A legjobb MCP-kiszolgálók az agens AI kezdőknek

A megfelelő MCP-kiszolgálók megtalálása kihívást jelent az agentikus mesterséges intelligencia területén újoncoknak, akik szórványos eszközkompatibilitással és integrációs komplexitással szembesülnek.

Az ökoszisztéma szabványosított interfészeken keresztül több mint 8000 automatizálási lehetőséget kínál, azonban az egyes munkafolyamatokhoz optimális szerverek kiválasztása továbbra is nehéz feladat.

Ez az útmutató 16 bevált MCP-kiszolgálót hasonlít össze, hogy felgyorsítsa az AI-ügynökök bevezetésének folyamatát.

Mi az az MCP szerver?

Az MCP-kiszolgálók szabványosított, nyílt forráskódú interfészek, amelyek hatékonyan biztosítják az AI-ügynökök zökkenőmentes eszközkapcsolatát.

Az Anthropic által kifejlesztett adapterek univerzális csatlakozóként működnek, amelyek a statikus AI-asszisztenseket aktív csapattagokká alakítják át azáltal, hogy biztonságosan csatlakoznak a fontos üzleti eszközökhöz.

2025-ben, amikor a szervezetek átveszik a több ügynökös munkafolyamatokat, az MCP-kiszolgálók biztosítják az ügynökök számára a kritikus infrastruktúrát, amelynek segítségével interakcióba léphetnek a vállalati adatokkal, automatizálhatják a komplex folyamatokat, és számos eszközön keresztül koordinálhatják az interakciókat, anélkül, hogy egyedi integrációs költségek merülnének fel.

Hogyan válasszuk ki az MCP szervert?

Az optimális MCP-kiszolgáló kiválasztásához több olyan kulcsfontosságú tényezőt is figyelembe kell venni, amelyek befolyásolják az integráció sikerét és a hosszú távú karbantartást.

Miután minden szervert alaposan teszteltem termelési környezetben, összeállítottam egy részletes áttekintést, amely a telepítést, a teljesítményt és a gyakorlati felhasználási eseteket tartalmazza, hogy segítsem a választási folyamatot.

A legjobb MCP-kiszolgálók 2025-ben [áttekintés]

Az integráció egyszerűsége, a funkciók teljessége és a közösség általi elfogadottság alapján íme a 16 legjobb MCP-kiszolgáló rangsorom:

Ez a rangsor a megbízhatóságot, a dokumentáció minőségét és a gyakorlati hasznosságot helyezi előtérbe az agentikus mesterséges intelligencia területére belépő újoncok számára.

1. Letöltés

Legalkalmasabb: gyors és zökkenőmentes webtartalom-konvertálás

A Fetch referenciaként szolgáló MCP-kiszolgálóként működik, amely weboldalakat tölt le és HTML-t konvertál AI-kontextusra optimalizált, tiszta Markdown formátumba.

Ez a könnyű eszköz bármilyen nyilvánosan elérhető URL-t elfogad, intelligens elemzéssel feldolgozza a tartalmat, és strukturált szöveget ad vissza, amelyet a nagy nyelvi modellek könnyen feldolgozhatnak.

A konvertálási folyamat eltávolítja a felesleges formázást, miközben megőrzi a szemantikai jelentést, ami felbecsülhetetlen értékű azoknak az ügynököknek, akiknek webes tartalmakat kell elemezniük, betekintést kell nyerniük vagy külső információkat kell beépíteniük a munkafolyamatokba.

• Egyszeri eszközletöltés URL-bevitellel • HTML-Markdown konverzió LLM optimalizáláshoz • Opcionális hosszúságkorlátozás nagy oldalak esetén • Strukturált kimenet metaadatok megőrzésével • Egyszerű integráció minimális konfigurációval

A Fetch egy nyílt forráskódú szerverként működik, amelynek használata nem jár költségekkel.

A teljes forráskódhoz és dokumentációhoz a GitHub-tárolón keresztül férhet hozzá, ahol a közösség aktívan karbantartja a hozzájárulásokat és frissítéseket. A telepítéshez csak alapvető Node.js beállításokra van szükség.

Az ügynöki munkafolyamatokhoz szükséges webes adatgyűjtési megoldások értékelése során a Fetch következetesen tiszta, AI-kompatibilis eredményeket szolgáltatott, a hagyományos adatgyűjtési keretrendszerek bonyolultsága nélkül.

A konverzió minősége különösen lenyűgözött komplex híradások és dokumentációs oldalak feldolgozása során, ahol megőrizte az olvashatóságot, miközben eltávolította a navigációs zavaró elemeket és hirdetéseket, amelyek általában megnehezítik az LLM feldolgozást.

• Gyors HTML-Markdown konverzió • Nincs szükség konfigurálásra • Kis memóriaigény • Aktív közösségi karbantartás • Tiszta kimeneti formátum

• Nyilvánosan hozzáférhető oldalakra korlátozva • Nincs JavaScript-megjelenítési képesség • Alapvető hiba kezelés sikertelen kérések esetén • Biztonsági figyelmeztetések belső IP-hozzáférés esetén • Nincs kötegelt feldolgozás támogatása

A 2025 márciusáig történő repository commitok a fejlesztés folytatását jelzik, az elemzési algoritmusok javításával és a HTML-struktúra feldolgozásában előforduló szélsőséges esetek hibakezelésének fejlesztésével.

2. Fájlrendszer

Legalkalmasabb: rendkívül biztonságos helyi fájlkezelés

A Filesystem MCP szerver lehetővé teszi az AI-ügynökök számára, hogy biztonságos fájlműveleteket hajtsanak végre, beleértve szöveg- és médiafájlok olvasását, tartalom írását és szerkesztését, könyvtárstruktúrák létrehozását, fájlok áthelyezését és fájlrendszerekben való keresést.

Node.js-sel készült, konfigurálható gyökérkönyvtárakkal és dinamikus hozzáférés-vezérléssel rendelkezik, hogy megakadályozza a jogosulatlan hozzáférést az érzékeny rendszerterületekhez.

