我最近一直在研究Claude，我对它只是回答问题感到有点厌烦。
我希望它能做一些事情，比如从网站拉取数据，或者浏览我的 GitHub。当我第一次让一个MCP服务器运行起来的时候，我非常兴奋——感觉就像解锁了一个外挂。
就在那时，我发现了这种叫做 MCP 服务器的东西。它们就像小帮手，让你的 AI 与工具和应用程序交互。开源、免费，而且说实话，玩起来还挺有意思的。
这里分享我尝试过的五款让我“哇，这太棒了”的MCP服务器。
以下是我最近一直在研究的五个MCP服务器。
1.Stagehand：浏览网页AI工具Stagehand 是Browserbase推出的一款很酷的工具。它能让你的 AI 像打开浏览器一样——点击链接、抓取文本等等。我用它从一个美食博客上抓取了一堆菜谱标题，用于一个项目，这比我自己写脚本容易多了。
git clone https://github.com/browserbase/stagehand-mcp cd stagehand-mcp npm install npm start1.2.3.4.它在 localhost:3000 上运行。然后我告诉 Claude（使用 Claude Desktop，它非常适合这个功能）：
Go to a news site and get the top headlines.Stagehand zipped over, snatched the titles, and Claude spit them back out. So handy for stuff like checking prices or pulling data without coding.to a news site andget the top headlines.Stagehand zipped over, snatched the titles, and Claude spit them back out. So handy for stuff like checking prices or pulling data without coding.1.Stagehand是免费且开源的，并且不会像我尝试过的其他一些网络工具那样崩溃。
2.Jupyter：轻松处理数据这是给所有喜欢玩数字的人准备的。Jupyter MCP 服务器可以让你的 AI 处理 Jupyter 笔记本——你知道的，就是那些用于数据的编码应用程序。我不是数据科学家，但我让 Claude 看了我在咖啡店消费的 CSV 文件（说实话，这挺尴尬的），然后告诉我发生了什么。
以下是设置方法：
git clone https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp cd jupyter-notebook-mcp pip install -r requirements.txt python server.py1.2.3.4.它在 localhost:8000 上运行。比如我告诉 Claude：
Open coffee.csv and tell me how much I spent on lattes.and tell me how much I spent on lattes.1.Claude做了一个笔记本，运行了一些 Python 程序，然后说道：
You dropped $87.50 on lattes this month. Ouch.87.50 on lattes this month. Ouch.1.我不需要自己写任何代码。就像有个书呆子朋友帮你算算账一样。
3.Opik：监控你的AIOpik 来自Comet，它专注于监控你的 AI。比如，如果它开始出现异常，Opik 会告诉你原因。我曾经有一个 AI 机器人总是给出愚蠢的答案，Opik 帮我发现它是不是触及了某些 API 的极限。
安装如下：
git clone https://github.com/comet-ml/opik cd opik ./opik.sh1.2.3.然后将其添加到一些代码中：
import opikopik.configure(use_local=True)@opik.trackdefask_something(question): return"You asked: " + questionask_something("What’s for dinner?")I asked Claude to check the logs:1.2.3.4.5.6.7.8.9.Show me what my AI’s been up to.1.它向我显示了每个调用、时长等等所有问题。它就像你的人工智能的侦探，帮助你快速发现问题。
4.GitHub：与你一起编码的人工智能这个服务器直接来自 GitHub，它可以让你的 AI 深入挖掘你的代码库。我以前忙得不可开交，需要查看项目进度，又不想打开无数个标签页的时候就用过它。比如刚刚Claude还给了我一份未解决的问题清单，超级有用。
设置如下：
git clone https://github.com/github/github-mcp-server cd github-mcp-server npm install export GITHUB_TOKEN=your_token npm start1.2.3.4.5.它在 localhost:4000。我说：
Claude, what’s up with my repo ‘side-hustle’?1.Claude的回答是：
Twoissuesopen: one’sabuginthelogin, another’saboutaddingasharebutton.1.有了这个MCP服务器，就可以免于淹没在GitHub的通知消息中。
5.FastAPI-MCP：你的AI调用你的APIFastAPI-MCP 是一个巧妙的技巧，可以将 FastAPI 应用转变为 AI 可以使用的工具。我创建了一个小型 API 来跟踪我的待办事项列表，这样 Claude 就可以自动检查，无需我额外操作。
以下是我所做的：
git clone https://github.com/jlowin/fastmcpcd fastmcppip install fastapi-mcpThen I tweaked my FastAPI app:1.2.3.from fastapi import FastAPIfrom fastmcp import mcpapp = FastAPI()@app.get("/todo/{item_id}")asyncdefget_todo(item_id: int): return {"id": item_id, "task": f"Task {item_id}"}@mcp.tool()asyncdefget_todo_tool(item_id: int): returnawait get_todo(item_id)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.使用 uvicorn main:app — reload 运行它，将其挂接到 localhost:8000，并告诉 Claude：
What’s task 5on my to-do list?Got back:1.Task 5is “Call mom.”1.为Claude制作自己的工具非常简单。
6.为什么这些值得你花时间这些服务器我都用得非常开心。Stagehand 非常适合处理网页内容，Jupyter 非常适合处理数据，Opik 非常可靠，GitHub 是程序员的梦想，而 FastAPI-MCP 则让我可以构建任何内容。它们都是免费的，而且如果你喜欢的话，还可以进行一些调整。
这里有几个使用心得，分享给大家。
先从听起来有趣的开始。我首先选择了 GitHub，因为我总是在用 repos。我使用 Claude Desktop 来测试这些东西。检查 GitHub 上每个服务器的自述文件 — — 它包含好东西。在做大事之前先在本地尝试一下。参考链接：https://medium.com/@CodePulse/5-open-source-mcp-servers-thatll-make-your-ai-agents-unstoppable-89498fcada16
