MCP 开发过程中 Server 和 Tools 是其中至关重要的两个环节，选择合适的 Server 和 Tools 可以让你的工作事半功倍。MCP Server 当前已有上千个（可参考我上一篇文章，有整理当前最热门的20 个 MCP Server ），MCP Tools 当前已有几千个（可前往我个人主页中查看当前最热门的 50 个 MCPTools）。我们应该从哪去查找适合自己的 MCP Server 和 MCP Tools 呢？本文整理出当前最热门的 11 个 MCP 资源平台，方便大家查阅！

1.Smithery

资源说明：全球最大的MCP服务器注册表，截至当前收录 3091+ MCP Servers，支持直接复制安装命令到产品端运行。

地址：https://smithery.ai/

功能：

快速搜索、筛选 MCP Servers（按标签、类别、关键词）。

提供安装命令一键复制功能（如curl、npm等）。

用户社区贡献的 MCP 服务审核与分类。

收录服务与工具：覆盖GitHub、Slack、Jira、Kubernetes 等主流工具的 MCP 适配器。

适用场景：

开发者快速集成 MCP 服务到应用（如AI助手、自动化工具）。

企业寻找现成的 MCP 解决方案以减少开发成本。

2. PulseMCP

         资源说明：

提供 3228+ MCP Servers 和客户端工具，每周更新MCP动态与新闻。

地址：https://pulsemcp.com/

功能：

整合 MCP Servers 与客户端工具（如Claude桌面端、Cline）。

新闻动态与社区讨论聚合（技术博客、开发者指南）。

收录服务与工具：

客户端工具：Cline插件、Claude桌面端、Fleur。

服务：GitHub、Slack、Notion、Trello 等。

适用场景：

开发者追踪 MCP 生态动态，获取最新工具与最佳实践。

非技术人员通过客户端工具快速使用 MCP 功能。

3. Awesome MCP Servers

资源说明：以 分类清晰 为特点，收录 MCP Servers 的GitHub仓库链接，适合按场景筛选。

地址：https://github.com/awesome-mcp/servers

功能：

按类别分类（如代码管理、日历、社交媒体）。

所有链接直接指向GitHub仓库，便于开发者查看源码与文档。

收录服务与工具：

分类示例：

代码工具（GitHub、GitLab）、

生产力（Todoist、Notion）、

数据（PostgreSQL、Elasticsearch）。

适用场景：

开发者按需查找特定领域的MCP适配方案。

学习MCP实现方法论（通过GitHub代码示例）。

4. mcp.so

资源说明：
         分为 MCP Servers、Clients、Feed 三类，重点关注新服务动态。

地址：https://mcp.so/

功能：

MCP Servers：收录主流工具的MCP适配器（如Slack、Google Calendar）。

MCP Clients：集成MCP的客户端工具（如Portkey、Cline）。

MCP Feed：展示新上线的MCP服务与社区动态。

收录服务与工具：

服务：GitHub、Slack、Jira、Kubernetes。

客户端：Portkey、Fleur、Cline。

适用场景：开发者快速了解MCP生态新趋势。通过Feed跟踪MCP服务更新。

5. Glama MCP

资源说明：
初创于多模型整合工具，现收录 3482+ MCP Servers，支持 MCP 分类搜索。

地址：https://glama.ai/mcp/

功能：整合多模型API（如Claude、Qwen）与MCP服务。按服务类型（如数据库、日历、代码）分类。

收录服务与工具：

数据库：PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch。

生产力：Trello、Asana、Google Drive。

适用场景：

需要同时使用多模型与 MCP 服务的开发者。

构建跨平台AI应用（如自动化工作流）。

6. Cursor Directory

资源说明：从规则库扩展而来，现收录 1800+ MCP Servers，侧重开发者工具链整合。

地址：https://cursor.so/mcp/

功能：

结合Cursor规则引擎，支持MCP与自动化规则联动。

提供MCP服务与Cursor生态工具的集成指南。

收录服务与工具：

工具：GitHub Actions、Jenkins、Docker。

服务：Slack、Discord、Google Analytics。

适用场景：

开发者构建自动化流程（如CI/CD、日志分析）。

与Cursor规则引擎结合实现复杂自动化。

7. Portkey.ai

资源说明：
以统一接口管理AI应用为核心，提供部分MCP资源与工具。

地址：https://portkey.ai/

功能：通过Portkey的API网关集成MCP服务。提供MCP服务的配置与监控仪表盘。

收录服务与工具：

服务：GitHub、Slack、Airtable。

工具：Portkey CLI、Portkey SDK。

适用场景：

开发者需要统一管理多个AI服务与 MCP 适配器。

企业级AI应用的API治理与监控。

8. MCP官方开源项目

资源说明：Anthropic开源的MCP标准项目，包含官方推荐与社区贡献的Servers。

地址：https://github.com/anthropic-ai/mcp

功能：

官方 MCP 协议文档与示例代码。

社区贡献的 MCP 适配器（如GitHub、Slack）。

收录服务与工具：

官方推荐：GitHub、Slack、Notion。

社区贡献：Kubernetes、PostgreSQL、Elasticsearch。

适用场景：

开发者学习 MCP 协议规范与最佳实践。

参考官方示例快速实现 MCP 适配器。

9. Cline-mcp-marketplace

资源说明：Cline插件内置的MCP市场，提供开箱即用的MCP服务。

地址：https://github.com/anthropic-ai/cline（插件市场内嵌）

功能：

用户无需配置即可直接使用精选 MCP 服务。

支持Claude等模型的 MCP 功能快速集成。

收录服务与工具：

预装服务：GitHub、Slack、Google Calendar。

支持扩展：开发者可自定义添加 MCP Servers。

适用场景：

非技术人员快速使用MCP功能（如Claude用户）。

开发者测试 MCP 服务的可用性。

10. Fleur

资源说明：macOS桌面应用，零技术门槛安装 MCP Servers 到Claude。

地址：https://fleur.ai/

功能：

图形化界面管理 MCP Servers。

支持一键安装、配置Claude的MCP适配器。

收录服务与工具：

内置服务：GitHub、Slack、Notion、Google Drive。

适用场景：

非技术人员（如产品经理、设计师）使用Claude访问MCP服务。

快速验证 MCP 在Claude中的效果。

11. Reddit-r/mcp

资源说明：MCP主题社区，提供交流、问题解答与最新动态。

地址：https://www.reddit.com/r/mcp/

功能：

用户分享 MCP 使用案例、技术讨论。

定期更新 MCP 生态新闻与资源链接。

收录服务与工具：

社区贡献的MCP适配器、工具评测、教程。

适用场景：

开发者寻找 MCP 技术问题解决方案。

了解 MCP 生态的社区动态与用户反馈。

技术选型建议

快速集成需求：

Smithery（数量多，安装命令直接可用）或 Cline-mcp-marketplace（开箱即用）。

分类检索需求：

Awesome MCP Servers（结构清晰，按场景分类）或 mcp.so（分类+动态）。

开发者工具链整合：

Portkey.ai（统一API管理）或 Cursor Directory（规则引擎联动）。

社区交流与动态：

PulseMCP（每周更新）或 Reddit-r/mcp（用户社区）。

非技术人员使用：

Fleur（图形化界面）或 Cline插件（简单配置）。

注意事项

合规性：使用MCP服务时需遵守对应API的使用条款（如Google Maps、Twitter）。

性能优化：高并发场景（如Elasticsearch、Kubernetes）需设计连接池与缓存层。

版本兼容性：定期检查MCP Server与客户端工具的版本兼容性（如Claude、Portkey）。