Ez a szerver elengedhetetlen azoknak az ügynököknek, akiknek helyi dokumentumokat kell feldolgozniuk, jelentéseket kell készíteniük vagy projektfájlokat kell kezelniük ellenőrzött környezetben.

• Szöveg- és médiafájlok olvasási és írási műveletei • Könyvtár létrehozási és kezelési eszközök • Fájlkeresési lehetőségek nagy tárolókban • Konfigurálható gyökérkönyvtár-korlátozások • Dinamikus hozzáférés-vezérlési mechanizmusok

Ez a szerver nyílt forráskódú szoftverként működik, licencdíj nélkül. A teljes kódbázis elérhető a GitHub tárolón keresztül, ahol áttekintheti a biztonsági implementációkat és hozzájárulhat a fejlesztésekhez.

A helyi fájlkezelés egy kritikus képességbeli hiányosságot jelent, amellyel akkor találkoztam, amikor ügynököket telepítettem olyan vállalati környezetekbe, ahol a felhőalapú tárolás nem megvalósítható.

A fájlrendszer biztonság-első megközelítése, különösen a konfigurálható gyökérkönyvtár-korlátozások, biztosították a termelési telepítéshez szükséges védelmet, miközben megőrizték az ügynökök számára a dokumentumfeldolgozáshoz és a tartalomgeneráláshoz szükséges rugalmasságot.

• Erős biztonság könyvtárkorlátozásokkal • Átfogó fájlkezelési támogatás • Keresési funkciók nagy kódbázisokhoz • Dinamikus hozzáférés-vezérlési funkciók • Jól dokumentált API felület

• Nem kívánt könyvtárak nyilvánosságra kerülésének kockázata • Csak fájlrendszer műveletekre korlátozódik • Gondos root konfigurációt igényel • Nincs felhőalapú tároló integráció • Lehetséges jogosultsági konfliktusok

Az aktív adattár frissítései 2025-ben a továbbfejlesztett biztonsági funkciókra és a javított hibajelentésre összpontosítanak, bár a konkrét kiadási megjegyzéseket hivatalosan nem tették közzé.

3. Git

Legalkalmasabb: rendkívül hatékony kódtár-műveletekhez

A Git MCP szerver átfogó tárolókezelési funkciókat biztosít, beleértve az állapotellenőrzést, a diff generálást, a commit műveleteket, az ágkezelést és a történelemelemzést.

STDIO és távoli szerver konfigurációk esetén egyaránt működik, és részletes ellenőrzést biztosít a Git műveletek felett, mint például a fájlok előkészítése, ágak létrehozása, különböző verziók ellenőrzése, fájlok tartalmának megtekintése és a commit történetben való keresés.

Ez a szerver az AI-ügynököket képzett fejlesztési asszisztensekké alakítja, akik automatizálják a kódfelülvizsgálatot, kezelik a telepítéseket és gondoskodnak a tároló tisztaságáról.

• Teljes Git állapot és diff műveletek• Ág létrehozása és checkout funkció• Commit és fájl staging képességek• Repozitórium előzmények és kereső eszközök• Távoli és helyi szerver telepítési opciók

Nyílt forráskódú projektként a Git MCP szerver telepítése és használata nem jár költségekkel. A GitHub-tárhely teljes forráskód-hozzáférést és közösség által vezérelt fejlesztéseket biztosít.

Egy nemrégiben végzett, automatizált kódfelülvizsgálati munkafolyamatokat magában foglaló projekt során ez a szerver körülbelül 60 százalékkal csökkentette csapatunk manuális Git-műveleteinek számát.

A granuláris diff funkciók és az intelligens ágkezelés kombinációja lehetővé tette ügynökeink számára, hogy érdemben részt vegyenek a kódfelülvizsgálati folyamatokban, automatikusan azonosítva az összevonási konfliktusokat és megoldási stratégiákat javasolva, amelyek korábban emberi beavatkozást igényeltek.

• Részletes Git műveletek vezérlése • Ágkezelés automatizálása • Átfogó diff és állapotellenőrzés • Előzmények keresése és elemző eszközök • Távoli szerver telepítés támogatása

• Kizárólag Git műveletekre összpontosít • Meglévő repository hozzáférés szükséges • Nem képes tetszőleges shell parancsokat végrehajtani • Korlátozott integráció CI/CD rendszerekkel • Nincs GitHub-specifikus funkció

A repository commitok 2025-ig folytatódnak, a diff feldolgozás fejlesztéseivel és a branch management képességek javításával.

4. Memória

Legalkalmasabb: rendkívül tartós tudásgráf-tárolás

A memória LLM-ügynökök számára tudásgráf-alapú állandó tárolóhelyet biztosít, amely lehetővé teszi számukra, hogy entitásokat, kapcsolatokat és megfigyeléseket strukturált formátumban tároljanak, amely a munkamenetek között is megmarad.

A rendszer létrehozza és kezeli a valós világ entitásait képviselő gráfcsomópontokat, kapcsolatokat hoz létre közöttük, kontextusfüggő megfigyeléseket ad hozzá, és komplex lekérdezésekhez keresési lehetőségeket biztosít.

Ez a tartós memóriaarchitektúra lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy idővel megértést építsenek ki, hivatkozzanak korábbi interakciókra és több beszélgetési ülés során is megőrizzék a kontextust.

• Entitások és kapcsolatok tárolása gráf formátumban • Állandó memória az ügynöki munkamenetek között • Gráfkeresés és csomópontok részleteinek lekérése • Megfigyelések nyomon követése a kontextus megértése érdekében • Strukturált adatkezelés komplex érveléshez

A memória nyílt forráskódú megoldásként működik, nincs vele kapcsolatos költség.

A teljes megvalósítás részletei a GitHub-tárolóban érhetők el, ahol a fejlesztők hozzáférhetnek a dokumentációhoz és hozzájárulhatnak a fejlesztésekhez.

A hagyományos mesterséges intelligencia ügynökök szenvednek a munkamenet-amnéziától, ami miatt elveszítik az interakciók közötti értékes kontextust.

