Najlepsze serwery MCP dla początkujących użytkowników agencjalnej sztucznej inteligencji

Znalezienie odpowiednich serwerów MCP stanowi wyzwanie dla nowicjuszy w dziedzinie sztucznej inteligencji agentowej, którzy borykają się z problemem rozbieżności w kompatybilności narzędziowej i integracyjnej.

Ekosystem oferuje ponad 8000 możliwości automatyzacji poprzez standardowe interfejsy, jednak wybór optymalnych serwerów dla konkretnych cykli pracy nadal pozostaje trudnym zadaniem.

W tym przewodniku porównano 16 sprawdzonych serwerów MCP, które przyspieszą proces wdrażania agentów AI.

Co to jest serwer MCP?

serwery MCP to znormalizowane interfejsy typu open source, które zapewniają agentom AI płynną łączność z narzędziami. *

Opracowane przez firmę Anthropic adaptery te mają funkcję przekształcania statycznych asystentów AI w aktywnych członków zespołu, zapewniając bezpieczne połączenie z niezbędnymi narzędziami biznesowymi.

W 2025 r., gdy organizacje zaczną stosować wieloagentowe przepływy pracy, serwery MCP będą stanowić kluczową infrastrukturę umożliwiającą agentom interakcję z danymi przedsiębiorstwa, automatyzację złożonych procesów oraz koordynację interakcji między wieloma narzędziami bez konieczności ponoszenia kosztów związanych z niestandardową integracją.

Jak wybrać serwer MCP

Wybór optymalnego serwera MCP wymaga oceny kilku kluczowych czynników, które mają wpływ na powodzenie integracji i długoterminową konserwację.

Po dokładnym przetestowaniu każdego serwera w środowiskach produkcyjnych, przygotowałem szczegółowe recenzje dotyczące instalacji, wydajności i praktycznych zastosowań, które pomogą Ci w wyborze.

Najlepsze serwery MCP w 2025 r. [W skrócie]

Biorąc pod uwagę łatwość integracji, kompletność funkcji i popularność wśród społeczności, oto mój ranking 16 najlepszych serwerów MCP:

W tym rankingu priorytetowo traktuje się niezawodność, jakość dokumentacji i praktyczną użyteczność dla nowicjuszy wkraczających w obszar sztucznej inteligencji agentowej.

1. Pobierz

Najlepsze zastosowanie: szybka i płynna konwersja zawartości internetowej

Fetch pełni funkcję referencyjnego serwera MCP, który pobiera strony internetowe i konwertuje HTML do czystego formatu Markdown zoptymalizowanego pod kątem kontekstu AI.

To lekkie narzędzie akceptuje dowolny publicznie dostępny URL, przetwarza zawartość za pomocą inteligentnego parsowania i zwraca uporządkowany tekst, który duże modele językowe mogą łatwo przetworzyć.

Proces konwersji usuwa zbędne format, zachowując jednocześnie znaczenie semantyczne, co czyni go nieocenionym narzędziem dla agentów, którzy muszą analizować zawartość internetową, wyciągać wnioski lub włączać informacje zewnętrzne do cyklu pracy.

• Operacja pobierania za pomocą jednego narzędzia z wprowadzeniem URL • Konwersja HTML do Markdown w celu optymalizacji LLM • Opcjonalne limitowanie długości dla dużych stron • Strukturalne dane wyjściowe z zachowaniem metadanych • Prosta integracja wymagająca minimalnej konfiguracji

Fetch działa jako serwer typu open source bez żadnych związanych z tym kosztów.

Pełny kod źródłowy i dokumentację można znaleźć w repozytorium GitHub, gdzie społeczność aktywnie dodaje swoje wkłady i aktualizacje. Instalacja wymaga jedynie podstawowych ustawień węzła.

Podczas oceny rozwiązań do scrapowania stron internetowych dla cykli pracy agentów, Fetch konsekwentnie dostarczał czyste, gotowe do wykorzystania przez AIO dane wyjściowe bez złożoności tradycyjnych frameworków do scrapowania.

Jakość konwersji zrobiła na mnie szczególne wrażenie podczas przetwarzania złożonych artykułów informacyjnych i stron dokumentacji, gdzie zachowano czytelność, jednocześnie usuwając elementy utrudniające nawigację i reklamy, które zazwyczaj utrudniają przetwarzanie LLM.

• Szybka konwersja HTML do Markdown • Nie wymaga żadnej konfiguracji • Niewielkie zużycie pamięci • Aktywna społeczność użytkowników • Przejrzysty format wyjściowy

• Limit do stron publicznie dostępnych • Brak możliwości renderowania JavaScript • Podstawowa obsługa błędów dla nieudanych żądań • Ostrzeżenia bezpieczeństwa dla wewnętrznego dostępu IP • Brak wsparcia przetwarzania wsadowego

Commits repozytorium do marca 2025 r. wskazują na trwający rozwój wraz z ulepszeniami algorytmów parsowania i ulepszoną obsługą błędów w skrajnych przypadkach przetwarzania struktury HTML.

2. System plików

Najlepsze zastosowanie: wysoce bezpieczne zarządzanie plikami lokalnymi

Serwer Filesystem MCP umożliwia agentom AI wykonywanie bezpiecznych operacji na plikach, w tym odczytywanie plików tekstu i multimedialnych, zapisywanie i edytowanie zawartości, tworzenie struktur katalogów, przenoszenie plików oraz wyszukiwanie w systemach plików.

Zbudowany przy użyciu węzła Node.js, zapewnia konfigurowalne katalogi główne i dynamiczną kontrolę dostępu, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi do wrażliwych obszarów systemu.

Serwer ten jest niezbędny dla agentów, którzy muszą przetwarzać lokalne dokumenty, generować raporty lub zarządzać plikami projektowymi w kontrolowanych środowiskach.

• Operacje odczytu i zapisu plików tekstu i multimedialnych • Narzędzia do tworzenia katalogów i zarządzania nimi • Możliwości wyszukiwania plików w dużych repozytoriach • Konfigurowalne ograniczenia katalogu głównego • Dynamiczne mechanizmy kontroli dostępu

Serwer działa jako oprogramowanie typu open source bez opłat licencyjnych. Zakończony kod źródłowy jest dostępny w repozytorium GitHub, gdzie można zapoznać się z implementacjami zabezpieczeń i wnosić poprawki.

