嘿，AI 玩家們！你是不是也覺得現在的 AI 越來越厲害，但有時候又好像少了點什麼？就像一個超級聰明的大腦，卻沒辦法好好跟外界溝通，或是只能用一些老掉牙的方式來獲取資訊？別擔心，今天我們要聊的 Model Context Protocol (MCP) 就是來解決這個痛點的！想像一下，如果你的 AI 應用程式能夠像超級英雄一樣，隨時隨地、安全又快速地存取各種真實世界的資料和工具，那該有多酷！[1]

在 2025 年這個 AI 爆炸的時代，大型語言模型 (LLM) 已經是我們生活和工作中不可或缺的一部分。但光有強大的 LLM 還不夠，它們需要「上下文」才能真正發揮潛力。這個上下文可不是隨便給的，它必須是結構化的、即時的，而且要能安全地從各種資料來源和工具中獲取。這時候，MCP 伺服器就登場了，它就像是 AI 應用程式的「超級大腦中樞」，負責把 AI 和現實世界緊密連結起來。

簡單來說，MCP 是一個開放標準，它讓 AI 應用程式（例如你的聊天機器人、智能助理，甚至是自動化代理人）能夠安全地與外部系統進行雙向溝通。這些外部系統可以是資料庫、API、文件，甚至是各種應用程式。透過 MCP，AI 就能夠獲取即時的資料、執行複雜的任務，並且做出更精準的判斷。這可不是什麼科幻片情節，而是現在進行式！[2]

那麼，到底有哪些 MCP 伺服器是現在最夯、最受歡迎的呢？別急，我已經幫大家爬梳了最新的資訊，整理出 2025 年最值得關注的 15 個熱門 MCP 伺服器。無論你是開發者、企業決策者，還是對 AI 技術充滿好奇的玩家，這份清單都能給你滿滿的收穫！

為什麼 MCP 伺服器在 2025 年如此重要？

在深入探討這些酷炫的 MCP 伺服器之前，讓我們先來聊聊為什麼它們在今年會如此炙手可熱。想像一下，你的 AI 助理如果只能回答一些預設好的問題，那它跟一個高級的 FAQ 機器人有什麼兩樣？真正的智慧，在於能夠理解上下文、獲取新資訊，並根據這些資訊採取行動。這就是 MCP 的核心價值。

1. 強化 AI 的「感知」能力：傳統的 LLM 就像一個博學多聞的書呆子，它知道很多知識，但可能不知道「現在外面天氣如何？」或是「我今天下午的會議室在哪？」MCP 伺服器讓 AI 能夠連接到天氣 API、行事曆應用等，讓 AI 擁有即時的「感知」能力，不再是活在自己的世界裡。

2. 實現真正的「智能代理人」：現在很流行「AI Agent」這個詞，它指的是能夠自主執行任務的 AI。要讓 AI Agent 真的「動起來」，它就需要工具！MCP 伺服器就是這些工具的「接口」，讓 AI Agent 可以安全地呼叫各種外部服務，比如發送郵件、更新資料庫、甚至是操作網頁瀏覽器。這就像給了 AI Agent 一雙手，讓它能做更多事情！

3. 確保資料安全與合規性：當 AI 處理敏感資料時，安全性是重中之重。MCP 提供了一個標準化的框架，讓企業能夠更好地控制 AI 對資料的存取權限，確保資料隱私和合規性。這對於金融、醫療等高度監管的產業來說，簡直是救星！

4. 提升 AI 應用的擴展性與互通性：有了 MCP，不同的 AI 應用程式可以更容易地共享資料和功能，降低開發複雜度，並加速新功能的推出。這就像是為 AI 世界建立了一個共通的語言，讓大家都能無縫溝通。

總之，MCP 伺服器不僅僅是一個技術標準，它更是推動 AI 從「聰明」走向「智慧」的關鍵一步。它讓 AI 能夠從被動回應變成主動協作，真正融入我們的數位生活。接下來，就讓我們一起看看 2025 年有哪些 MCP 伺服器正在引領這場革命吧！

2025 年最熱門的 15 個 Model Context Protocol (MCP) 伺服器

為了給大家最全面、最實用的資訊，我綜合了來自 Pomerium、Cyberpress 和 K2view 等多個權威來源的資料 [3, 4, 5]。這些 MCP 伺服器有些是開源專案，有些是商業解決方案，但它們都有一個共同點：都在各自的領域中表現出色，為 AI 應用帶來了巨大的價值。讓我們來一探究竟！