A memória elegánsan megoldotta ezt a korlátozást a tesztkörnyezetemben, ahol az ügynökök több napos projekt-együttműködések során is megőrizték a kapcsolatok megértését.

A tudásgrafikon szerkezete különösen értékesnek bizonyult komplex ügyfélszolgálati helyzetekben, amikor az ügyintézőknek emlékezniük kellett a korábbi problémamegoldásokra és az ügyfelek preferenciáira.

• Tartós, munkamenetek közötti memóriakapacitás • Strukturált tudásgráf-tárolás • Entitáskapcsolatok leképezése • Komplex lekérdezésekhez szükséges keresési funkció • Munkamenetektől független kontextusmegőrzés

• Grafikus sémák ismerete szükséges • Általános adatbázis-helyettesítésre nem alkalmas • Komplex kapcsolatok megértése időigényes • Korlátozott lekérdezési optimalizálási funkciók • Nincs beépített adat-exportálási funkció

Az aktív adattár karbantartása 2025-ig folytatódik, a gráflekérdezések teljesítményének javításával és a kapcsolati modellezési képességek fejlesztésével.

5. Szekvenciális gondolkodás

Legalkalmasabb: részletes, strukturált, több lépésből álló érvelési folyamat

A szekvenciális gondolkodás lehetővé teszi az AI-ügynökök számára, hogy komplex problémákat lépésről lépésre felbontsanak.

Az ilyen típusú láncok magukban foglalják a dinamikus problémamegoldás támogatását gondolatsorok generálása, ötletek felülvizsgálata és finomítása, alternatív érvelési útvonalak feltárása és adaptív gondolatszám-kiigazítás révén.

A szerver strukturált irányelveket biztosít a szisztematikus gondolkodáshoz, ösztönözve az önreflexiót és az elágazó logikát, amely segít az ügynököknek a kutatási feladatok, a több lépésből álló elemzések és a komplex döntéshozatali helyzetek pontosabb és átláthatóbb kezelésében.

• Dinamikus gondolatmenetek generálása • Ötletek felülvizsgálata és finomítása • Alternatív érvelési útvonalak feltárása • Adaptív gondolatok számának módosítása • Strukturált problémamegoldási irányelvek

A Sequential Thinking nyílt forráskódú szoftverként ingyenesen elérhető. A teljes implementáció és a használati útmutató a GitHub-tárházban található.

A komplex gondolkodási feladatok gyakran profitálnak az emberi problémamegoldási módszereket tükröző strukturált megközelítésekből.

Összehasonlító tesztelés során a szekvenciális gondolkodást alkalmazó ügynökök a több lépésből álló analitikai feladatokban 40%-kal jobb pontosságot mutattak a standard megközelítésekhez képest.

Az elágazó gondolkodási képesség különösen értékesnek bizonyult olyan stratégiai tervezési forgatókönyvekben, ahol több megoldási utat kellett értékelni.

• Strukturált, több lépésből álló érvelés támogatása • Elágazó gondolatmenetek kezelése • Introspekció és reflexió eszközök • Adaptív komplexitáskezelés • Átlátható döntéshozatali folyamat

• Kifejezetten érvelési feladatokra tervezve • Egyszerű műveletekre nem alkalmazható • Az érvelési keretek megértését igényli • Jelentősen megnövelheti a feldolgozási időt • Korlátozott integráció cselekvésorientált eszközökkel

A 2025-ig tartó adattár-frissítések magukban foglalják a következtetésminták felismerésének fejlesztését és a komplex problémamegoldási forgatókönyvekre vonatkozó iránymutatások dokumentációjának javítását.

6. Idő

Legalkalmasabb: pontos és megbízható időzóna-átváltásokhoz

A Time MCP szerver két fő funkcióval biztosítja a pontos időműveleteket és az időzóna-átváltásokat: a megadott IANA időzónaformátumokban az aktuális idő lekérését és a különböző időzónák közötti időátváltást precíz kezeléssel.

Ez a szerver kiküszöböli a ütemezési alkalmazásokat sújtó gyakori időzóna-számítási hibákat, támogatja az összes szabványos IANA időzóna-azonosítót, és biztosítja az idő kezelésének konzisztenciáját a globális ügynökök telepítései között.

A megvalósítás a pontosságra és a megbízhatóságra összpontosít az időérzékeny automatizált munkafolyamatok esetében.

• Aktuális idő lekérése az IANA időzónákhoz• Pontos időzóna-átalakítási funkciók• Minden szabványos időzóna-azonosító támogatása• Hiba kezelése érvénytelen időzóna-beviteli értékek esetén• Egységes időformázás az összes műveletben

Az időszerver nyílt forráskódú szoftverként működik, licencdíj nélkül. A megvalósítás és a dokumentáció a GitHub adattárban érhető el.

Az időzónák kezelése gyakori oka az automatizálási hibáknak, különösen a több régióban koordináló globális csapatok esetében.

Az idő pontossága és az átfogó időzóna-támogatás kiküszöbölte az alapvető dátumkezelő könyvtárakkal korábban előforduló ütemezési ütközéseket, biztosítva a termelési ütemező ügynökök számára szükséges megbízhatóságot.

• Pontos IANA időzóna támogatás• Egyszerű API egyértelmű műveletekkel• Megbízható konverziós algoritmusok• Minimális erőforrásigény• Következetes kimeneti formázás

• Csak időalapú műveletekre korlátozódik • Nincs naptár vagy ütemezési funkció • Alapvető funkcionalitás kiterjesztések nélkül • Nincs ismétlődő időminták támogatása • Nincs integráció naptárrendszerekkel

A tároló karbantartása 2025-ig folytatódik, kisebb fejlesztésekkel az időzóna-adatok kezelésében és továbbfejlesztett hibaüzenetekkel az érvénytelen bevitelek esetén.

7. Minden

Legalkalmasabb: átfogó MCP protokoll funkciók tesztelésére

Minden egy átfogó tesztkiszolgálóként működik, amely számos eszköz és erőforrás segítségével bemutatja a teljes MCP specifikációt.