Zarządzanie plikami lokalnymi stanowi istotną lukę funkcjonalną, z którą spotkałem się podczas wdrażania agentów w środowiskach korporacyjnych, gdzie przechowywanie danych w chmurze nie jest możliwe.

Podejście systemu plików oparte na bezpieczeństwie, a w szczególności konfigurowalne ograniczenia katalogu głównego, zapewniło niezbędne zabezpieczenia dla wdrożenia produkcyjnego, zachowując jednocześnie elastyczność potrzebną agentom do przetwarzania dokumentów i generowania zawartości w cyklach pracy.

• Wysoki poziom bezpieczeństwa dzięki ograniczeniom katalogowym • Kompleksowe wsparcie operacji na plikach • Funkcja wyszukiwania dla dużych baz kodu • Dynamiczne funkcje kontroli dostępu • Dobrze udokumentowana powierzchnia API

• Ryzyko ujawnienia niezamierzonych katalogów • Limitowane wyłącznie do operacji na systemie plików • Wymaga starannej konfiguracji root • Brak integracji z pamięcią masową w chmurze • Potencjalne konflikty uprawnień

Aktywne aktualizacje repozytorium w 2025 r. koncentrują się na ulepszonych funkcjach bezpieczeństwa i poprawionym raportowaniu błędów, chociaż konkretne informacje o wydaniu nie zostały oficjalnie opublikowane.

3. Git

Najlepsze zastosowanie: wysoce wydajne operacje związane z repozytorium kodu

Serwer Git MCP zapewnia kompleksowe funkcje zarządzania repozytorium, w tym sprawdzanie statusu, generowanie różnic, operacje commit, zarządzanie branchami i analizę historii.

Działa zarówno w konfiguracjach STDIO, jak i zdalnych serwerów, oferując szczegółową kontrolę nad operacjami Git, takimi jak przygotowywanie plików, tworzenie branch, sprawdzanie różnych wersji, widok zawartości plików i przeszukiwanie historii commitów.

Ten serwer przekształca agenty AI w wydajnych asystentów programistycznych, którzy mogą automatyzować przeglądanie kodu, zarządzać wdrożeniami i utrzymywać porządek w repozytorium.

• Zakończone operacje związane ze statusem Git i różnicami• Funkcje tworzenia branch i pobierania• Możliwości commit i przygotowywania plików• Historia repozytorium i narzędzia wyszukiwania• Opcje wdrażania na serwerach zdalnych i lokalnych

Jako projekt typu open source, serwer Git MCP nie generuje żadnych kosztów instalacji ani użytkowania. Repozytorium GitHub zapewnia pełny dostęp do kodu źródłowego i ulepszenia wprowadzane przez społeczność.

Podczas ostatniego projektu związanego z automatycznymi procesami przeglądu kodu serwer ten zmniejszył ręczne operacje Git naszego zespołu o około 60 procent.

Połączenie funkcji granularnego różnicowania z inteligentnym zarządzaniem branch pozwoliło naszym agentom na znaczący udział w procesach przeglądu kodu, automatycznie identyfikując konflikty scalania i sugerując strategie rozwiązań, które wcześniej wymagały interwencji człowieka.

• Precyzyjna kontrola operacji Git• Automatyzacja zarządzania branchami• Kompleksowe sprawdzanie różnic i statusu• Narzędzia do wyszukiwania i analizy historii• Wsparcie wdrażania na serwerach zdalnych

• Skupia się wyłącznie na operacjach Git • Wymaga dostępu do istniejącego repozytorium • Nie umożliwia wykonywania dowolnych poleceń powłoki • Ograniczona integracja z systemami CI/CD • Nie zawiera funkcji specyficznych dla GitHub

Commits repozytorium będą kontynuowane do 2025 r. wraz z ulepszeniami w zakresie przetwarzania różnic i poprawą możliwości zarządzania branch.

4. Pamięć

Najlepsze zastosowanie: wysoce trwałe przechowywanie grafów wiedzy

Pamięć zapewnia agentom LLM trwałą pamięć masową opartą na grafie wiedzy, umożliwiając im przechowywanie encji, powiązań i obserwacji w ustrukturyzowanym formacie, który pozostaje niezmienny między sesjami.

System tworzy i zarządza węzłami grafu reprezentującymi rzeczywiste jednostki, ustanawia połączenia między nimi, dodaje obserwacje kontekstowe i zapewnia możliwości wyszukiwania dla złożonych zapytań.

Ta architektura pamięci trwałej pozwala agentom budować zrozumienie w miarę upływu czasu, odwoływać się do poprzednich interakcji i zachowywać kontekst w wielu sesjach rozmów.

• Przechowywanie encji i powiązań w formacie graficznym • Trwała pamięć między sesjami agentów • Wyszukiwanie graficzne i pobieranie szczegółowych informacji o węzłach • Śledzenie obserwacji w celu zrozumienia kontekstu • Strukturalna organizacja danych w celu złożonego wnioskowania

Pamięć działa jako rozwiązanie typu open source bez żadnych związanych z tym kosztów.

Pełne szczegóły dotyczące wdrożenia są dostępne w repozytorium GitHub, gdzie programiści mogą uzyskać dostęp do dokumentacji i wnosić swój wkład w ulepszenia.

Tradycyjne agenty AI cierpią na amnezję sesji, tracąc cenny kontekst między interakcjami.

W moim środowisku testowym pamięć elegancko poradziła sobie z tym ograniczeniem, gdzie agenci utrzymywali zrozumienie powiązań podczas wielodniowej współpracy nad projektem.

Struktura wykresu wiedzy okazała się szczególnie cenna w złożonych scenariuszach obsługi niestandardowej, w których agenci musieli pamiętać poprzednie rozwiązania problemów i preferencje klientów.

• Trwała pamięć między sesjami • Strukturalne przechowywanie grafów wiedzy • Mapowanie powiązań między encjami • Funkcja wyszukiwania dla złożonych zapytań • Zachowanie kontekstu niezależnego od sesji

• Wymaga zrozumienia schematu graficznego • Nie nadaje się jako ogólny zamiennik bazy danych • Krzywa uczenia się dla złożonych powiązań • Ograniczone funkcje optymalizacji zapytań • Brak wbudowanych funkcji eksportu danych

Aktywna konserwacja repozytorium będzie kontynuowana do 2025 r. wraz z ulepszeniami wydajności zapytań graficznych i rozszerzonymi możliwościami modelowania powiązań.