深入解析：這些 MCP 伺服器到底在搞什麼飛機？

上面這個表格是不是讓你對這些 MCP 伺服器有了初步的認識？但光看表格怎麼夠呢？接下來，就讓我帶你深入了解其中幾個特別有趣、特別有代表性的 MCP 伺服器，看看它們是如何讓 AI 變得更強大、更貼近我們的需求。

1. GitHub MCP Server：程式碼世界的超級管家 [3]

想像一下，你的 AI 助理不只會寫程式，還能幫你管理 GitHub 專案！GitHub MCP Server 就是這麼一個神奇的存在。它讓 AI 代理人能夠直接管理 GitHub 上的議題 (Issues)、拉取請求 (Pull Requests) 和討論 (Discussions)。這背後有 GitHub 強大的身份驗證和權限模型做後盾，所以你不用擔心 AI 會亂搞。

特色亮點：

• 無縫整合 GitHub 生態系：讓 AI 成為你的 GitHub 協作者，自動處理重複性任務。
• 安全可靠：利用 GitHub 既有的安全機制，確保 AI 操作的合規性。
• 開發者福音：對於需要大量程式碼管理和協作的團隊來說，這簡直是效率神器！

使用情境：

• 自動分類和分配新的 Issue。
• 根據程式碼變更自動更新文件。
• 分析程式碼提交歷史，提供改進建議。

2. Microsoft Playwright MCP：網頁世界的魔法師 [3]

如果你需要 AI 幫你做網頁自動化，那 Microsoft Playwright MCP 絕對是你的首選。Playwright 本身就是一個強大的瀏覽器自動化工具，而結合 MCP 後，AI 代理人就能夠觸發各種瀏覽器操作，比如點擊按鈕、填寫表單、擷取網頁內容等等。這對於 QA 測試、數據爬取、甚至是自動化客戶服務來說，都非常實用。

特色亮點：

• 強大的瀏覽器控制能力：支援 Chromium、Firefox 和 WebKit 等主流瀏覽器。
• 靈活的自動化流程：AI 可以根據需求，動態生成和執行網頁操作腳本。
• 多場景應用：從測試到數據收集，再到自動化任務，無所不能。

使用情境：

• 自動化測試網頁應用程式的功能和效能。
• 定期從特定網站抓取市場數據或新聞。
• 建立智能客服，自動處理網頁上的查詢和操作。

3. AWS Labs MCP：雲端資源的智能嚮導 [3]

對於在 AWS 上部署大量服務的企業來說，AWS Labs MCP 就像一個智能嚮導。它能夠暴露 AWS 的文件、帳單資料和各種服務的元資料，讓 AI 代理人可以輕鬆存取這些資訊。這不僅有助於內部團隊更好地管理雲端資源，也能為客戶提供更智能的雲端服務支援。

特色亮點：

• 深度整合 AWS 服務：直接存取 AWS 的核心資料和功能。
• 提升雲端管理效率：AI 可以協助分析帳單、監控資源使用情況、提供優化建議。
• 安全與合規：由 AWS Labs 打造，確保雲端資料的安全性。

使用情境：

• AI 助理可以回答關於 AWS 服務的問題，例如「S3 的儲存費用是多少？」
• 自動監控 AWS 資源的使用情況，並在異常時發出警報。
• 協助開發者快速查詢 AWS 服務的 API 文件和最佳實踐。

4. K2view MCP Server：企業資料的超級整合者 [5]

K2view MCP Server 專為企業級資料整合而生。它能夠即時、安全地存取和虛擬化來自不同資料孤島的資料。想像一下，企業的資料散落在各個系統中，就像一座座孤島。K2view MCP Server 就像一座座橋樑，將這些孤島連接起來，讓 AI 能夠獲取一個統一、實時的「客戶視圖」或「業務視圖」。

特色亮點：

• 實時、基於實體的資料存取：確保 AI 獲取的是最新、最完整的資料。
• 跨資料孤島虛擬化：打破傳統資料庫的限制，整合多源資料。
• 粒度化的資料隱私與安全：嚴格控制 AI 對敏感資料的存取權限。