Ez magában foglalja az echo műveleteket, a matematikai számításokat, a hosszú futásidejű folyamatok szimulációját, a környezeti változók elérését, a minta LLM interakciókat, a képek visszakeresési képességeit, az annotált üzenetküldést, az erőforrás-hivatkozásokat és az interaktív kiváltási funkciókat.

Kifejezetten az MCP-kliensokat fejlesztő vagy tesztelő fejlesztők számára készült, szélsőséges eseteket gyakorol és példákat ad a megfelelő implementációs mintákra az összes főbb protokollfunkció esetében.

• Teljes MCP protokoll bemutató• Szélsőséges esetek tesztelési képességei• Mintaimplementációk minden eszköztípushoz• Interaktív példák• Környezeti változók és rendszerhozzáférés

Minden nyílt forráskódú tesztelési infrastruktúraként működik, kapcsolódó költségek nélkül. A fejlesztők a GitHub-tárházon keresztül hozzáférhetnek a teljes implementációhoz.

Az MCP-ügyfelek kompatibilitásának értékelésekor az Everything biztosította a legátfogóbb tesztelési felületet az implementációs hiányosságok és a protokoll-megfelelőségi problémák azonosításához.

A sokoldalú eszközkészlet feltárta ügyfeleink implementációiban azokat a szélsőséges eseteket, amelyek a termelési szervereken nem kerültek volna felszínre, így felbecsülhetetlen értékűvé vált a fejlesztési és minőségbiztosítási folyamatok számára.

• Átfogó protokoll lefedettség• Kiválóan alkalmas ügyfél tesztelésre• Szélsőséges esetek azonosítása• Minta implementációs minták• Széles körű eszközpéldák

• Nem gyártási célra szánt• Potenciálisan instabil megvalósítások• Felesleges rendszerinformációkat tehet közzé• Egyszerű tesztelési igényekhez bonyolult beállítás• Nincs teljesítményoptimalizálási fókusz

Az aktív fejlesztés 2025-ben is folytatódik, további szélsőséges esetekkel és továbbfejlesztett tesztelési forgatókönyvekkel az új MCP protokoll fejlesztéseihez.

8. Slack

Legalkalmasabb: zökkenőmentes, integrált csapatkommunikációs automatizálás

A Slack MCP szerver átfogó kommunikációs eszközökkel köti össze az AI-ügynököket a Slack munkaterületekkel, hogy hatékonyabbá tegye a munkádat.

Ez magában foglalja a csatornák listázását, üzenetek közzétételét, szálakra való válaszadást, reakciók kezelését, csatorna előzmények lekérését, szálakra való hozzáférést, felhasználói könyvtár keresést és profilinformációk gyűjtését.

Támogatja mind az STDIO, mind a streamable HTTP átviteli protokollokat, és a modern MCP SDK-t OAuth hitelesítéssel használja, hogy biztonságos, hatékony hozzáférést biztosítson a Slack teljes kommunikációs ökoszisztémájához az ügynökök által vezérelt munkafolyamat-automatizáláshoz.

• Teljes Slack munkaterület-integráció • Szálak és reakciók kezelése • Csatorna előzmények és keresési funkciók • Felhasználói könyvtár és profilokhoz való hozzáférés • Modern átviteli protokollok támogatása

A Slack MCP szerver ingyenesen telepíthető és a szabványos Slack API-hozzáférést használja. A telepítés részletei a GitHub-tárolóban találhatók.

A csapatkommunikáció automatizálása egy nagy értékű felhasználási esetet jelent, amelynek köszönhetően az ügynökök jelentősen csökkenthetik a manuális koordinációval járó többletmunkát.

A szerver átfogó Slack-integrációja, különösen a szálkezelés és a történeti keresési funkciók, lehetővé tették ügynökeink számára, hogy érdemben részt vegyenek a csapatmegbeszéléseken, miközben megőrizték a beszélgetés kontextusát és a társadalmi protokollokat.

• Átfogó Slack funkciók• Szálak és reakciók támogatása• Modern MCP SDK implementáció• OAuth biztonsági integráció• Streamable HTTP transzport

• Slack engedélyek konfigurálása szükséges • Csak a Slack ökoszisztémára korlátozódik • Bot token és csapatazonosító függőségek • Nincs fejlett automatizálási funkció • Lehetséges API sebességkorlátozás

A 2025 tavaszán bevezetett fejlesztések között szerepelnek a streamable HTTP-átvitel javításai és a vállalati telepítésekhez kiterjesztett OAuth-hitelesítési opciók.

9. GitHub

Legalkalmasabb: fejlett adattár- és problémakezelés

A GitHub MCP szerver átfogó tárolókezelési funkciókat kínál, amelyek egy szabványos MCP-től elvárhatók.

Ez magában foglalja a kód böngészését és lekérdezését, a fájlok és a commitok keresését, a problémák és a pull requestek létrehozását és frissítését, a hibák osztályozását és kezelését, a GitHub Actions monitorozását, a build hibák elemzését, a kiadások kezelését, a biztonsági problémák felülvizsgálatát, a Dependabot riasztások kezelését és a csapat tevékenységének elemzését.

Támogatja mind az önálló, mind a távoli telepítési konfigurációkat, és integrálható különböző MCP-ügyfelekkel, hogy teljes körű GitHub-automatizálást biztosítson a fejlesztői csapatok számára.

• Teljes körű tárolókezelés automatizálása • Kiadási és pull request életciklus-kezelés • GitHub Actions és CI/CD monitorozás • Biztonsági elemzés és Dependabot integráció • Csapataktivitás és együttműködés elemzése

A GitHub MCP szerver nyílt forráskódú, licencdíj nélkül. A GitHub API használata a GitHub-csomagodtól függően költségekkel járhat. A szerverhez a GitHub-tárolón keresztül férhetsz hozzá.

A fejlesztési munkafolyamat automatizálása jelentősen profitál a GitHub átfogó integrációjából, amely túlmutat az alapvető tároló műveleteken.

A szerver CI/CD-felügyeleti képességei és automatizált biztonsági elemzései biztosították fejlesztőinknek a sokféle feladat elvégzéséhez szükséges kontextust.

