un grib ļoti detalizētu kontrolē pār to, kā viņu aģenti domā, izsauc rīkus un pārvalda ilga termiņa uzdevumus.

• Agenta un toolu abstrakcijas
• Dažu agentu kārtību un pārvaldīšana
• Valodu un memorijas pārvaldīšana
• Modēlus, neapņemstības provajderu atbalstu
• Ievietotveidu API pieeidrībe
• Veirbaies Node.js un bezservera izpildējumi

7

onchain-mcp

Apvieno Bankless Onchain API ar MCP

Nav atsauksmju· free

Pilna recenzija

Bankless Onchain MCP Server ir rīks, kurš ļauj sazināties ar datiem, kas ir saglabāti pēc reģistra līnijas (on-chain data) Bankless API uniestojuma ietvaros. Tas realizē Model Context Protocol (MCP) protokolu, lai AI modeliem būtu iespēja piekārties blockchain stāva un notikumu dati strukturētā formā. Serveris piedāvā dažādas datu operācijas, to skaitā, kontraktu stāsta lektavāšanu, notikumu logu ieguvei un transakcijas vēstures atjaunošanu. Tas adresē tiek developeriem un pētnieces, kuriem nepieciešams sazināties ar blockchain datiem strukturētā veidā. Šis projekts vēlāk ne vairāk nav saņēmis aktualizāciju, un viņa uzturēšanas stāvoklis var atbilstoši ietekāties uz stabilitāti un iespēju pieejamību.

• Kontraktu operācijas (lasīt kontraktu stāvokli, iegūt proxy, ABI, avotu)
• Notikumu operācijas (iegūt notikumus, izveidot notikumu tēmu)
• Darījumu operācijas (iegūt darījumu vēsturi, iegūt darījuma informāciju)

8

markitdown

Python rīks, lai pārveidotu failus un ofisa dokumentus uz Markdown.

Nav atsauksmju· free

Pilna recenzija

MarkItDown ir viegls Python utilitāte, kas konvertē dažādus failus uz Markdown, lai tos izmantotu LLMs un saistītās teksta analīzes ķēdēs. Tas ir vislabāk salīdzināms ar textract, bet koncentrējas uz svarīgas dokumenta struktūras un satura saglabāšanu Markdown formātā, ieskaitot virsrakstus, sarakstus, tabulas, saites utt. Iezīme ir atkarībā no lietošanas konteksta: parasti izvada saprotamu un cilvēkam draudzīgu rezultātu, taču tas ir paredzēts, lai būtu apstrādāts teksta analīzes rīkiem, un ne vislabāk piemērots cilvēku lietošanai ar augstu precizitāti. MarkItDown atbalsta pārvēršanu no PDF, PowerPoint, Word, Excel, attēliem (EXIF metadati un OCR), audio (EXIF metadati un runas transkripcija), HTML, teksta balstītiem formātiem (CSV, JSON, XML), ZIP failiem, Youtube URL, EPubs un daudz ko citu. Ieteicams izmantot virtuālo vidi, lai izvairītos no atkarību konfliktu. Ar Python 3.10 vai augstāku var instalēt MarkItDown, izmantojot pip: pip install 'markitdown[all]' vai no avota ar: git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git pip install -e 'packages/markitdown[all]' MarkItDown lietošanas veids ietver komandas rindas izsaukšanu, kas var ietvert izvadfaila norādīšanu, saturu kanāla pārvietošanu vai izmantot visietalākās convert_* funkcijas konkrētiem lietošanas gadījumiem.

• Pārveide no PDF, PowerPoint, Word, Excel
• Atbalsts attēliem (EXIF metadati un OCR)
• Atbalsts audio (EXIF metadati un runas transkripcija)
• Atbalsts HTML, teksta balstītiem formātiem (CSV, JSON, XML)
• Atbalsts ZIP failiem, Youtube URL, EPubs
• Neobligātās atkarības, lai aktivizētu dažādus failu formātus

9

mcp-clickhouse

mcp-clickhouse MCP serveris

Nav atsauksmju· free

Pilna recenzija

mcp-clickhouse MCP serveris ir MCP serveris ClickHouse. Tam ir ClickHouse rīki, tostarp run_query, lai izpildītu SQL vaicājumus uz ClickHouse klastera, list_databases, lai uzskaitītu visas datubāzes uz ClickHouse klastera, un list_tables, lai uzskaitītu tabulas datubāzē ar pagināciju. Turklāt tam ir chDB rīki, piemēram, run_chdb_select_query, lai izpildītu SQL vaicājumus, izmantojot chDB iekļuvušo ClickHouse dzinēju. Tāpat pieejams Health Check Endpoint, lai pārbaudītu servera veselību, un drošības mehānisms autentifikācijai. Serveris var tikt konfigurēts iekšējiem servisām, vietējai izstrādei vai ar OAuth/OIDC autentifikācijas pakalpojumiem caur FastMCP.

• run_query, lai izpildītu SQL vaicājumus ClickHouse klasterī
• list_databases, lai uzskaitītu visas datubāzes ClickHouse klasterī
• list_tables, lai uzskaitītu tabulas datubāzē ar pagināciju
• run_chdb_select_query, lai izpildītu SQL vaicājumus, izmantojot chDB iekļuvušo ClickHouse dzinēju
• Health Check Endpoint servera uzraudzībai
• Daudzveidīgi autentifikācijas režīmi, ieskaitot OAuth un OIDC caur FastMCP

QA Sphere TMS servera klienta 'MCP' ir instrumentāls programs lielām valodas modeļiem apstrādāt, lai atsātinātu testprogrammu izveidi spējības QA Sphere (QSP) sistēmā. Pēc servera konfigurēšanas (detaļas pieejamas GitHub, vietnē) LLMs var savstarpēji savstarpticies ar QA Sferas automatizētajām testaprātīgās iespējas. Apstrādājot MCP (Model Callback Protocol), tas ļauj uzņēmumu izstrādātājiem un testers izstrādāt saviem projektu testaprātīgās iespējas, automatie uzdevumus un palaist integrēta saistību ar QA Sferu testapraņu rūkā. Izmantojot MCP-bāzētu risību, varēsiet automatizēt lielu skaņu daļu pārbaudes uzdevumu, to skaitā testa gadārīšana un izpildīšana. Papildus, varat ierobežojiet lielos valodu modelus, automatizēt uzdevumus un veikt testu sētiju, kas integritēs ar QA Sphere testu pārvaldības sistēmu.