使用情境：

• 建立一個能夠回答客戶所有問題的 AI 客服，因為它能存取所有客戶相關資料。
• 為銷售團隊提供即時的客戶洞察，幫助他們更好地制定銷售策略。
• 支援 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 應用，讓 LLM 的回答基於企業內部最新的資料。

5. HashiCorp Terraform MCP Server：基礎設施的智能建造師 [3]

對於 DevOps 團隊來說，基礎設施即程式碼 (Infrastructure as Code, IaC) 已經是標配。而 HashiCorp Terraform MCP Server 則更進一步，讓 AI 成為基礎設施的智能建造師。它提供安全、結構化的方式，讓 AI 代理人存取 Terraform 的供應商和模組註冊表，從而實現基礎設施的自動化部署和管理。

特色亮點：

• 安全存取 IaC 資源：確保 AI 操作基礎設施的安全性。
• 自動化基礎設施管理：AI 可以協助部署、更新和銷毀雲端資源。
• DevOps 效率提升：加速開發週期，減少人為錯誤。

使用情境：

• AI 助理可以根據需求，自動部署新的開發環境。
• 自動檢查 Terraform 配置文件的合規性，並提供修復建議。
• 監控雲端資源的使用情況，並根據流量變化自動擴展或縮減。

6. Vectara MCP Server：知識庫的智能檢索官 [5]

Vectara MCP Server 專注於語義搜尋和檢索增強生成 (RAG)。它能夠將你的知識庫變成一個 AI 能夠理解和檢索的寶藏。透過開箱即用的嵌入 (embeddings) 技術，Vectara 讓 AI 能夠快速找到與查詢語義最相關的資訊，並將其作為上下文提供給 LLM，從而生成更精準、更豐富的回答。

特色亮點：

• 強大的語義搜尋能力：超越關鍵字匹配，理解查詢的真實意圖。
• RAG 就緒：直接支援 LLM 的檢索增強生成，提升回答品質。
• 自動生成嵌入：簡化知識庫的建構和維護。

使用情境：

• 建立一個智能知識庫，讓員工可以快速找到公司政策或產品資訊。
• 為客戶提供個性化的產品推薦，基於他們過去的查詢和偏好。
• 支援研究人員快速檢索大量文獻資料，加速研究進程。

7. dbt-labs/dbt-mcp：數據分析師的得力助手 [3]

dbt (data build tool) 在數據工程領域非常流行，它讓數據轉換變得更加程式化和版本控制。dbt-labs/dbt-mcp 則讓 AI 成為數據分析師的得力助手。它暴露了 dbt 的語義層 (semantic layer)、專案圖 (project graph) 和 CLI 命令，讓 AI 代理人可以理解數據模型、執行數據轉換，並回答關於數據的複雜問題。

特色亮點：

• 深度整合 dbt 生態系：讓 AI 能夠理解和操作數據轉換流程。
• 語義層的智能存取：AI 可以基於業務定義來理解數據，而不是原始的數據表。
• 提升數據分析效率：AI 可以協助數據分析師快速探索數據、生成報告。

使用情境：

• AI 助理可以回答關於業務指標的問題，例如「上個月的銷售額是多少？」
• 自動執行數據品質檢查，並在發現異常時發出警報。
• 協助數據分析師快速建立和測試新的數據模型。

8. Zapier MCP Server：應用程式整合的超級樞紐 [5]

Zapier 是一個自動化工作流程的平台，它連接了超過 6,000 個應用程式。Zapier MCP Server 則將這種超能力帶給了 AI。它讓 AI 能夠觸發 Zapier 的工作流程、執行各種應用程式之間的自動化任務。這意味著 AI 不僅能回答問題，還能真正「做事情」，比如在收到特定郵件後自動建立一個任務，或是在 CRM 中更新客戶資訊。

特色亮點：

• 廣泛的應用程式支援：連接幾乎所有你常用的應用程式。
• 無程式碼自動化：AI 可以輕鬆地建立和管理自動化工作流程。
• 提升工作效率：將重複性任務交給 AI 和 Zapier，讓你專注於更重要的工作。

使用情境：

• 當客戶在網站上填寫表單後，AI 自動將資料同步到 CRM 和郵件列表。
• 在收到新的銷售線索時，AI 自動發送歡迎郵件並通知銷售團隊。
• 自動將會議記錄同步到專案管理工具中。