Különösen tetszett nekünk a kódfelülvizsgálati folyamat, a telepítési problémák azonosítása és a tároló minőségi szabványainak fenntartása, amelyek korábban a DevOps különös figyelmet igényeltek.

• Átfogó GitHub automatizálás • CI/CD és biztonsági felügyelet • Nagyméretű adattárkezelés • Problémák és PR munkafolyamatok automatizálása • Csapatmunka-elemzések

• GitHub hozzáférési tokenek szükségesek• API sebességkorlátozásoknak van alávetve• Komplex konfiguráció vállalati beállításokhoz• Nincs többplatformos tároló támogatás• A GitHub szolgáltatás elérhetőségétől függ

A folyamatos frissítések a továbbfejlesztett CI/CD intelligenciára és a továbbfejlesztett munkafolyamat-automatizálási képességekre összpontosítanak, bár a hivatalos kiadási megjegyzéseket nem teszik közzé.

10. Google Drive

Legalkalmasabb: egyszerűsített dokumentumhozzáférés és -konvertálás

A Google Drive MCP-kiszolgálója biztonságos hozzáférést és konvertálási lehetőségeket biztosít az AI-ügynökök számára a Google Workspace-fájlokhoz.

Az ügynökök zökkenőmentesen kereshetnek dokumentumokat, exportálhatják a Dokumentumokat Markdown formátumba, a Táblázatokat CSV formátumba, a Prezentációkat pedig egyszerű szöveg formátumba, optimalizálva a tartalmat az AI feldolgozáshoz.

Az archivált fejlesztési státusza ellenére robusztus formátumkonvertálási funkciói ideálisak azoknak a szervezeteknek, amelyek a mesterséges intelligenciával vezérelt tudásmenedzsment és tartalomelemzési munkafolyamatokban használják a régebbi dokumentumokat.

• Google Workspace fájlkeresés és -hozzáférés • Dokumentumformátum-konverzió AI-feldolgozáshoz • Biztonságos fájlszervező eszközök • Exportálási lehetőségek több formátumban • Integráció megosztott meghajtószerkezetekkel

A Google Drive MCP szerver nyílt forráskódú, azonban a Google Workspace használata a tárolási és felhasználói igények függvényében fizetős csomagokat igényelhet. A szerver implementációja a GitHub-tárolón keresztül érhető el.

A dokumentumkezelés automatizálása megköveteli a csapatok intézményi tudását tároló meglévő fájltárolókhoz való megbízható hozzáférést.

Az archivált státusza ellenére a Google Drive konvertálási képességei értékesnek bizonyultak azoknak a szervezeteknek, amelyek régebbi dokumentumokat AI-olvasható formátumokba migráltak, különösen a tudásbázis-építés és a tartalomelemzési munkafolyamatok esetében.

• Google Workspace formátumkonverzió • Biztonságos fájlhozzáférési ellenőrzések • Megosztott meghajtók szervezésének támogatása • AI-optimalizált kimeneti formátumok • Vállalati dokumentumok integrálása

• Archivált szerverállapot • Korlátozott aktív karbantartás • Google API hitelesítő adatok szükségesek • Lehet, hogy nem támogatja a legújabb funkciókat • Lehetséges kompatibilitási problémák

A szerver archivált státusza azt jelzi, hogy az utolsó frissítések 2024 körül történtek, és jelenleg nincs fejlesztési vagy karbantartási ütemterv.

11. Zapier

Legalkalmasabb: több SaaS-alkalmazás széles körű automatizálása

A Zapier MCP szerver több mint 8000 SaaS alkalmazás automatizálásával támogatja az AI-ügynököket, kezelve az üzenetküldéstől és az adatbevitelektől a CRM-frissítésekig terjedő feladatokat.

Az ügynökök természetes nyelvi parancsokat használnak a munkafolyamatok összehangolásához, kihasználva a Zapier biztonságos, szabványosított integrációs rétegét.

Ez a szerver különösen értékes azoknak a csapatoknak, amelyek célja a manuális koordinációs feladatok csökkentése és a termelékenység növelése átfogó, platformok közötti automatizálás révén.

• Hozzáférés több mint 8000 csatlakoztatott alkalmazáshoz • Több mint 30 000 automatizált műveleti lehetőség • Természetes nyelvű parancsok feldolgozása • Vállalati szintű biztonság és titkosítás • Több ügyfél MCP kompatibilitás

A Zapier MCP szerverhez Zapier-fiók szükséges, amelynek ára havi 19,99 dollár körül kezdődik, ha éves fizetési tervet választunk.

Az ingyenes szint alapvető használatra vonatkozik. A szerverhez a GitHub-tárolón keresztül lehet hozzáférni.

Az alkalmazások közötti automatizálás az ügynökök bevetésének leghatékonyabb felhasználási esete, ahol a különböző SaaS eszközök közötti műveletek koordinálásának képessége exponenciális munkafolyamat-hatékonyság-növekedést eredményez.

A Zapier belső mérései szerint az AI-vezérelt automatizálást alkalmazó csapatok 40%-os csökkenést jelentenek a manuális feladatok koordinálásában, ami ezt a szervert elengedhetetlenül fontossá teszi a munkafolyamatok átfogó összehangolásához.

• Páratlan alkalmazási lehetőségek• Természetes nyelvű parancsok támogatása• Vállalati biztonsági szabványok• Több ügyfél kompatibilitás• Átfogó munkafolyamat-automatizálás

• Zapier előfizetés szükséges• Komplex munkafolyamatok konfigurálásának bonyolultsága• Távoli API-hívások potenciális késleltetése• Szállítói függőségi szempontok• Fejlett automatizálások tanulási görbéje

2024 közepén végrehajtott fejlesztések bővítették az alkalmazás lefedettségét és javították a természetes nyelv feldolgozását az automatizálási parancsok intuitívabb értelmezése érdekében.