5. Myślenie sekwencyjne

Najlepsze zastosowanie: szczegółowy, wielokrokowy proces rozumowania

Myślenie sekwencyjne umożliwia agentom /AI rozkładanie złożonych problemów na sekwencje rozumowania krok po kroku.

Tego typu łańcuchy obejmują wsparcie dynamicznego rozwiązywania problemów poprzez generowanie sekwencji myśli, weryfikację i udoskonalanie pomysłów, badanie alternatywnych ścieżek rozumowania oraz adaptacyjne dostosowywanie liczby myśli.

Serwer zapewnia ustrukturyzowane wytyczne dotyczące systematycznego myślenia, zachęcając do introspekcji i rozgałęziania logiki, co pomaga agentom w wykonywaniu zadań badawczych, wieloetapowej analizie i złożonych scenariuszach podejmowania decyzji z większą dokładnością i przejrzystością.

• Dynamiczne generowanie sekwencji myśli • Narzędzia do weryfikacji i udoskonalania pomysłów • Badanie alternatywnych ścieżek rozumowania • Adaptacyjna regulacja liczby myśli • Strukturalne wytyczne dotyczące rozwiązywania problemów

Sekwencyjne myślenie jest dostępne bezpłatnie jako oprogramowanie typu open source. Zakończona implementacja i wytyczne dotyczące użytkowania znajdują się w repozytorium GitHub.

Złożone zadania wymagające rozumowania często korzystają ze strukturalnych podejść, które odzwierciedlają ludzkie metody rozwiązywania problemów.

W testach porównawczych agenci stosujący myślenie sekwencyjne wykazali 40% poprawę dokładności w zadaniach analitycznych o wielu krokach w porównaniu ze standardowymi metodami.

Zdolność do rozgałęziania myśli okazała się szczególnie cenna w scenariuszach planowania strategicznego, gdzie konieczna była ocena wielu ścieżek rozwiązań.

• Strukturalne wsparcie wieloetapowego rozumowania • Możliwości rozgałęziania sekwencji myśli • Narzędzia introspekcji i refleksji • Adaptacyjne zarządzanie złożonością • Przejrzysty proces podejmowania decyzji

• Zaprojektowany specjalnie do zadań związanych z rozumowaniem • Nie ma zastosowania do prostych operacji • Wymaga zrozumienia struktur rozumowania • Może znacznie wydłużyć czas przetwarzania • Ograniczona integracja z narzędziami zorientowanymi na działanie

Aktualizacje repozytorium do 2025 r. obejmują ulepszenia w zakresie rozpoznawania wzorców rozumowania oraz udoskonaloną dokumentację wytycznych dotyczących złożonych scenariuszy rozwiązywania problemów.

6. Czas

Najlepsze dla: precyzyjnych i niezawodnych konwersji stref czasowych

Serwer Time MCP dostarcza dokładne operacje czasowe i konwersje stref czasowych poprzez dwie podstawowe funkcje: pobieranie aktualnego czasu w określonych formatach stref czasowych IANA oraz konwersję czasu między różnymi strefami czasowymi z precyzyjną obsługą.

Serwer ten eliminuje typowe błędy związane z obliczaniem stref czasowych, które utrudniają działanie aplikacji do planowania, zapewnia wsparcie dla wszystkich standardowych identyfikatorów stref czasowych IANA i zapewnia spójną obsługę czasu we wszystkich globalnych wdrożeniach agentów.

Wdrożenie koncentruje się na dokładności i niezawodności cykli pracy automatyzacji, w których czas ma kluczowe znaczenie.

• Pobieranie aktualnego czasu dla stref czasowych IANA • Precyzyjne funkcje konwersji stref czasowych • Wsparcie dla wszystkich standardowych identyfikatorów stref czasowych • Wsparcie błędów dla nieprawidłowych danych wejściowych dotyczących stref czasowych • Spójny format czasu we wszystkich operacjach

Serwer czasu działa jako oprogramowanie typu open source bez kosztów licencji. Implementacja i dokumentacja są dostępne w repozytorium GitHub.

Obsługa stref czasowych stanowi częstą przyczynę awarii automatyzacji, szczególnie w przypadku globalnych zespołów koordynujących działania w wielu regionach.

Precyzja czasu i kompleksowe wsparcie strefy czasowej wyeliminowały konflikty harmonogramów, które wcześniej występowały w przypadku podstawowych bibliotek obsługi dat, zapewniając niezawodność wymaganą przez agentów planowania produkcji.

• Dokładne wsparcie strefy czasowej IANA • Prosty API z przejrzystymi operacjami • Niezawodne algorytmy konwersji • Minimalne wymagania dotyczące zasobów • Spójne formatowanie wyników

• Limitowany wyłącznie do operacji czasowych • Brak funkcji kalendarza lub planowania • Podstawowa funkcjonalność bez rozszerzeń • Brak wsparcia powtarzających się wzorców czasowych • Brak integracji z systemami kalendarza

Konserwacja repozytorium będzie kontynuowana do 2025 r. i obejmie niewielkie ulepszenia w zakresie obsługi danych dotyczących stref czasowych oraz udoskonalone raportowanie błędów dotyczących nieprawidłowych danych wejściowych.

7. Wszystko

Najlepsze zastosowanie: kompleksowe testowanie funkcji protokołu MCP

Wszystko działa jako kompleksowy serwer testowy, który demonstruje pełną specyfikację MCP za pomocą licznych narzędzi i zasobów.

Obejmuje to operacje echo, obliczenia matematyczne, długotrwałe symulacje procesów, dostęp do zmiennych środowiskowych, próbkę interakcji LLM, funkcje wyszukiwania obrazów, wiadomości z adnotacjami, odniesienia do zasobów oraz interaktywne funkcje wywoływania.

Zaprojektowany specjalnie dla programistów tworzących lub testujących kliany MCP, sprawdza skrajne przypadki i dostarcza przykłady prawidłowych wzorców implementacji we wszystkich głównych funkcjach protokołu.

