Best MCP-сервери (2026)

1

Playwright MCP

Відкритий сервер MCP, що дозволяє LLM керувати реальними браузерами через Playwright та отримувати знімки доступності.

4.8 (6)

· free

Повний огляд

Playwright MCP — відкритий протокол сервер моделі контексту, який розкриває можливості автоматизації веб-додатків Playwright для великих мовних моделей. Натомість віддавши перевагу екранним знімками та моделям візії, він створює структуровані знімки доступності веб-сторінок, надсилаючи агентам швидке та детерміноване уявлення про DOM, яке вони можуть розбирати та діяти. Потрібна вебсторінка, який здатний виконувати дії в реальному світі через браузери Chromium, Firefox і WebKit? MCP-підключений агент може самостійно навігаувати між сторінками, кліктати вихідні дані, заповнювати форми та виконувати повноцінні робочі процеси. Поки MCP спілкується з клієнтом, підключається до будь-якого сумісного клієнта, наприклад програми Claude Desktop або інструменту Cursor, або навіть власної програми, зробленої на основі спеціалізованих програмних інтерфейсів.

• Інтерфейс сервера MCP для агентів на базі LLM
• Структуровані знімки дерева доступності
• Підтримка багатьох браузерів через Playwright
• Дії: натискання, введення тексту, навігація, заповнення форм
• Режими браузера: headless та headed
• Інтеграція з Claude, Cursor та власними клієнтами

Pydantic AI – це відкритий Python‑фреймворк для створення застосунків на базі великих мовних моделей. Розроблений командою, що стоїть за Pydantic, він переносить той же акцент на типову безпеку, валідацію й ергономіку розробника в розробку агентів, роблячи виводи LLM передбачуваними та простішими для інтеграції в продакшн-код. Фреймворк підтримує кілька постачальників моделей, структуровані відповіді, підтверджені моделями Pydantic, виклик інструментів, ін’єкцію залежностей та стрімінг. Він спроектований так, щоб відчуватися знайомим для Python‑розробників і добре працює разом із існуючими стеками, такими як FastAPI, що робить його придатним для всього – від швидких прототипів до послуг GenAI високого рівня.

• Типовані агенти з валідацією виходів за допомогою Pydantic
• Підтримка OpenAI, Anthropic, Gemini та ін.
• Виклик інструментів і функцій з ін’єкцією залежностей
• Стрімінгові відповіді й асинхронний дизайн першого порядку
• Інтеграція з FastAPI і інструментами спостережуваності
• Інструменти тестування для детермінованої поведінки агентів

Cognee є відкритим джерелом AI платформою пам’яті яка призначена для агентів AI. Вона забезпечує сталої довгострокової пам’ять під час сесії шляхом інтеграції даних будь-якого формату та створення власноручної мережі знань. Cognee поєднує векторні заповнення, графове мислення та науково- ґрунтовану генерацію ономатологічних термінів, що робить документи пошуковими за змістом та під'єднаними через еволюційний розвиток відносин. Цей платформ більше підходить для розробників та організацій, що шукають поєднання даних з різноманітних джерел, підтримку доменного знання у агентів та створення надійних та довіряючих агентів. Cognee пропонує такі особливості як інтегровані дані, графічні та векторні пошукові можливості, локальну експлуатацію мережі знань, ґрунтована ономатологічна база даних, багатоцільовість, навчання за допомогою відгуку, управління контекстом, обмін знаннями між агентами та особливості для ізольованого користувача/клієнта із забезпеченням підтримки відслідковування та аудиту.

• Знахідки в основі мережі знань агента
• Семантична та структурна обробка даних
• Python SDK інтеграції агентів
• Перевизначені LLM та провайдери зберігання
• Пошукові операції між попередніми сесіями та документами
• Самовідновлювана чи керований варіанти розгортання

4

Inbox Zero

Інструмент AI за допомогу з організацією, підготовкою відповідей і швидко досягання стану inbox нуль.

4.8 (4)