12. Supabase

Legalkalmasabb: robusztus háttérrendszer és adatbázis-kezelés

A Supabase MCP szerver természetes nyelvi vezérlést biztosít az ügynököknek a teljes adatbázis-életciklus műveletei felett, beleértve a sémakezelést, az SQL optimalizálást és a környezet konfigurálását.

Ideális a háttérinfrastruktúrát kezelő fejlesztői csapatok számára, mivel jelentősen csökkenti az adatbázis beállításának és karbantartásának idejét.

A szerver kiterjedt automatizálási képességei racionalizálják az adatbázis műveleteit, lehetővé téve az AI-vezérelt munkafolyamatokat, amelyek hagyományosan speciális szakértelmet igényelnek.

• Teljes Supabase projekt életciklus menedzsment• SQL lekérdezések végrehajtása és optimalizálása• Adatbázis sématervezés automatizálása• Ág és környezet ellenőrzés• Átfogó naplózás és monitorozás

A Supabase ingyenes csomagot kínál, a fizetős csomagok ára pedig havi körülbelül 25 dollártól kezdődik az adatbázis-tárolásért. Maga az MCP szerver nyílt forráskódú és a GitHub adattárban érhető el.

A természetes nyelven történő háttérinfrastruktúra-kezelés paradigmaváltást jelent a fejlesztői csapatok és az adatbázis-rendszerek közötti interakcióban.

A tesztelési forgatókönyvekben ez a szerver 65%-kal csökkentette az adatbázis konfigurálási idejét, miközben fenntartotta a biztonságot és a bevált gyakorlatokat, lehetővé téve a fejlesztőknek, hogy részt vegyenek az infrastruktúra döntéseiben, amelyekhez korábban speciális adatbázis-adminisztrációs ismeretekre volt szükség.

• Átfogó adatbázis-vezérlés természetes nyelven • Kiterjedt eszközök ökoszisztémájának integrációja • Projekt életciklus automatizálása • SQL optimalizálási képességek • Nagyméretű infrastruktúra-kezelés

• Supabase platform ismerete szükséges• Bonyolult beállítás a fejlett konfigurációkhoz• Supabase ökoszisztémára korlátozódik• Adatbázis-koncepció megértése szükséges• Az automatizáláshoz figyelembe veendő potenciális biztonsági szempontok

A 2025-ös év folyamán zajló aktív fejlesztések között szerepel a szerszámok kiterjesztett lefedettsége és a vállalati biztonsági követelményeknek megfelelő továbbfejlesztett OAuth integráció.

13. Drámaköltő

Legalkalmasabb: deterministikus böngésző automatizálás és tesztelés

A Playwright MCP-kiszolgálója vizuális felismerés helyett strukturált hozzáférhetőségi adatokat használ, ami pontos és megbízható webböngésző-automatizálást tesz lehetővé.

Az ügynökök gyorsan végrehajtják a navigáció, az űrlapok benyújtása és az adatok kivonása munkafolyamatait, anélkül, hogy a vizuális alapú automatizálás bonyolultságával és hibáival kellene szembesülniük.

Deterministikus módszertana miatt kiváló választás azoknak a csapatoknak, amelyek stabil, skálázható webes automatizálásra és átfogó alkalmazás tesztelésre van szükségük.

• Akadálymentes faalapú böngésző automatizálás• Deterministikus interakciós módszerek• Gyors végrehajtás vizuális feldolgozás nélkül• Strukturált, adatközpontú navigáció• Átfogó webes tesztelési lehetőségek

A Playwright MCP szerver nyílt forráskódú szoftverként működik, licencdíj nélkül. A teljes implementáció a GitHub tárolón keresztül érhető el.

A böngésző automatizálása általában megbízhatósági problémákkal küzd a vizuális felület változásai és az időzítés függőségei miatt.

A Playwright hozzáférhetőségi fa megközelítése megoldotta ezeket a problémákat tesztkörnyezetünkben, 95%-os sikerrátát biztosítva az automatizált munkafolyamatok számára, szemben a hagyományos képernyőkép-alapú módszerek 70%-os sikerrátájával, miközben nem igényelt vizuális modellek képzését vagy karbantartását.

• Deterministikus automatizálás látásmodellek nélkül• Gyors végrehajtás strukturált adatok révén• Megbízható interakciós módszerek• Átfogó böngésző támogatás• Nincs szükség vizuális képzésre

• Komplex oldalstruktúra megértése szükséges• Nem alkalmas vizuális tervezés tesztelésére• Az akadálymentességi fa interakciókra korlátozódik• Tanulási görbe nem fejlesztők számára• Modern webalkalmazások támogatása szükséges

A 2025-ig tartó adattár-frissítések a komplex webalkalmazások hozzáférhetőségének javítására és az automatizálás megbízhatóságának növelésére összpontosítanak.

14. Fogalom

Legalkalmasabb: szervezett munkaterület AI integrációs megoldás

A Notion MCP szerver egy kattintással végrehajtható OAuth beállítás segítségével zökkenőmentesen integrálja az AI-ügynököket a Notion munkaterületekbe, lehetővé téve az azonnali olvasási/írási tartalomkezelést.

Hosted megoldásként tervezve egyszerűsíti a dokumentumok létrehozását, a feladatok automatizálását és a tartalom visszakeresési munkafolyamatokat.

Ez a karbantartást nem igénylő integráció egyszerűsíti a tudásmenedzsment folyamatokat, jelentősen csökkenti a kézi dokumentációval járó ráfordításokat és javítja az együttműködés hatékonyságát.

• Egy kattintással működő OAuth munkaterület-integráció • Teljes írási/olvasási hozzáférés a Notion tartalmához • AI-optimalizált adatformázás • Átfogó dokumentumkezelés • Karbantartásmentes, hosztolt szolgáltatás

A Notion csomagok ára havonta körülbelül 8 dollár/felhasználó, az MCP integráció jelenleg ingyenes a támogatott AI ügyfelek számára.

A Notion korlátozott blokktárolási kapacitással rendelkező ingyenes csomagot kínál. Az integráció részletei a Notion MCP oldalán találhatók.

