Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol – MCP) đang tạo nên làn sóng mạnh mẽ. Các tác nhân AI (AI agents) giờ đây có thể giao tiếp và thực sự hoàn thành công việc với các công cụ và ứng dụng thực tế. Điều này mở ra vô số trường hợp sử dụng mạnh mẽ và các nhà phát triển đã bắt đầu xây dựng những máy chủ MCP đột phá.
Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về MCP và khám phá hơn 30 máy chủ MCP khác nhau, đi kèm với mã nguồn hoàn chỉnh. Bạn sẽ tìm thấy các bản demo trong hầu hết các ví dụ và một số dự án hữu ích ở cuối bài để nâng cao trải nghiệm sử dụng máy chủ MCP của mình.
Hãy cùng đi sâu vào chi tiết.
Mục lục
🎯 MCP Là Gì và Tại Sao Nó Quan Trọng?
Model Context Protocol (MCP) là một giao thức mở mới, chuẩn hóa cách các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh và công cụ cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Hãy hình dung MCP như một kết nối vạn năng cho AI. MCP hoạt động như một hệ thống plugin cho các ứng dụng chủ như Cursor, cho phép bạn mở rộng khả năng của Tác nhân AI bằng cách kết nối nó với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau.
Nguồn: Greg Isenburg trên YouTube
Về cơ bản, MCP giúp bạn xây dựng các tác nhân và quy trình làm việc phức tạp dựa trên LLMs. Ví dụ, một máy chủ MCP cho Figma có thể cho phép ứng dụng chủ giao tiếp với Figma để đọc thiết kế và sửa đổi chúng theo chương trình.
Với MCP, Tác nhân AI của bạn giờ đây có thể:
- Tạo cảnh 3D bằng Blender
- Gửi email qua Gmail
- Tạo nhiệm vụ trong Linear
- Tự động phân tích ngược ứng dụng
- Đọc và tìm kiếm trong kho lưu trữ Obsidian
Tất cả chỉ bằng cách gửi các chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên thông qua một giao diện chuẩn hóa.
Hãy nghĩ xem điều này có ý nghĩa gì đối với năng suất làm việc. Các tác vụ từng yêu cầu chuyển đổi giữa hơn 5 ứng dụng giờ đây có thể được hoàn thành trong một cuộc trò chuyện duy nhất với tác nhân AI của bạn.
Kiến trúc cốt lõi của MCP tuân theo mô hình client-server, nơi một ứng dụng chủ có thể kết nối với nhiều máy chủ.
Nguồn: ByteByteGo
Các thành phần chính bao gồm:
- MCP Hosts: Các ứng dụng như Claude Desktop, Cursor, Windsurf hoặc các công cụ AI muốn truy cập dữ liệu thông qua MCP.
- MCP Clients: Các client giao thức duy trì kết nối 1:1 với máy chủ MCP, đóng vai trò cầu nối liên lạc.
- MCP Servers: Các chương trình nhẹ, mỗi chương trình phơi bày các khả năng cụ thể (như đọc tệp, truy vấn cơ sở dữ liệu…) thông qua Giao thức Ngữ cảnh Mô hình chuẩn hóa.
- Local Data Sources: Các tệp, cơ sở dữ liệu và dịch vụ trên máy tính của bạn mà máy chủ MCP có thể truy cập một cách an toàn. Ví dụ, một máy chủ MCP tự động hóa trình duyệt cần quyền truy cập vào trình duyệt của bạn để hoạt động.
- Remote Services: Các API và hệ thống dựa trên đám mây bên ngoài mà máy chủ MCP có thể kết nối.
Tại Sao MCP Lại Quan Trọng Đến Vậy?
MCP quan trọng bởi vì:
- ✅ Nó biến giấc mơ về một trợ lý AI đa năng cho nhà phát triển thành hiện thực.
- ✅ Tiềm năng kết hợp các hành động này thành các quy trình làm việc tinh vi (với AI xử lý logic) sẽ dẫn đến một kỷ nguyên mới của tự động hóa thông minh.
Bạn sẽ hiểu rõ sức mạnh thực sự sau khi xem qua tất cả các ví dụ dưới đây.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy xem các bài viết:
- What is the Model Context Protocol (MCP)? của nhóm Builder.io
- MCP: What It Is and Why It Matters của Addy Osmani
Bạn cũng có thể xem video giới thiệu về MCP.
Trong một số ví dụ dưới đây, chúng tôi đã tải lên các video demo (từ kho lưu trữ) dưới dạng video YouTube không công khai và nhúng chúng vào đây, để bạn có thể xem trực tiếp mà không cần mở liên kết nào.