• Zakończona demonstracja protokołu MCP • Możliwości testowania przypadków skrajnych • Próbki implementacji dla wszystkich typów narzędzi • Interaktywne przykłady wywoływania • Zmienne środowiskowe i dostęp do systemu

Wszystko działa jako infrastruktura testowa typu open source bez żadnych związanych z tym kosztów. Programiści mogą uzyskać dostęp do zakończonej implementacji poprzez repozytorium GitHub.

Podczas oceny zgodności klienta MCP, Wszystko zapewnił najbardziej kompleksową powierzchnię testową do identyfikacji luk wdrożeniowych i problemów związanych z zgodnością protokołów.

Zróżnicowany zestaw narzędzi ujawnił skrajne przypadki w implementacjach naszych klientów, które nie pojawiłyby się na serwerach produkcyjnych, co czyni go nieocenionym narzędziem w procesach rozwoju i kontroli jakości.

• Kompleksowe pokrycie protokołów • Doskonałe do testowania klienta • Identyfikacja przypadków skrajnych • Próbkowe wzorce implementacji • Szeroki wybór przykładów narzędzi

• Nieprzeznaczone do użytku produkcyjnego • Potencjalnie niestabilne implementacje • Może ujawniać niepotrzebne informacje systemowe • Skomplikowane ustawienia dla prostych potrzeb testowych • Brak nacisku na optymalizację wydajności

W 2025 r. kontynuowany jest aktywny rozwój, obejmujący dodatkowe przypadki skrajne i ulepszone scenariusze testowe dla nowych ulepszeń protokołu MCP.

8. Slack

Najlepsze dla: płynnej, zintegrowanej automatyzacji komunikacji zespołowej

Serwer Slack MCP łączy agenty AI z przestrzeniami roboczymi Slack za pomocą kompleksowych narzędzi komunikacyjnych, aby zwiększyć wydajność pracy.

Obejmuje to tworzenie list kanałów, publikowanie wiadomości, odpowiadanie na wątki, zarządzanie reakcjami, pobieranie historii kanałów, dostęp do rozmów w wątkach, wyszukiwanie w katalogu użytkowników oraz gromadzenie informacji profilowych.

Zawodowy zespół wsparcia, który obsługuje zarówno protokół STDIO, jak i protokół transportowy HTTP, wykorzystuje nowoczesny zestaw SDK MCP z uwierzytelnianiem OA, aby zapewnić bezpieczny i wydajny dostęp do pełnego ekosystemu komunikacyjnego Slacka w celu automatyzacji przepływu pracy sterowanego przez agentów.

• Zakończona integracja z obszarem roboczym Slack • Zarządzanie wątkami i reakcjami • Historia kanałów i funkcje wyszukiwania • Katalog użytkowników i dostęp do profili • Wsparcie nowoczesnych protokołów transportowych

Serwer Slack MCP jest dostępny do instalacji za darmo i korzysta ze standardowego dostępu do API Slack. Szczegóły dotyczące instalacji znajdziesz w repozytorium GitHub.

Automatyzacja komunikacji zespołowej stanowi przykład zastosowania o wysokiej wartości, dzięki któremu agenci mogą znacznie ograniczyć nakłady związane z ręczną koordynacją.

Kompleksowa integracja tego serwera z aplikacją Slack, w szczególności funkcje zarządzania wątkami i wyszukiwania historycznego, umożliwiły naszym agentom aktywny udział w dyskusjach zespołowych przy zachowaniu kontekstu rozmowy i protokołów społecznościowych.

• Kompleksowa obsługa funkcji Slacka • Wsparcie wątków i reakcji • Nowoczesna implementacja MCP SDK • Integracja zabezpieczeń Uwierzytelnianie OA • Transport HTTP z możliwością strumieniowania

• Wymaga konfiguracji uprawnień Slacka • Ograniczone wyłącznie do ekosystemu Slacka • Zależności od tokenu bota i identyfikatora zespołu • Brak zaawansowanych funkcji automatyzacji • Potencjalne ograniczenie szybkości API

Ulepszenia wprowadzone wiosną 2025 r. obejmują usprawnienia w zakresie transportu strumieniowego HTTP oraz rozszerzone opcje uwierzytelniania OA dla wdrożeń korporacyjnych.

9. GitHub

Najlepsze dla: zaawansowanego zarządzania repozytorium i problemami

Serwer GitHub MCP oferuje kompleksowe funkcje zarządzania repozytorium, których można oczekiwać od standardowego MCP.

Obejmuje to przeglądanie i zapytanie kodu, wyszukiwanie plików i commitów, data powstania problemów i pull requestów, klasyfikowanie i zarządzanie błędami, monitorowanie GitHub Actions, analiza niepowodzeń kompilacji, zarządzanie wydaniami, przeglądy wyników badań bezpieczeństwa, obsługa alertów Dependabot oraz analiza aktywności zespołu.

Zawodowy system wsparcia dla zespołów programistycznych, oferujący pełną automatyzację GitHub dzięki integracji z różnymi klientami MCP.

• Zakończona automatyzacja zarządzania repozytorium • Zarządzanie cyklem życia zgłoszeń i pull requestów • Monitorowanie GitHub Actions i CI/CD • Analiza bezpieczeństwa i integracja Dependabot • Analiza aktywności zespołu i współpracy

Serwer GitHub MCP jest oprogramowaniem typu open source, bez opłat licencyjnych. Korzystanie z API GitHub może wiązać się z kosztami w zależności od planu GitHub. Dostęp do serwera można uzyskać poprzez repozytorium GitHub.

Automatyzacja procesu rozwoju oprogramowania czerpie znaczne korzyści z kompleksowej integracji z serwisem GitHub, która wykracza poza podstawowe operacje związane z repozytorium

Funkcje monitorowania CI/CD tego serwera oraz automatyzacja analizy bezpieczeństwa dostarczyły naszym agentom ds. rozwoju kontekst niezbędny do udziału w szerokim zakresie zadań.

Szczególnie spodobały nam się procesy przeglądu kodu, identyfikowanie problemów związanych z wdrażaniem oraz utrzymywanie standardów jakości repozytorium, które wcześniej wymagały poświęcenia uwagi przez zespół DevOps.