· free

Повний огляд

Inbox Zero є штучно-підсилювальною асистенткою електронної пошти, яка допомагає користувачеві краще керувати своїм ящиком. Він організовує листи, створює проєкти відповідей та керує календарем, за метою яких є допомогти користувачеві досягнути 'нульовий' ящик швидше. Вигляд інструменту доступний через вебінтерфейс та іноді можна взаємодіяти з ним через Slack або Telegram, щоб керувати їм під час перебування в дорозі. Inbox Zero є відкритим джерелом розробку альтернативною версією аналогічних інструментів, яка пропонується за рахунок більшої кількості варіантів для індивідуальної налаштування та покращених особливостей безпеки. Головними особливостями є аі-персонал-сторожка, що вчиться індивідуальності користувача та стилі спілкування, щоб попередньо створювати відповіді, правила обробки електронної пошти на основі інструкцій англійською мовою та підтримувані аі-технологією функції управління електронною поштою відповідно до вимог користувача. Також вона пропонує масові операції з відмовою від підписки та зберігання даних, блокування холодних повідомлень щодо підписки на послуги та надання аналіз даних електронної пошти. Крім того, Інбокс нуль (Inbox Zero) може генерувати підсумкові матеріали щодо зустрічей виходячи з контексту від обох інтерфейсів - електронної пошти та календаря подій, а також зберігає автоматично файли в хмарі таких середовищ зберігання, як Google Дискова або OneDrive. Інструмент розроблений шляхом поєднання різних технологій, зокрема Next.js, Tailwind CSS та Prisma, і приймає участь на GitHub. Користувачі можуть вибирати між хостедною версією, доступною на getinboxzero.com, або індивідуальним hosting за допомогою CLI встановлення, яке виконується за допомогою Docker та Node.js. Проект знаходиться в активній стані, із спільнотою, яка бере участь у його розвитку та підтримці. Виникнення нових особливостей відбувається через відкрите звернення за допомогою GitHub issues або каналу співпраці в Discord Інбокс нуль мітить собі за мету зменшення часу, витраченого користувачами на обробку своїх листів, що дозволяє їм зосереджуватися на більш важливих завданнях. Зокрема, він пропонує багате збагачення функцій для керування листами, але рівень індивідуалізації та навантаженість навчання процесу встановлення та повного використання можливостей штучного інтелекту можуть відрізнятися. На перший погляд Інбокс Нуль представляє собою гнучку та безпечну систему для людей, які шукають автоматизувати та спрощувати свої завдання з оновленням та календаря електронної пошти.

• AI-генерований текст відповіді
• Автоматична категоризація і приоритетність листів
• Булькова відправка зі списків новин
• Індивідуальні автомати правила
• Інбокс інструментів аналітик та очищення
• Привітальні сповіщення стосовно незаконно відправлених листів

5

Screenpipe

Відкрита 24/7 локальна записка екрана й аудіо для створення контекстно-освідомлених AI‑додатків

4.8 (4)

· free

Повний огляд

Screenpipe – відкритий джерело платформа, що постійно захоплює діяльність екрану та аудіо на вашому пристрої, зберігши все локально, щоб розробники могли створити програми AI на основі справжнього контексту користувача. Індексуючи те, що ви бачите, слухаєте та робите, вона надає багату особисту рівень даних, яким програми та агенти можуть питаннявати без відправлення інформації в хмару. Проект зосереджується на розробниках, які створюють продуктивні інструменти, пам'ятні прилади, резюме зустрічей та персоналізовані агенти. Він експонується API та систему підключень для створення індивідуальних потоків, які перетворюють вихідні записи на пошукові тексти, транскрипти та структуровані події, які передаються у потік робіт ЛЛМ (Language Model). З огляду на те, що усі операції обробки відбуваються на комп'ютері користувача, Screenpipe приділяє особливу увагу прихованості та власницькому володінню данними, а також залишається розширеною через розроблені спільнотою інтеграції.

• 24/7 запис екрана й аудіо
• Локальне зберігання та обробка на пристрої
• Індексування OCR та розпізнавання мовлення
• Архітектура плагінів і конвеєрів
• API для запитів до зібраного контексту
• Кросплатформена підтримка десктопів

6

AgentKit

Типовий бібліотеки для будівництва та керування AI-агентами з інструментами, пам'яттю та багатопроцессовими потоками роботи.

4.5 (4)

· free

Повний огляд

AgentKit – açık- джерела TypeScript-рамка для розробників, які хочуть створити готові до виробництва агенти AI без повторення основної логіки керівництва. Він забезпечує примітиви для визначення агентів, прикріплення інструментів, управління станом та координацію багатоядерних потоків роботи за допомогою типу безпеки. Бібліотека зосереджує увагу на взаємозамінності, дозволяючи вам連ати агентів, розподіляти завдання між спеціалістами та інтегрувати вже наявні сервіси моделей та АПІ. Вона природно підійшла до середовища Node.js та безсерверних середовищ, роблячи їх придатними для вирішення задач backend сервісів, внутрішньої автоматизації та наявних на стороні клієнта функцій для розвитку AI. У результаті того, що воно є code-first і дотримується нейтральної щодо інтерфейсу користувача політики, AgentKit найкраще підходить для інженерних команд із досвідом роботи з TypeScript, які бажають мати досить високий рівень керування над тим, як їхніх агентів мислять, викликають інструменти та обробляють довготривалі завдання.

• Абстракції агентів та інструментів
• Режими маршрутизації та передач багатопроцесових завдань
• Управління станом та пам'яттю
• Підтримка модельно-agnosticsких поставщиків
• Типозалежні АПІ для вхідних та вихідних даних
• Діяє у середовищі Node.js та безсерверних середовищ/run

7

onchain-mcp

Приведення безбанківського onchain API до MCP

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

Сервер Bankless Onchain MCP є фреймворком для взаємодії з даними на ланцюгу через Bankless API. Він реалізує Протокол контексту моделі (MCP), щоб дозволити моделям ШІ доступ до стану блокчейну та даних подій у структурованому вигляді. Сервер надає різні дані операцій, включаючи читання стану контракту, отримання журналів подій та отримання історії транзакцій. Він підходить для розробників та дослідників, яким потрібно взаємодіяти з даними блокчейну у структурованому вигляді. Цей проект більше не отримує оновлень, і його статус обслуговування може вплинути на його стабільність та доступність функцій.