9. Sentry MCP：應用程式健康的守護者 [3]

Sentry 是一個錯誤監控和效能追蹤平台，它幫助開發者快速發現和修復應用程式中的問題。Sentry MCP 則讓 AI 成為應用程式健康的守護者。它提供 Sentry 的錯誤追蹤和效能遙測資料，讓 AI 代理人可以監控應用程式的運行狀態，並在出現問題時自動進行分析和預警。

特色亮點：

• 實時錯誤監控：AI 可以即時獲取應用程式的錯誤報告和效能數據。
• 智能問題分析：AI 可以協助分析錯誤日誌，找出問題的根本原因。
• 提升應用程式穩定性：透過 AI 的協助，更快地發現和解決應用程式問題。

使用情境：

• AI 助理可以回答關於應用程式錯誤的問題，例如「最近哪個服務的錯誤率最高？」
• 自動分析新的錯誤報告，並根據嚴重程度自動分配給開發者。
• 監控應用程式的效能指標，並在出現延遲時自動發出警報。

10. MongoDB MCP Server：資料庫的智能操作員 [5]

MongoDB 是一個流行的 NoSQL 資料庫，而 MongoDB MCP Server 則讓 AI 成為資料庫的智能操作員。它允許 AI 代理人安全地與 MongoDB 和 Atlas 實例互動，支援身份驗證、結構化查詢和存取控制。這意味著 AI 可以執行資料庫的讀寫操作、查詢資料，甚至協助資料庫管理員進行維護。

特色亮點：

• 安全地操作 MongoDB：確保 AI 對資料庫的操作是安全且受控的。
• 結構化查詢支援：AI 可以執行複雜的資料庫查詢，獲取精準的數據。
• 內建身份驗證和存取控制：符合企業級資料庫的安全要求。

使用情境：

• AI 助理可以回答關於資料庫內容的問題，例如「資料庫中有多少個用戶？」
• 自動執行資料庫的備份和恢復任務。
• 協助開發者快速查詢和修改資料庫中的數據。

11. Notion MCP Server：團隊知識的智能助理 [5]

Notion 已經成為許多團隊的知識庫和協作工具。Notion MCP Server 則讓 AI 成為團隊知識的智能助理。它將 Notion 中的頁面、資料庫和任務暴露為上下文，讓 AI 代理人可以存取這些資訊，並在團隊協作中發揮更大的作用。想像一下，你的 AI 助理可以根據 Notion 中的專案進度來回答問題，或是自動更新任務狀態，是不是很方便？

特色亮點：

• 深度整合 Notion 內容：讓 AI 能夠理解和利用團隊的知識資產。
• 上下文感知：AI 可以根據 Notion 中的內容來提供更相關的回答和建議。
• 提升團隊協作效率：AI 可以協助管理任務、回答常見問題、整理會議記錄。

使用情境：

• AI 助理可以回答關於專案進度的問題，例如「A 專案的最新進度是什麼？」
• 自動從會議記錄中提取待辦事項，並在 Notion 中創建任務。
• 協助新成員快速熟悉團隊的知識庫和工作流程。

12. LangChain MCP Server：AI Agent 開發者的瑞士刀 [5]

LangChain 是一個非常流行的 LLM 應用程式開發框架，它提供了豐富的工具和組件來構建複雜的 AI Agent。LangChain MCP Server 則像是為 AI Agent 開發者量身打造的瑞士刀。它提供了一個代理人框架，帶有 MCP 伺服器適配器，讓開發者可以輕鬆地將外部工具和資料源整合到他們的 AI Agent 中。這對於構建能夠執行多步驟、多工具任務的 AI Agent 來說，至關重要。

特色亮點：

• 靈活的代理人框架：支援構建各種複雜的 AI Agent。
• 豐富的工具整合：可以輕鬆地連接到各種 API 和服務。
• 可擴展性強：開發者可以根據需求自訂和擴展功能。

使用情境：

• 構建一個能夠自動規劃旅行行程的 AI Agent，整合航班、酒店、天氣等 API。
• 開發一個能夠執行複雜數據分析任務的 AI Agent，結合數據庫和分析工具。
• 創建一個能夠自動回應客戶查詢並執行後續操作的 AI Agent。