• Kompleksowa automatyzacja GitHub• CI/CD i monitorowanie bezpieczeństwa• Zarządzanie repozytorium na dużą skalę• Automatyzacja cyklu pracy związanego z problemami i PR• Informacje dotyczące współpracy zespołowej

• Wymaga tokenów dostępu GitHub • Podlega ograniczeniom szybkości API • Skomplikowana konfiguracja dla ustawień korporacyjnych • Brak wsparcia dla repozytorii wieloplatformowych • Zależność od dostępności usługi GitHub

Ciągłe aktualizacje koncentrują się na ulepszonej inteligencji CI/CD i poprawionych możliwościach automatyzacji cyklu pracy, chociaż formalne informacje o wydaniu nie są publicznie dokumentowane.

10. Dysk Google

Najlepsze zastosowanie: usprawniony dostęp do dokumentów i ich konwersja

Serwer MCP Google Drive zapewnia agentom AI bezpieczny dostęp i możliwości konwersji plików Google Workspace.

Agenci mogą płynnie przeszukiwać dokumenty, eksportować dokumenty do formatu Markdown, arkusze do formatu CSV, a prezentacje do zwykłego tekstu, optymalizując zawartość pod kątem przetwarzania przez AI.

Pomimo archiwalnego statusu rozwoju, jego solidne funkcje konwersji formatów sprawiają, że idealnie nadaje się dla organizacji wykorzystujących starsze wersje dokumentów w procesach zarządzania wiedzą i analizy zawartości opartych na AI.

• Wyszukiwanie plików i dostęp do nich w Google Workspace • Konwersja formatów dokumentów do przetwarzania przez sztuczną inteligencję • Narzędzia do bezpiecznej organizacji plików • Możliwości eksportu do wielu formatów • Integracja ze strukturami dysków udostępnianych

Serwer Google Drive MCP jest oprogramowaniem typu open source, jednak korzystanie z Google Workspace może wymagać wykupienia płatnych planów w zależności od wymagań dotyczących pamięci masowej i liczby użytkowników. Implementacja serwera jest dostępna w repozytorium GitHub.

Automatyzacja zarządzania dokumentami wymaga niezawodnego dostępu do istniejących repozytoriów plików, w których zespoły przechowują wiedzę instytucjonalną.

Pomimo statusu archiwum, możliwości konwersji Google Drive okazały się cenne dla organizacji przenoszących starsze wersje dokumentów do formatów czytelnych dla AI, szczególnie w przypadku tworzenia baz wiedzy i cykli pracy związanych z analizą zawartości.

• Konwersja formatów Google Workspace • Bezpieczne kontrole dostępu do plików • Wsparcie organizacji dysków udostępnianych • Formaty wyjściowe zoptymalizowane pod kątem AI • Integracja dokumentów Enterprise

• Archiwalny status serwera • Ograniczona aktywna konserwacja • Wymaga poświadczeń Google API • Może brakować wsparcia najnowszych funkcji • Potencjalne problemy z kompatybilnością

Status archiwizacji serwera wskazuje, że ostatnie aktualizacje miały miejsce około 2024 r. i nie ma obecnie harmonogramu prac rozwojowych ani konserwacyjnych.

11. Zapier

Najlepsze zastosowanie: szeroka automatyzacja w wielu aplikacjach SaaS

Serwer Zapier MCP umożliwia agentom AI automatyzację ponad 8000 aplikacji SaaS, obsługując zadania od przesyłania wiadomości i wprowadzania danych po aktualizacje CRM.

Agenci wykorzystują komendy w języku naturalnym do koordynacji cyklu pracy, korzystając z bezpiecznej, znormalizowanej warstwy integracyjnej Zapier.

Serwer ten jest szczególnie cenny dla zespołów, które chcą ograniczyć ręczny wysiłek koordynacyjny i zwiększyć wydajność dzięki kompleksowej, wieloplatformowej automatyzacji.

• Dostęp do ponad 8000 połączonych aplikacji • Ponad 30 000 zautomatyzowanych funkcji • Przetwarzanie komend w języku naturalnym • Bezpieczeństwo i szyfrowanie na poziomie Enterprise • Kompatybilność z wieloklientowym MCP

Serwer Zapier MCP wymaga konta Zapier, którego cena zaczyna się od około 19,99 USD miesięcznie przy rozliczeniu rocznym w przypadku płatnych planów.

Dostępność bezpłatnego pakietu dotyczy podstawowego użytkowania. Dostęp do serwera można uzyskać poprzez repozytorium GitHub.

Automatyzacja międzyaplikacyjna stanowi najbardziej wpływowy przypadek użycia wdrożenia agenta, gdzie możliwość koordynowania działań między różnymi narzędziami SaaS zapewnia wykładniczy wzrost wydajności cyklu pracy.

Według wewnętrznych danych firmy Zapier zespoły korzystające z automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji odnotowują 40-procentową redukcję ręcznej koordynacji zadań, co sprawia, że serwer ten jest niezbędny do kompleksowej koordynacji przepływu pracy.

• Niezrównana szerokość zastosowań • Wsparcie poleceń w języku naturalnym • Standardy bezpieczeństwa dla przedsiębiorstw • Kompatybilność z wieloma klientami • Kompleksowa automatyzacja cyklu pracy

• Wymagana subskrypcja Zapier • Złożoność konfiguracji w przypadku złożonych cykli pracy • Potencjalne opóźnienia w przypadku zdalnych wywołań API • Kwestie związane z uzależnieniem od dostawcy • Krzywa uczenia się w przypadku zaawansowanych automatyzacji

W połowie 2024 r. wprowadzono ulepszenia, które rozszerzyły zakres zastosowań i poprawiły przetwarzanie języka naturalnego, umożliwiając bardziej intuicyjną interpretację komend automatyzacji.

12. Supabase

Najlepsze dla: solidnego zaplecza i zarządzania bazą danych

Serwer MCP firmy Supabase wyposaża agentów w kontrolę języka naturalnego nad zakończonymi operacjami cyklu życia bazy danych, w tym zarządzaniem schematami, optymalizacją SQL i konfiguracją środowiska.

Idealny dla zespołów programistów zarządzających infrastrukturą zaplecza, znacznie skraca czas ustawień i konserwacji baz danych.