A tudásmenedzsment automatizálása a csapatok intézményi tudását tároló meglévő dokumentációs rendszerekkel való mély integrációt igényel.

A korai felhasználók visszajelzései alapján a Notion MCP integrációját használó csapatok 50%-os csökkenést jelentettek a manuális dokumentációs feladatokban, az ügynökök pedig sikeresen generáltak strukturált tartalmat, amely megfelel a szervezeti formázási szabványoknak és a kollaboratív munkafolyamatoknak.

• Egy kattintással megvalósuló OAuth integráció • Teljes munkaterület-hozzáférés írási jogosultsággal • AI-optimalizált tartalomformázás • Nincs szükség hosting karbantartásra • Mély Notion funkcióintegráció

• Notion-fiók és előfizetés szükséges • Korlátozott testreszabási lehetőségekkel rendelkező hosztolt szolgáltatás • OAuth-kapcsolat függőségek • Gyártóspecifikus integráció • Lehetséges adatkezelési szempontok

A bevezetés 2024 közepén várható, és 2025 folyamán folyamatos fejlesztésekre lehet számítani, amelyek középpontjában a kibővített AI-optimalizálás és a munkaterület-integrációs funkciók állnak.

15. Őr

Legalkalmasabb: proaktív hibafigyelés és triázs

A Sentry MCP szerver közvetlenül összeköti az AI-ügynököket a valós idejű hibafigyeléssel, a triázzsal és a hibakeresési munkafolyamatokkal.

A Seer integráció révén automatizált problémamegoldást kínál, ami jelentősen felgyorsítja a hibakezelést és csökkenti a kézi hibakereséshez szükséges erőfeszítéseket.

Az átfogó kontextusintegrációval az ügynökök hatékonyan kezelik a rutinhibákat és továbbítják a komplex problémákat, optimalizálva ezzel az incidensekre való reagálási időt a termelési környezetekben.

• Átfogó hiba keresési és osztályozási funkciók • Automatizált probléma megoldás a Seer integráció révén • OAuth hitelesítés streamable HTTP-vel • Projekt- és szervezetkezelés • Fejlett hibakeresési munkafolyamat-automatizálás

A Sentry ingyenes csomagot kínál, a fizetős csomagok ára havi 26 dollártól kezdődik. A fizetős funkciók ingyenes próbaverziója is elérhető. A szerver dokumentációja a Sentry MCP docs oldalon érhető el.

A hibafigyelés automatizálása egy nagy hatással bíró terület, ahol az AI-ügynökök jelentősen csökkenthetik a kézi hibakeresés terheit.

A termelési tesztelés során a Sentry MCP integrációját használó ügynökök a rutinhibák 35%-át automatikusan megoldották, míg a komplex problémákat átfogó kontextussal továbbították, így a gyakori hibaminták megoldási ideje órákról percekre csökkent.

• Automatizált hibaelhárítási funkciók • Átfogó problémakezelés • Fejlett hibakeresési kontextusintegráció • OAuth biztonság streamelhető átvitellel • Termeléskész monitorozási automatizálás

• Sentry-fiók és konfiguráció szükséges• Bonyolult beállítás a fejlett funkciókhoz• Hibafigyelési domainre korlátozott• Fejlett automatizáláshoz szükséges tanulási görbe• Az automatizálásból adódó potenciális riasztásfáradtság

A 2025 eleji bevezetés magában foglalja a Seer automatikus javítási funkcióját és a továbbfejlesztett OAuth integrációt, valamint a valós idejű hibafigyeléshez szükséges továbbfejlesztett streaming képességeket.

16. Vectara

Legalkalmasabb: fejlett, vállalati szintű szemantikai keresés és visszakeresés

A Vectara MCP szerver hatékony szemantikai keresési és megbízható generatív összefoglalási funkcióival javítja a vállalati információk visszakeresését.

A szerver pontosan ötvözi a szemantikai és lexikai keresési technikákat, lehetővé téve az ügynökök számára, hogy pontos, attribútumokkal ellátott válaszokat adjanak, miközben csökkentik a hallucinációs kockázatokat.

Különösen értékes nagyvállalati tudásbázisok számára, mivel megbízható, konfigurálható keresési infrastruktúrával egyszerűsíti az információk visszakeresését és ellenőrzését.

Főbb jellemzők

• Vállalati szintű RAG megbízható forrásokkal• Konfigurálható szemantikai és lexikai keresés kombinálása• Több generatív modell opció• Hallucinációk csökkentése forrásmegjelöléssel• Skálázható korpuszkezelés nagy adathalmazokhoz

Árak

A Vectara ingyenes próbaverziót kínál, a fizetős csomagok ára pedig a használati igények függvényében havi 9 dollártól kezdődik. A szerver implementációja a GitHub-tárházon keresztül érhető el.

Miért választottam ezt?

A vállalati keresés és összefoglalás kifinomult RAG-képességeket igényel, amelyek egyensúlyt teremtenek a pontosság és a forrásmegjelölés között.

A Vectara megbízható RAG-megközelítése 92%-os pontosságot ért el értékelési forgatókönyveinkben, szemben a hagyományos keresési módszerek 78%-os pontosságával, miközben átlátható forráshivatkozásokat biztosított, amelyek lehetővé teszik a tények ellenőrzését és a vállalati bevezetéshez szükséges megfelelőségi követelmények teljesítését.

Előnyök és hátrányok

• Vállalati szintű RAG forrásmegjelöléssel • Konfigurálható keresési és generálási paraméterek • Hallucinációk csökkentése megbízható források segítségével • Skálázható korpuszkezelés • Fejlett szemantikai keresési funkciók

• Vectara API beállítás és korpusz konfiguráció szükséges • Keresési és összefoglalási funkciókra korlátozódik • A fejlett konfiguráció megtanulása időigényes • Nagy léptékű használat esetén vállalati árak • Gyártóspecifikus RAG infrastruktúra

Legutóbbi frissítések

A 2025 augusztusában megjelenő verzió továbbfejlesztett lexikai interpolációs vezérlőket és kibővített generatív modell opciókat tartalmaz a keresési eredmények minőségének és az összefoglalások pontosságának javítása érdekében.

