24年年底由Antropic提出并开源的MCP，如今已经成为AI编程及AI Agent领域热议的重要概念之一。之前写过几篇和MCP相关的文章：

后面陆续收到一些小伙伴求MCP资源的反馈，所以将自己平常收藏在用的一些MCP资源站整理分享出来，希望对大家有帮助 ~

01 Smithery

🔗 https://smithery.ai/

截至发文前，Smithery已经收藏了 2211 个MCP Servers。需要注意的是，有些MCP可能不一定完全可用。

它的使用方法也很简单，找到你想要的MCP工具，可以直接在右侧复制 Install Command到对应产品端运行；

也可以点击MCP名称右侧那个GitHub小icon，跳转到对应的GitHub仓库找到相关运行流程和指令。

02 PulseMCP

🔗 https://www.pulsemcp.com/

PulseMCP和Smithery还有点不同，它除了收集MCP Servers（目前已经有1704个，都是跳转相应的Github仓库），

还整理了MCP Clients，也就是支持MCP的工具，目前包括但不限于Claude桌面端、Cline、Continue、Cursor、Windsurf等等；

所以这里也补充回答之前用户的提问，“Trae怎么使用MCP？” 目前Trae并不支持。

PulseMCP还会每周更新MCP的相关新闻，比如它上周的更新就关注了Manus，以及Blender MCP，第一次接触MCP的小伙伴可以直接看这个Blender MCP这个例子，它很好地展示了MCP能做什么。

03 Awesome MCP Servers

🔗 https://mcpservers.org/

目前收集的MCP Server不算多，但分类做得还不错；

都是跳转相关MCP的GitHub仓库。

04 mcp.so 

🔗 https://mcp.so/

和前面提到PulseMCP类似，MCP.so也是分三类进行收集：MCP Servers（目前有2995个）、MCP Clients，以及MCP Feed。

只不过它的MCP Feed并不是新闻，更多是MCP上新展示，你也可以在这里提交自己的MCP Server（如果有小伙伴对创建MCP Server感兴趣的话，可以评论区cue一下，多的话我后面单独出一期内容）。

05 Glama MCP

🔗 https://glama.ai/mcp/servers

Glama原本是做多模型整合的工具（一个工具里能和多个模型对话），后面在自己官网加了个MCP分类，目前收集了1617个MCP Servers

06 Cursor Directory

🔗 https://cursor.directory/

如果看过我之前关于.cursorrules和Project Rules介绍文章的小伙伴，应该对Cursor Directory不陌生了，

.cursorrules将被移除，大家现在就可以迁移使用Project Rules，控制代码更精准

cursor教程 | 如何根据不同项目写好一份合格的cursorrules?

它最开始只是收集整理Cursor rules的，今年增加了对MCP Servers的收集，目前收集了1800+ MCP Servers。

07 portkey.ai

🔗 https://portkey.ai/mcp-servers

Portkey主要是帮助开发者通过统一的接口管理和优化 AI 应用，MCP Servers资源整理只是后续延展出来的。目前在MCP分类上做得还OK，但暂时的收录还不多。

08 MCP官方开源项目

🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers

前面也提到，MCP是Anthropic开源的项目。这个GitHub就是官方项目地址，里面整理有不少好用的MCP Servers，有官方自己推荐的，也有第三方社区提供的，但需要注意的是，第三方社区提供的Servers质量有点参差不齐。

09 Cline-mcp-marketplace

🔗 https://github.com/cline/mcp-marketplace

Cline上线了MCP Marketplace，大家在VScode上安装Cline插件后，就可以在最新版本使用这个MCP Marketplace

相比Cursor，它最方便的点就在于不用自己去做各种MCP配置，非常适合新手操作。比如之前很多小伙伴反馈的Blender MCP接入过程中会遇到各种问题，在Cline中就可以省心很多了。期待后面Cursor也上线这样一个功能

10 Fleur

🔗 https://www.fleurmcp.com/

Fleur 是一个 macOS 桌面应用，它可以让你不需要懂任何技术知识即可在 Claude 中安装 MCP Servers。

大家也可以看出，它和前面的MCP资源库相比，场景是比较局限的。但如果你恰好就是Mac+Claude用户，那就非常舒服了。

11 Reddit-r/mcp

🔗 https://www.reddit.com/r/mcp/

当然，上面的部分MCP资源站可能收录新MCP的速度没那么快，大家可以上 Reddit 社区的 MCP 主题版块去找各种好玩的MCP，也可以在上面和大家分享交流 MCP 心得。

以上就是 11 个精选的MCP资源库，快用起来吧。

 

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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