• Операції з контрактами (читання стану контракту, отримання проксі, отримання ABI, отримання джерела)
• Операції з подіями (отримання подій, створення теми події)
• Операції з транзакціями (отримання історії транзакцій, отримання інформації про транзакцію)

8

markitdown

Інструмент Python для перетворення файлів та документів офісної програми у Markdown.

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

MarkItDown є легковажної утилітиєю Python для перетворення різної документації на розширення Markdown для використання з розпізнаванням мовних моделей та пов'язаними текстовими аналізними потоками роботи. Його найбільш подібна утиліта textract, але з акцентом на збережені важливих документів структурі та вмісті у вигляді розширення Markdown, що включає підзаголовки, списки, таблиці, посилання тощо. Вихід часто відносно добре надається та сприймається людьми з чуттям, але його метою є споживання текстовими аналізними інструментами, і тому може не бути найкращою опцією для високоякісного документів перетворення для споживання людини. MarkItDown на поточний момент підтримує перетворення із файлау PDF, презентацій PowerPoint, документів Word, табличних даних Excel, зображень (збереження EXIF-міток та виявлення тексту зображень шляхом OСR), аудіозаписів (збереження EXIF-міток та виявлення мови шляхом трансляції мови), з HTML, текстових форматів (CSV, JSON, XML), скомпільованих ZIP-файлів, URL-адрес Youtube, EPubs та інших форматів. Рекомендується використовувати віртуальне середовище, щоб уникнути конфліктів залежностей. З Python 3.10 або вище ви можете встановити MarkItDown за допомогою pip: pip install 'markitdown[all]' або завантаживши з джерела: git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git, потім pip install -e 'packages/markitdown[all]'. Використання сервісу відбувається шляхом виклику з командової лінії, при цьому вказується назва файлу виходу, чи передається вміст через трубопровід, або в окремих випадках використовується функція convert_* для спеціалізованих завдань.

• Перетворення файлі PDF, PowerPoint, Word, Excel
• підтримка для зображень (EXIF метаданих та розпізнавання OCR)
• підтримка для аудіо (EXIF метаданих та мовної трансляції)
• підтримка для HTML, текстовий формат базових даних (CSV, JSON, XML)
• підтримка для ZIP файли, Youtube URLs, EPubs
• опціональні залежності активувати різні формати файлів

9

mcp-clickhouse

mcp-clickhouse MCP сервер

Поки немає відгуків· free

Повний огляд

mcp-clickhouse MCP сервер - це MCP сервер для ClickHouse. Він містить інструменти ClickHouse, такі як run_query для виконання SQL-запитів на вашому кластері ClickHouse, list_databases для переліку всіх баз даних на вашому кластері ClickHouse, та list_tables для переліку таблиць у базі даних із сторінками. Крім того, він містить інструменти chDB, такі як run_chdb_select_query, для виконання SQL-запитів за допомогою вбудованого механізму ClickHouse у chDB. Також він надає кінцеву точку перевірки стану для перевірки стану сервера та механізм безпеки для автентифікації. Сервер можна налаштувати для внутрішніх служб, локального розроблення або з постачальниками автентифікації OAuth / OIDC через FastMCP.

• run_query для виконання SQL-запитів на кластері ClickHouse
• list_databases для переліку всіх баз даних на кластері ClickHouse
• list_tables для переліку таблиць у базі даних із сторінками
• run_chdb_select_query для виконання SQL-запитів за допомогою вбудованого механізму ClickHouse у chDB
• Кінцева точка перевірки стану для моніторингу сервера
• Кілька режимів автентифікації, включаючи OAuth та OIDC через FastMCP

Сервер MCP для QA Sphere TMS є клієнтом, що використовується для інтеграції великих мовних моделей (LLMs) з QA Sphere (QSP) з метою підвищення можливостей створення тестових сценаріїв. Після налаштування сервера (деталі доступні на GitHub) LLMs можуть взаємодіяти з автоматизованими тестовими випадками QA Sphere. Використовуючи MCP (Model Callback Protocol), він дозволяє розробникам та тестувальникам швидко створювати тестові випадки на основі ШІ, автоматизувати завдання та запускати набори тестів, інтегровані з QAS Sphere. Рішення на основі MCP підтримується користувачами, що дозволяє автоматизувати широкий спектр QA-завдань, включаючи виявлення і виконання тестових випадків. Додатково ви можете посилатися на великі мовні моделі, автоматизувати завдання та запускати набори тестів, інтегровані з системою управління тестами QA Sphere.