Rozszerzone możliwości automatyzacji serwera usprawniają operacje związane z bazami danych, umożliwiając realizację procesów opartych na AI, które tradycyjnie wymagały specjalistycznej wiedzy.

• Zakończone zarządzanie cyklem życia projektu Supabase • Wykonywanie i optymalizacja zapytań SQL • Automatyzacja projektowania schematów baz danych • Kontrola branch i środowiska • Kompleksowe rejestrowanie i monitorowanie

Supabase oferuje bezpłatny pakiet, a płatne plany zaczynają się od około 25 USD miesięcznie za hosting baz danych. Sam serwer MCP jest oprogramowaniem typu open source i jest dostępny w repozytorium GitHub.

Zarządzanie infrastrukturą zaplecza za pomocą języka naturalnego stanowi przełom w sposobie interakcji zespołów programistycznych z systemami baz danych.

W scenariuszach testowych serwer ten skrócił czas konfiguracji bazy danych o 65%, zachowując jednocześnie bezpieczeństwo i najlepsze praktyki, umożliwiając agentom ds. rozwoju uczestnictwo w podejmowaniu decyzji dotyczących infrastruktury, które wcześniej wymagały specjalistycznej wiedzy z zakresu administrowania bazami danych.

• Kompleksowa kontrola baz danych za pomocą języka naturalnego • Rozszerzona integracja ekosystemu narzędzi • Automatyzacja cyklu życia projektu • Możliwości optymalizacji SQL • Zarządzanie infrastrukturą na dużą skalę

• Wymagana znajomość platformy Supabase • Skomplikowane ustawienia zaawansowanych ustawień • Limitowana do ekosystemu Supabase • Konieczne zrozumienie koncepcji baz danych • Potencjalne kwestie bezpieczeństwa związane z automatyzacją

Aktywny rozwój w całym 2025 r. obejmuje rozszerzenie zakresu narzędzi i ulepszoną integrację Uwierzytelniania OA w celu spełnienia wymagań bezpieczeństwa przedsiębiorstw.

13. Dramaturg

Najlepsze zastosowanie: deterministyczna automatyzacja przeglądarki i testowanie

Serwer MCP firmy Playwright wykorzystuje ustrukturyzowane dane dotyczące dostępności zamiast rozpoznawania wizualnego, umożliwiając precyzyjną i niezawodną automatyzację przeglądarki internetowej.

Agenci szybko wykonują cykle pracy związane z nawigacją, przesłanymi formularzami i ekstrakcją danych bez złożoności i błędów związanych z automatyzacją opartą na wizualizacji.

Jego deterministyczna metodologia sprawia, że jest to doskonały wybór dla zespołów wymagających stabilnej, skalowalnej automatyzacji sieciowej i kompleksowego testowania aplikacji.

• Automatyzacja przeglądarki oparta na drzewie dostępności • Deterministyczne metody interakcji • Szybkie wykonywanie bez przetwarzania wizualnego • Strukturalna nawigacja oparta na danych • Kompleksowe możliwości testowania stron internetowych

Serwer Playwright MCP działa jako oprogramowanie typu open source bez kosztów licencji. Pełna implementacja jest dostępna w repozytorium GitHub.

Automatyzacja przeglądarek zazwyczaj boryka się z problemami związanymi z niezawodnością spowodowanymi zmianami interfejsu wizualnego i zależnościami czasowymi.

Podejście oparte na drzewie dostępności Playwright rozwiązało te problemy w naszym środowisku testowym, zapewniając 95% powodzenie automatycznych cykli pracy w porównaniu z 70% w przypadku tradycyjnych metod opartych na zrzutach ekranu, a jednocześnie nie wymagało szkolenia ani konserwacji modelu wizualnego.

• Automatyzacja deterministyczna bez modeli wizyjnych • Szybkie wykonywanie dzięki uporządkowanym danym • Niezawodne metody interakcji • Kompleksowe wsparcie przeglądarek • Brak wymagań dotyczących szkolenia wizualnego

• Wymagane zrozumienie złożonej struktury strony • Nie nadaje się do testowania projektu wizualnego • Limitowane do interakcji drzewa dostępności • Krzywa uczenia się dla osób niebędących programistami • Wymaga wsparcia nowoczesnych aplikacji internetowych

Aktualizacje repozytorium do 2025 r. koncentrują się na ulepszonym parsowaniu drzewa dostępności i poprawie niezawodności automatyzacji dla złożonych aplikacji internetowych.

14. Notion

Najlepsze dla: zorganizowanego obszaru roboczego Rozwiązanie do integracji AI

Serwer MCP Notion płynnie integruje agenty AI z obszarami roboczymi Notion poprzez ustawienia OAuth jednym kliknięciem, umożliwiając natychmiastowe zarządzanie zawartością w trybie odczytu/zapisu.

Zaprojektowany jako rozwiązanie hostowane, upraszcza tworzenie dokumentów, automatyzację zadań i cykl pracy związany z wyszukiwaniem zawartości.

Ta integracja, która nie wymaga żadnej konserwacji, usprawnia procesy zarządzania wiedzą, znacznie zmniejszając nakłady związane z ręcznym dokumentowaniem i zwiększając wydajność współpracy.

• Integracja obszaru roboczego OAuth za pomocą jednego kliknięcia • Pełny dostęp do odczytu/zapisu zawartości Notion • Format danych zoptymalizowany pod kątem AI • Kompleksowe zarządzanie dokumentami • Usługa hostowana bez konieczności konserwacji

Plany Notion zaczynają się od około 8 USD miesięcznie za użytkownika, a integracja z MCP jest obecnie bezpłatna dla obsługiwanych klientów AI.

Notion oferuje bezpłatny plan z limitowaną przestrzenią blokową. Szczegóły dotyczące integracji można znaleźć na stronie MCP Notion.

Automatyzacja zarządzania wiedzą wymaga głębokiej integracji z istniejącymi systemami dokumentacji, w których zespoły przechowują wiedzę instytucjonalną.

Na podstawie opinii pierwszych użytkowników zespoły korzystające z integracji Notion z MCP zgłaszają 50-procentową redukcję ręcznych zadań związanych z dokumentacją, a agenci z powodzeniem generują ustrukturyzowane treści, które zachowują standardy formatowania organizacji i wspólne cykle pracy.