13. LlamaIndex MCP Server：數據檢索的智能引擎 [5]

LlamaIndex 是一個數據框架，用於將自訂數據連接到 LLM。LlamaIndex MCP Server 則讓這個連接變得更加智能和高效。它作為一個索引建構器和上下文檢索器，支援從結構化和非結構化數據源（例如文件、API、數據庫）中提取資訊，並提供精細化的上下文檢索管道。這對於需要 LLM 基於大量內部數據來生成回答的應用來說，是不可或缺的。

特色亮點：

• 統一的上下文檢索框架：整合多種數據源，提供統一的檢索介面。
• 模組化的數據載入器：支援各種文件格式、API 和數據庫。
• 為 RAG 和 Agent 編排優化：確保 LLM 能夠獲取最相關、最準確的上下文。

使用情境：

• 為企業內部知識庫構建一個智能搜尋引擎，讓員工可以快速找到所需資訊。
• 支援法律、醫療等領域的 AI 應用，讓 LLM 能夠基於專業文獻提供建議。
• 開發一個能夠分析大量研究論文並生成摘要的 AI Agent。

14. Databricks MCP Server (透過 Mosaic)：大規模資料的 AI 賦能者 [5]

Databricks 作為數據和 AI 領域的領導者，其 MCP Server 透過 Mosaic 框架，將 Delta Lake 和機器學習管線與 LLM 深度整合。這對於需要處理大規模數據、進行複雜機器學習模型的企業來說，是一個強大的解決方案。它讓 AI 能夠存取企業級的數據上下文，從而實現更精準的預測、更智能的決策。

特色亮點：

• 直接整合 Delta Lake：利用 Delta Lake 的數據湖優勢，提供可靠的數據來源。
• AI/ML 就緒的管線：支援與 Spark 和 MLflow 的整合，加速模型開發和部署。
• 大規模數據準備：為 LLM 提供高品質、高規模的數據上下文。

使用情境：

• 開發一個能夠分析市場趨勢並預測銷售額的 AI 模型。
• 支援金融機構進行風險評估和詐欺檢測。
• 為製造業提供智能生產排程和品質控制。

15. Google Calendar MCP Server：你的智能時間管家 [5]

最後一個，但同樣實用的是 Google Calendar MCP Server。這是一個實驗性的伺服器，它將 Google 日曆的資料暴露給 LLM。這意味著你的 AI 助理可以理解你的日程安排、會議時間、可用性，並基於這些資訊提供智能化的時間管理服務。想像一下，AI 可以幫你自動安排會議、提醒你重要的約會，甚至根據你的行程來建議最佳的交通路線，是不是很酷？

特色亮點：

• 存取日曆事件、可用性、排程：讓 AI 成為你的個人時間管理專家。
• 基於時間範圍的上下文傳遞：AI 可以理解特定時間段內的日程安排。
• 安全的 OAuth 身份驗證：確保你的日曆資料安全無虞。

使用情境：

• AI 助理可以回答關於你日程安排的問題，例如「我明天有什麼會議？」
• 自動協調會議時間，並發送邀請給所有參與者。
• 在重要活動前自動提醒你，並提供相關資訊。

程式開發必備的 15 個 Model Context Protocol (MCP) 伺服器：開發者的超級工具箱！

除了前面介紹的綜合型 MCP 伺服器，對於廣大的程式開發者來說，還有一些 MCP 伺服器是專為提升開發效率、簡化工作流程而生的。這些 MCP 伺服器就像是開發者的超級工具箱，讓 AI 能夠深度參與程式碼的編寫、測試、部署，甚至是專案管理。它們將 AI 的智慧與開發工作的繁瑣細節完美結合，讓開發者能夠更專注於創造性的工作。以下是 Reddit 社群中，開發者們最愛用的 15 個 MCP 伺服器 [6]：

開發者 MCP 深入解析：讓 AI 成為你的超級開發夥伴！

這些專為開發者設計的 MCP 伺服器，不僅僅是工具，更是改變開發工作模式的「超級夥伴」。它們讓 AI 能夠從旁觀者變成深度參與者，極大地提升了開發效率和程式碼品質。讓我們挑幾個特別有意思的來聊聊吧！

1. Sequential Thinking MCP：AI 陪你一步步解題 [6]

寫程式最怕遇到什麼？卡關！特別是除錯或設計複雜演算法的時候，一個小細節沒注意到就可能讓你抓破頭。Sequential Thinking MCP 就像一個經驗豐富的資深工程師，它會引導 AI 逐步思考你的程式碼邏輯。當你遇到問題時，它能幫助 AI 將複雜的問題拆解成更小的步驟，一步步分析，就像有人陪你一起 Pair Programming 一樣，大大降低了卡關的機率！