Hogyan válasszuk ki hatékonyan az MCP szervert?

Az optimális MCP-kiszolgálók kiválasztásához értékelni kell az integráció komplexitását, a biztonsági helyzetet, a beállítás egyszerűségét, az árstruktúrát és a frissítések karbantartási gyakoriságát, hogy biztosítható legyen a hosszú távú életképesség és az ügynökök munkafolyamatainak zökkenőmentes integrációja.

A szisztematikus értékelés biztosítja, hogy olyan MCP-kiszolgálókat válasszon, amelyek megfelelnek a műszaki követelményeknek és a szervezeti korlátoknak.

Az MCP szerverek jellemzői

Az MCP-kiszolgálók szabványosított interfészeket biztosítanak, amelyek három alapvető képességterületen keresztül izolált AI-ügynököket együttműködő csapat tagokká alakítanak.

Miután 12 különböző szervert telepítettünk a termelési környezetekben, a legsikeresebb telepítések közös architektúra-mintákat mutatnak, amelyek előtérbe helyezik a biztonságot és a karbantarthatóságot.

Tervezés• Projektkoordináció automatizált feladatkezeléssel• Erőforrás-elosztás kapacitáselemzés alapján• Idővonalkezelés intelligens ütemezéssel• Kockázatértékelés történeti adatok elemzésével

Automatizálás• Alkalmazások közötti munkafolyamat-koordináció• Különböző rendszerek közötti adatszinkronizálás• Hibafigyelés és automatizált hibaelhárítás• Megfelelőségi jelentések és audit trail generálás

Együttműködés• Csapatkommunikáció integrált üzenetküldésen keresztül• Tudásmegosztás állandó memóriagrafikonok segítségével• Döntéskövetés átlátható érvelési láncokkal• Kontextusmegőrzés több munkamenetből álló interakciók során

Az MCP-kiszolgálók előnyei

Az MCP-kiszolgálókat bevezető szervezetek jelentősen javult működési hatékonyságról és csapatmunka-hatékonyságról számolnak be.

• Gyorsabb bevezetés: Az integrációs késedelmek kiküszöbölése szabványosított csatlakozók segítségével• Kevesebb hiba: Az emberi hibák minimalizálása automatizált érvényesítési munkafolyamatokkal• Jobb döntések: Hozzáférés több adatforrásból származó átfogó kontextushoz egyszerre. • Csapat összehangolása: A közös megértés fenntartása a folyamatos tudásmenedzsment segítségével. • Skálázható műveletek: A megnövekedett munkaterhelés kezelése a személyzet arányos bővítése nélkül. • Megfelelés biztosítása: Az ellenőrzési nyomvonalak és a szabályozási jelentési követelmények automatizálása. • Innováció felgyorsítása: A technikai csapatok mentesítése a rutin feladatok alól, hogy stratégiai kezdeményezésekre koncentrálhassanak.

Ügyfeleinknél a bevezetés első negyedévében általában 40–65%-kal csökkennek a manuális koordinációs feladatok.

Mennyibe kerülnek általában az MCP-kiszolgálók?

A teljes tulajdonlási költség megértése segít a szervezeteknek hatékonyan megtervezni a költségvetést az MCP szerver telepítéséhez különböző telepítési forgatókönyvek esetén.

Javasoljuk, hogy kezdjen ingyenes szerverekkel az alapvető funkciókhoz, majd vegyen igénybe fizetős szolgáltatásokat speciális funkciókhoz, például vállalati RAG-hez vagy átfogó automatizáláshoz.

A vállalati bevezetések általában 60 napon belül teljes költségmegtérülést érnek el a manuális feldolgozás költségeinek csökkenése révén.

Ez is érdekelheti…

Fedezze fel ezeket a kapcsolódó forrásokat az átfogó AI-megoldásokkal kapcsolatos útmutatásokért:

• Legjobb AI-megoldásokat kínáló cégek – A legjobb AI-megoldásokat kínáló cégek összefoglalása. • Átfogó generatív AI-eszközök – Átfogó áttekintés a generatív AI-eszközökről. • Legjobb nagy nyelvi modellekhez használható eszközök – A legjobb eszközök nagy nyelvi modellekhez.

Gyakran feltett kérdések

A legtöbb szerver alapvető Node.js vagy Python beállítást igényel, egyértelmű dokumentációval. Az ingyenes szerverek telepítése általában 30 perc alatt megtörténik.

Ha lehetséges, használja az OAuth-t, korlátozza az API-hozzáférési jogosultságokat, konfigurálja a tűzfalakat az önállóan üzemeltetett telepítésekhez, és rendszeresen ellenőrizze a hozzáférési naplókat.

Igen, az ügynökök egyszerre több szerverhez is csatlakozhatnak, azonban figyelemmel kell kísérni az erőforrások felhasználását és az API sebességkorlátozásokat.

Iratkozzon fel a tároló értesítéseire, tartson fenn tartalék lehetőségeket a kritikus munkafolyamatokhoz, és tesztelje a frissítéseket a staging környezetekben.

A GitHub-tárolók problémakezelőket tartalmaznak, a közösségi Discord-szerverek valós idejű segítséget nyújtanak, a gyártói dokumentáció pedig hibaelhárítási útmutatókat tartalmaz.

Záró gondolatok

Ez a 16 MCP-kiszolgáló alapot biztosít a kifinomult, ügynökalapú mesterséges intelligencia munkafolyamatok kialakításához, amelyek zökkenőmentesen integrálhatók a meglévő üzleti eszközökbe.

Az egyszerű webes adatgyűjtéstől a Fetch segítségével a vállalati szintű szemantikai keresésig a Vectara segítségével, minden szerver specifikus automatizálási igényeket elégít ki, miközben megőrzi a szabványosított felületet, amely lehetővé teszi a több ügynökös koordinációt.

Kezdje ingyenes szerverekkel, hogy ellenőrizze a felhasználási eseteket, majd bővítse speciális fizetős szolgáltatásokkal, ahogyan az igényei változnak.