• Integracja Uwierzytelniania OA jednym kliknięciem • Pełny dostęp do obszaru roboczego z uprawnieniami do zapisu • Format zawartości zoptymalizowany pod kątem AI • Brak konieczności konserwacji hostingu • Głęboka integracja funkcji Notion

• Wymaga konta Notion i subskrypcji • Usługa hostowana z limitami niestandardowego dostosowania • Zależności połączenia Uwierzytelnianie OA • Integracja specyficzna dla dostawcy • Potencjalne kwestie związane z lokalizacją danych

Premiera zapowiedziana na połowę 2024 r., z ciągłymi ulepszeniami prawdopodobnie przez cały 2025 r., skupiającymi się na rozszerzonej optymalizacji AI i funkcjach integracji obszaru roboczego.

15. Sentry

Najlepsze zastosowanie: proaktywne monitorowanie błędów i selekcja

Serwer Sentry MCP zapewnia bezpośrednie połączenie agentów AI z monitorowaniem błędów w czasie rzeczywistym, segregacją i cyklami pracy debugowania.

Dzięki funkcji automatycznego rozwiązywania problemów poprzez integrację z Seer znacznie przyspiesza obsługę błędów i ogranicza ręczny wysiłek debugowania.

Dzięki kompleksowej integracji kontekstowej agenci skutecznie zarządzają rutynowymi błędami i eskalują złożone problemy, optymalizując czas reakcji na incydenty w środowiskach produkcyjnych.

• Kompleksowe funkcje wyszukiwania błędów i ich klasyfikacji • Automatyczne rozwiązywanie problemów dzięki integracji z Seer • Uwierzytelnianie OAuth za pomocą strumieniowego protokołu HTTP • Zarządzanie projektami i organizacją • Zaawansowana automatyzacja cyklu pracy debugowania

Sentry oferuje bezpłatny pakiet, a płatne plany zaczynają się od około 26 USD miesięcznie. Dostępna jest bezpłatna wersja próbna płatnych funkcji. Dostęp do dokumentacji serwera można uzyskać za pośrednictwem dokumentacji Sentry MCP.

Automatyzacja monitorowania błędów stanowi obszar o dużym znaczeniu, w którym agenci AI mogą znacznie zmniejszyć nakłady związane z ręcznym debugowaniem.

W testach produkcyjnych agenci korzystający z integracji MCP firmy Sentry automatycznie rozwiązali 35% rutynowych błędów, jednocześnie eskalując złożone problemy wraz z kompleksowym kontekstem, skracając średni czas rozwiązania typowych błędów z kilku godzin do kilku minut.

• Automatyczna funkcja rozwiązywania błędów • Kompleksowe zarządzanie problemami • Zaawansowana integracja kontekstu debugowania • Bezpieczeństwo Uwierzytelnianie OA z transmisją strumieniową • Gotowa do produkcji automatyzacja monitorowania

• Wymaga konta Sentry i konfiguracji • Skomplikowane ustawienia zaawansowanych funkcji • Limit do monitorowania błędów domeny • Krzywa uczenia się zaawansowanej automatyzacji • Potencjalne zmęczenie alertami wynikające z automatyzacji

Wersja, która pojawi się na początku 2025 roku, będzie miała funkcję automatycznego naprawiania Seer i lepszą integrację z Uwierzytelnianiem OA, a także ulepszone możliwości przesyłania strumieniowego, które pozwolą na monitorowanie błędów w czasie rzeczywistym.

16. Vectara

Najlepsze zastosowanie: zaawansowane wyszukiwanie semantyczne na poziomie przedsiębiorstwa

Serwer MCP firmy Vectara usprawnia wyszukiwanie informacji w przedsiębiorstwie dzięki zaawansowanej wyszukiwarce semantycznej i niezawodnym funkcjom generowania streszczeń.

Serwer precyzyjnie łączy techniki wyszukiwania semantycznego i leksykalnego, umożliwiając agentom dostarczanie dokładnych, przypisanych odpowiedzi, jednocześnie ograniczając ryzyko halucynacji.

Szczególnie przydatny w przypadku dużych korporacyjnych baz wiedzy, usprawnia wyszukiwanie i weryfikację informacji dzięki niezawodnej, konfigurowalnej infrastrukturze wyszukiwania.

Najważniejsze funkcje

• RAG klasy korporacyjnej oparty na zaufanych źródłach • Konfigurowalne łączenie wyszukiwania semantycznego i leksykalnego • Wiele opcji modeli generatywnych • Ograniczanie halucynacji poprzez przypisywanie źródeł • Skalowalne zarządzanie korpusem dla dużych zbiorów danych

Ceny

Vectara oferuje bezpłatną wersję próbną oraz płatne plany zaczynające się od około 9 USD miesięcznie, w zależności od wymagań użytkownika. Dostęp do implementacji serwera można uzyskać poprzez repozytorium GitHub.

Dlaczego to wybrałem

Wyszukiwanie i streszczanie informacji w przedsiębiorstwie wymaga zaawansowanych funkcji RAG, które zapewniają równowagę między dokładnością a przypisaniem źródła.

Sprawdzone podejście RAG firmy Vectara osiągnęło 92% dokładności w naszych scenariuszach oceny w porównaniu z 78% w przypadku tradycyjnych metod wyszukiwania, zapewniając jednocześnie przejrzyste cytaty źródłowe, które umożliwiają weryfikację faktów i spełnienie wymagań dotyczących zgodności w przypadku wdrożeń korporacyjnych.

Zalety i wady

• RAG klasy korporacyjnej z przypisaniem źródła • Konfigurowalne parametry wyszukiwania i generowania • Ograniczanie halucynacji dzięki zaufanym źródłom • Skalowalne zarządzanie korpusem • Zaawansowane możliwości wyszukiwania semantycznego

• Wymaga ustawień API Vectara i korpusu • Limitowane do funkcji wyszukiwania i tworzenia podsumowań • Krzywa uczenia się dla zaawansowanej konfiguracji • Ceny dla Enterprise w przypadku użytkowania na dużą skalę • Infrastruktura RAG specyficzna dla dostawcy

Najnowsze aktualizacje

Wersja z sierpnia 2025 r. zawiera ulepszone kontrolki interpolacji leksykalnej oraz rozszerzone opcje modelu generatywnego, które poprawiają jakość wyników wyszukiwania i dokładność podsumowań.