特色亮點：

• 引導式思考：幫助 AI 系統化地解決程式問題。
• 除錯利器：在複雜的程式碼中，協助定位問題根源。
• 演算法設計：將抽象的演算法思路具體化為可執行的步驟。

使用情境：

• AI 協助你理解一段陌生程式碼的執行流程。
• 當你的程式碼出現 Bug 時，AI 逐步分析可能的原因。
• 設計一個新的功能時，AI 幫助你規劃實現步驟。

2. GitHub MCP：你的 AI 專案經理 [6]

前面我們提過 GitHub MCP Server，但對於開發者來說，它的意義更為深遠。它不只是一個連結 GitHub 的工具，更是你的 AI 專案經理！想像一下，AI 可以自動幫你：

• 管理 Issue：當有新的 Bug 報告或功能需求時，AI 自動創建 Issue，甚至根據內容自動分類和分配給相關開發者。
• 審查 Pull Request (PR)：AI 可以初步審查 PR 的程式碼風格、潛在 Bug，甚至提供改進建議，減輕人工審查的負擔。
• 追蹤提交歷史：AI 可以快速分析提交歷史，找出特定功能的變更，或是誰引入了某個 Bug。

特色亮點：

• 深度整合開發工作流：將 AI 融入日常的程式碼管理和協作中。
• 提升團隊效率：自動化重複性任務，讓開發者專注於編寫程式碼。
• 程式碼品質保障：AI 協助進行初步的程式碼審查和問題檢測。

使用情境：

• AI 監控 GitHub 儲存庫，並在關鍵事件發生時通知團隊。
• 自動生成專案報告，包含 Issue 狀態、PR 合併情況等。
• 協助新成員快速熟悉專案的程式碼庫和開發規範。

3. File System MCP：AI 的「檔案總管」[6]

開發者每天都要面對大量的檔案和目錄。File System MCP 賦予 AI 「檔案總管」的能力，讓 AI 能夠透過自然語言來操作本地文件系統。這意味著你可以直接告訴 AI 「打開 main.js」、「在 src 資料夾下建立一個 components 資料夾」，甚至是「刪除所有 .tmp 結尾的檔案」。這不僅省去了頻繁切換終端機或檔案管理器的麻煩，也讓檔案操作變得更加直觀和高效。

特色亮點：

• 自然語言檔案操作：用最直觀的方式管理文件。
• 提高工作流暢度：減少上下文切換，讓開發者保持專注。
• 自動化檔案任務：AI 可以執行批量的檔案處理任務。

使用情境：

• AI 協助你快速找到專案中的某個文件或程式碼片段。
• 自動整理專案文件，將不同類型的檔案歸類到指定資料夾。
• 在部署前，AI 自動清理專案中的臨時文件或日誌。

4. Docker MCP：容器化開發的智能助手 [6]

容器化技術（尤其是 Docker）已經成為現代應用程式開發和部署的基石。Docker MCP 讓 AI 成為你的容器化開發智能助手。它允許 AI 連接到 Docker 容器和開發環境，執行諸如啟動/停止容器、檢查容器狀態、查看日誌等操作。這對於管理複雜的微服務架構或多環境部署來說，簡直是如虎添翼。

特色亮點：

• 無縫管理 Docker 容器：AI 可以直接控制你的容器化應用。
• 簡化環境配置：AI 協助你快速啟動和配置開發環境。
• 提升部署效率：自動化容器的部署、監控和維護。

使用情境：

• AI 協助你快速啟動一個帶有特定服務的開發容器。
• 當容器出現問題時，AI 自動檢查日誌並提供診斷建議。
• 在 CI/CD 流程中，AI 自動部署和測試新的容器化應用。

5. Supabase MCP：後端即服務的智能管家 [6]

Supabase 是一個開源的 Firebase 替代方案，提供後端即服務 (BaaS)。Supabase MCP 讓 AI 成為你的 Supabase 智能管家。它允許 AI 連接到你的 Supabase 後端，管理資料表、用戶、API 路由等。這對於需要頻繁操作後端資料庫和服務的開發者來說，可以大大簡化工作流程，讓你無需離開開發環境就能完成後端任務。

特色亮點：

• 深度整合 Supabase：AI 可以直接操作你的後端服務。
• 簡化後端管理：無需透過儀表板，直接在開發環境中完成任務。
• 加速應用程式開發：AI 協助你快速建立和管理後端功能。

使用情境：

• AI 協助你快速查詢和修改 Supabase 資料庫中的數據。
• 自動管理用戶權限和身份驗證。
• 在開發新功能時，AI 協助你建立新的資料表和 API 路由。

6. Playwright MCP：跨瀏覽器測試的終極武器 [6]

雖然前面提到過 Microsoft Playwright MCP，但這裡要強調的是它在跨瀏覽器測試方面的卓越能力。對於網頁開發者來說，確保應用程式在不同瀏覽器（Chrome、Firefox、Safari 等）上都能正常運行是一個巨大的挑戰。Playwright MCP 讓 AI 能夠編寫和執行跨瀏覽器測試腳本，確保你的 UI 在各種環境下都能保持一致的行為和佈局。這就像擁有一個不知疲倦的測試工程師，為你的網頁應用保駕護航。

特色亮點：

• 真正的跨瀏覽器支援：確保應用程式在主流瀏覽器上的一致性。
• 自動化 UI 測試：AI 可以自動執行複雜的用戶介面測試場景。
• 提升軟體品質：減少因瀏覽器兼容性問題導致的 Bug。

使用情境：

• AI 自動生成並執行一套完整的跨瀏覽器 UI 測試。
• 在新功能開發完成後，AI 自動驗證其在不同瀏覽器上的顯示和行為。
• 定期監控生產環境中的網頁應用，確保其穩定運行。

7. Markdownify MCP：文件撰寫的智能助手 [6]

開發者不只寫程式，還要寫文件！README、API 文件、開發日誌……這些都少不了。Markdownify MCP 就像你的智能文件助手，它能將原始文本、文件內容甚至是螢幕截圖，自動轉換成清晰、標準的 Markdown 格式。這對於快速撰寫文件、整理會議筆記，或是將網頁內容轉換成開發者友好的格式來說，都非常實用，讓你告別手動排版的痛苦！

特色亮點：

• 自動格式轉換：將多種輸入轉換為標準 Markdown 格式。
• 提升文件撰寫效率：省去手動排版和格式調整的時間。
• 保持文件一致性：確保所有文件都遵循統一的 Markdown 規範。

使用情境：

• AI 自動將會議記錄轉換為 Markdown 格式，並發布到專案知識庫。
• 將從網頁上收集的資料自動轉換為 Markdown，方便在程式碼中引用。
• 協助你快速建立 README 文件，包含專案說明、安裝指南等。

6. Playwright MCP：跨瀏覽器測試的終極武器 [6]

雖然前面提到過 Microsoft Playwright MCP，但這裡要強調的是它在跨瀏覽器測試方面的卓越能力。對於網頁開發者來說，確保應用程式在不同瀏覽器（Chrome、Firefox、Safari 等）上都能正常運行是一個巨大的挑戰。Playwright MCP 讓 AI 能夠編寫和執行跨瀏覽器測試腳本，確保你的 UI 在各種環境下都能保持一致的行為和佈局。這就像擁有一個不知疲倦的測試工程師，為你的網頁應用保駕護航。

特色亮點：

• 真正的跨瀏覽器支援：確保應用程式在主流瀏覽器上的一致性。
• 自動化 UI 測試：AI 可以自動執行複雜的用戶介面測試場景。
• 提升軟體品質：減少因瀏覽器兼容性問題導致的 Bug。

使用情境：

• AI 自動生成並執行一套完整的跨瀏覽器 UI 測試。
• 在新功能開發完成後，AI 自動驗證其在不同瀏覽器上的顯示和行為。
• 定期監控生產環境中的網頁應用，確保其穩定運行。

7. Markdownify MCP：文件撰寫的智能助手 [6]

開發者不只寫程式，還要寫文件！README、API 文件、開發日誌……這些都少不了。Markdownify MCP 就像你的智能文件助手，它能將原始文本、文件內容甚至是螢幕截圖，自動轉換成清晰、標準的 Markdown 格式。這對於快速撰寫文件、整理會議筆記，或是將網頁內容轉換成開發者友好的格式來說，都非常實用，讓你告別手動排版的痛苦！