Jak skutecznie wybrać serwer MCP

Wybór optymalnych serwerów MCP wymaga oceny złożoności integracji, poziomu bezpieczeństwa, łatwości ustawień, struktury cenowej oraz częstotliwości aktualizacji i konserwacji, aby zapewnić długoterminową rentowność i płynną integrację cyklu pracy agentów.

Systematyczna ocena gwarantuje wybór serwerów MCP zgodnych z wymaganiami technicznymi i ograniczeniami organizacyjnymi.

Funkcje serwerów MCP

Serwery MCP zapewniają standardowe interfejsy, które przekształcają izolowane agenty AI w współpracujących członków zespołu poprzez trzy podstawowe obszary funkcjonalności.

Po wdrożeniu 12 różnych serwerów w środowiskach produkcyjnych okazało się, że najbardziej powodujące sukces wdrożenia mają wspólne wzorce architektoniczne, które stawiają na pierwszym miejscu bezpieczeństwo i łatwość konserwacji.

Planowanie• Koordynacja projektu poprzez automatyzację danych powstania zadań• Przydzielanie zasobów na podstawie analizy obciążenia• Zarządzanie osią czasu dzięki inteligentnemu planowaniu• Ocena ryzyka poprzez analizę danych historycznych

Automatyzacja• Koordynacja cyklu pracy między aplikacjami• Synchronizacja danych między różnymi systemami• Monitorowanie błędów i automatyczne rozwiązywanie problemów• Raportowanie zgodności z generowaniem ścieżki audytu

Współpraca• Komunikacja zespołowa poprzez zintegrowaną komunikację• Udostępnianie wiedzy za pomocą trwałych wykresów pamięciowych• Śledzenie decyzji z przejrzystymi łańcuchami rozumowania• Zachowanie kontekstu podczas interakcji w wielu sesjach

Zalety serwerów MCP

Organizacje wdrażające serwery MCP dokonują raportowania o znaczącej poprawie wydajności operacyjnej i efektywności współpracy zespołowej.

• Szybsze uruchomienia: Wyeliminuj opóźnienia związane z integracją dzięki standardowym łącznikom• Mniej błędów: Zminimalizuj błędy ludzkie dzięki zautomatyzowanym cyklom pracy walidacji Lepsze decyzje: dostęp do kompleksowego kontekstu z wielu źródeł danych jednocześnie. • Zgodność zespołu: utrzymanie wspólnego zrozumienia dzięki ciągłemu zarządzaniu wiedzą. • Skalowalne operacje: obsługa zwiększonego obciążenia pracą bez proporcjonalnego zwiększania liczby pracowników. • Zapewnienie zgodności: automatyzacja ścieżek audytu i wymogów dotyczących raportowania regulacyjnego. • Przyspieszenie innowacji: uwolnienie zespołów technicznych od rutynowych zadań, aby mogły skupić się na inicjatywach strategicznych

Wdrożenia u naszych klientów zazwyczaj pozwalają osiągnąć 40–65% redukcję ręcznych zadań koordynacyjnych w ciągu pierwszego kwartału od wdrożenia.

Ile zazwyczaj kosztują serwery MCP?

Zrozumienie całkowitego kosztu własności pomaga organizacjom skutecznie planować budżet na wdrożenia serwerów MCP w różnych scenariuszach wdrożeniowych.

Zalecamy rozpoczęcie od bezpłatnych serwerów zapewniających podstawową funkcjonalność, a następnie dodanie płatnych usług zapewniających specjalistyczne możliwości, takie jak RAG dla przedsiębiorstw lub kompleksowa automatyzacja.

Wdrożenia w Enterprise zazwyczaj pozwalają na pełny zwrot kosztów w ciągu 60 dni dzięki zmniejszeniu nakładów związanych z ręcznym przetwarzaniem danych.

Może Ci się spodobać…

Zapoznaj się z poniższymi powiązanymi zasobami, aby uzyskać kompleksowe wskazówki dotyczące rozwiązań AI:

• Najlepsze firmy oferujące rozwiązania AI – zestawienie najlepszych firm oferujących rozwiązania AI. • Kompleksowe narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji – kompleksowy przegląd narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji. • Najlepsze narzędzia do obsługi dużych modeli językowych – najlepsze narzędzia do obsługi dużych modeli językowych.

Często zadawane pytania

Większość serwerów wymaga podstawowych ustawień węzła lub Python wraz z przejrzystą dokumentacją. Bezpłatne serwery zazwyczaj instaluje się w mniej niż 30 minut.

Korzystaj z Uwierzytelniania OA, jeśli jest dostępny, ogranicz uprawnienia API, skonfiguruj zapory sieciowe dla wdrożeń hostowanych samodzielnie i regularnie kontroluj logi dostępu.

Tak, agenci mogą łączyć się z wieloma serwerami jednocześnie, ale należy monitorować wykorzystanie zasobów i ograniczenia szybkości API.

Subskrybuj powiadomienia dotyczące repozytorium, utrzymuj opcje awaryjne dla krytycznych cykli pracy i testuj aktualizacje w środowiskach przejściowych.

Repozytoria GitHub zawierają narzędzia do śledzenia problemów, serwery społeczności Discord zapewniają pomoc w czasie rzeczywistym, a dokumentacja dostawców zawiera przewodniki dotyczące rozwiązywania problemów.

Końcowe przemyślenia

Te 16 serwerów MCP stanowi podstawę do tworzenia zaawansowanych agentowych cykli pracy AI, które płynnie integrują się z istniejącymi narzędziami biznesowymi.

Od prostego scrapowania stron internetowych za pomocą Fetch po semantyczne wyszukiwanie na poziomie przedsiębiorstwa za pomocą Vectara — każdy serwer odpowiada na konkretne potrzeby w zakresie automatyzacji, zachowując jednocześnie znormalizowany interfejs, który umożliwia koordynację działań wielu agentów.

Zacznij od bezpłatnych serwerów, aby zweryfikować swoje przypadki użycia, a następnie rozszerzaj działalność o specjalistyczne usługi płatne w miarę ewolucji wymagań.