特色亮點：

• 自動格式轉換：將多種輸入轉換為標準 Markdown 格式。
• 提升文件撰寫效率：省去手動排版和格式調整的時間。
• 保持文件一致性：確保所有文件都遵循統一的 Markdown 規範。

使用情境：

• AI 自動將會議記錄轉換為 Markdown 格式，並發布到專案知識庫。
• 將從網頁上收集的資料自動轉換為 Markdown，方便在程式碼中引用。
• 協助你快速建立 README 文件，包含專案說明、安裝指南等。

總結：MCP 讓 AI 真正「落地」，並成為開發者的超級夥伴！

看到這裡，你是不是對 Model Context Protocol (MCP) 有了更深入的了解呢？從通用的熱門伺服器到專為開發者打造的超級工具箱，MCP 的生態系正在蓬勃發展。這些伺服器，每一個都像是一個獨特的工具，讓 AI 能夠在特定的領域中發揮巨大的作用。它們共同的目標，就是讓 AI 應用程式不再是孤立的智慧體，而是能夠與真實世界無縫互動、獲取即時資訊、並執行實際任務的「超級大腦」。

無論是程式碼管理、網頁自動化、雲端資源管理、企業資料整合，還是數據分析、應用程式整合、錯誤監控，甚至是個人時間管理，MCP 都在其中扮演著關鍵角色。它不僅提升了 AI 的能力邊界，也為我們帶來了更高效、更智能的工作和生活方式。特別是對於開發者而言，MCP 讓 AI 從一個「程式碼生成器」進化成一個真正的「開發夥伴」，深度參與到開發的每一個環節。

隨著 AI 技術的飛速發展，MCP 將會變得越來越重要。它不僅是技術標準，更是實現 AI 真正「落地」、融入各行各業的關鍵橋樑。所以，如果你想讓你的 AI 應用程式更上一層樓，那就趕快研究一下這些酷炫的 MCP 伺服器吧！說不定，下一個改變世界的 AI 應用，就誕生在你的手中！

希望這篇文章能幫助你更好地理解 MCP 的魅力。如果你有任何問題或想法，歡迎在下方留言，我們一起交流討論！

看到這裡，你是不是對 Model Context Protocol (MCP) 有了更深入的了解呢？這些熱門的 MCP 伺服器，每一個都像是一個獨特的工具，讓 AI 能夠在特定的領域中發揮巨大的作用。它們共同的目標，就是讓 AI 應用程式不再是孤立的智慧體，而是能夠與真實世界無縫互動、獲取即時資訊、並執行實際任務的「超級大腦」。

無論是程式碼管理、網頁自動化、雲端資源管理、企業資料整合，還是數據分析、應用程式整合、錯誤監控，甚至是個人時間管理，MCP 都在其中扮演著關鍵角色。它不僅提升了 AI 的能力邊界，也為我們帶來了更高效、更智能的工作和生活方式。

隨著 AI 技術的飛速發展，MCP 將會變得越來越重要。它不僅是技術標準，更是實現 AI 真正「落地」、融入各行各業的關鍵橋樑。所以，如果你想讓你的 AI 應用程式更上一層樓，那就趕快研究一下這些酷炫的 MCP 伺服器吧！說不定，下一個改變世界的 AI 應用，就誕生在你的手中！

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參考資料

[1] Anthropic. (2024, November 25). Introducing the Model Context Protocol. Retrieved from https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol [2] Model Context Protocol. MCP (Model Context Protocol) is an open-source standard for connecting AI applications to external systems. Retrieved from https://modelcontextprotocol.io/ [3] Pomerium. (2025, June 10). Best Model Context Protocol (MCP) Servers in 2025. Retrieved from https://www.pomerium.com/blog/best-model-context-protocol-mcp-servers-in-2025 [4] Cyberpress. (2025, September 18). Top 10 Best MCP (Model Context Protocol) Servers in 2025. Retrieved from https://cyberpress.org/best-mcp-servers/ [5] K2view. (2025, September 22). Awesome MCP servers: Directory of the top 15 for 2025. Retrieved from https://www.k2view.com/blog/awesome-mcp-servers [6] Lisowski, E. (2025, June 25). The Top 20 MCP Servers for Developers (According to Reddit’s Users). Medium. Retrieved from https://medium.com/@elisowski/the-top-20-mcp-servers-for-developers-according-to-reddits-users-bab333886336