1. CopilotKit’s Open MCP Client: Triển khai MCP tự lưu trữ
Đây là một client mã nguồn mở dựa trên web cho phép bạn trò chuyện với bất kỳ máy chủ MCP nào trong ứng dụng của riêng bạn. Tất cả những gì bạn cần là một URL từ Composio để bắt đầu.
Nó là một triển khai hoàn chỉnh, tự lưu trữ của Model Control Protocol do Copilotkit ra mắt.
Nếu bạn mới làm quen với CopilotKit, đây là một framework full-stack có thể tự lưu trữ để xây dựng các tác nhân và copilot tương tác với người dùng. Trọng tâm là cho phép tác nhân của bạn kiểm soát ứng dụng của bạn (với sự chấp thuận của con người), thông báo những gì nó đang làm và tạo giao diện người dùng hoàn toàn tùy chỉnh cho người dùng.
Nó được triển khai trên Vercel, vì vậy bạn có thể trò chuyện với nó tại open-mcp-client.vercel.app.
Đây là bản demo giới thiệu cách hoạt động.
CopilotKit đang xây dựng nhiều dự án với MCP. Ví dụ, Open Multi-Agent Canvas with MCP này kết nối tác nhân với Google Maps, tìm kiếm các địa điểm địa phương và gửi lịch trình trực tiếp tới Slack qua MCP để nhóm xem xét.
Dự án `Open MCP Client` có 1.2k sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
⭐️ Kiểm tra GitHub của CopilotKit ⭐️
2. Ghidra MCP: Tự động phân tích ngược ứng dụng
Máy chủ MCP này cho phép LLMs tự động phân tích ngược các ứng dụng. Nó phơi bày nhiều công cụ từ chức năng cốt lõi của Ghidra cho các client MCP.
Điều này bao gồm phân tích ngược và phân tích các binary, tự động đổi tên các phương thức và dữ liệu, và liệt kê các phương thức, lớp, import và export.
Một vài trường hợp sử dụng:
- ⚡ Phân tích lỗ hổng tự động bằng LLMs.
- ⚡ Phân tích ngược các mẫu malware.
Xem bản demo hoạt động của Ghidra MCP.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 4k sao.
3. Blender MCP: Tạo cảnh 3D chỉ bằng lời nhắc
Dự án này kết nối Blender với Claude AI thông qua Model Context Protocol (MCP), cho phép Claude tương tác trực tiếp và điều khiển Blender. Sự tích hợp này cho phép mô hình hóa 3D, tạo cảnh và thao tác được hỗ trợ bởi lời nhắc.
Bạn có thể xem hướng dẫn đầy đủ nếu bạn quan tâm đến việc sử dụng nó.
Video demo giới thiệu khả năng tạo 3D.
Ví dụ lời nhắc kèm video demo:
- ⚡ “Create a low poly scene in a dungeon, with a dragon guarding a pot of gold” – Demo
- ⚡ “Get information about the current scene, and make a threejs sketch from it” – Demo
- ⚡ “Create a beach vibe using HDRIs, textures, and models like rocks and vegetation from Poly Haven” – Demo
Nếu bạn quan tâm đến nhiều demo hơn, người sáng lập đã tạo một thread trên X với các ví dụ “điên rồ” về những gì người khác đã tạo.
Dự án `Blender MCP` có 9.9k sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
4. Cursor Talk to Figma: Đọc và sửa đổi thiết kế theo chương trình
Dự án này triển khai tích hợp MCP giữa Cursor AI và Figma, cho phép Cursor giao tiếp với Figma để đọc thiết kế và sửa đổi chúng theo chương trình.
Nó cho phép truy cập và thao tác trên tài liệu & lựa chọn, chú thích, tạo phần tử, kiểu dáng, bố cục, và nhiều hơn nữa. Bạn chỉ cần nói: design a modern-looking signup screen for mobile và nó sẽ tạo ra giao diện mà không cần bạn phải chạm vào tệp Figma.
Xem bản demo về cách AI tạo thiết kế trong Figma.
Dự án `cursor-talk-to-figma-mcp` có 2.8k sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
Ngoài ra còn có một máy chủ MCP tuyệt vời khác (Figma-Context-MCP) với 5k sao trên GitHub, cung cấp thông tin bố cục Figma cho các tác nhân lập trình AI.
5. Ableton MCP: Sáng tạo nhạc bằng lời nhắc
Nó kết nối Ableton Live với Claude AI thông qua Model Context Protocol (MCP), cho phép Claude tương tác trực tiếp và điều khiển Ableton Live. Sự tích hợp này cho phép sản xuất nhạc, tạo track và thao tác phiên Live được hỗ trợ bởi lời nhắc.
Claude AI sử dụng một máy chủ dựa trên socket để kết nối với Ableton Live. Claude sau đó có thể truy cập và tải các nhạc cụ, hiệu ứng và âm thanh phù hợp từ thư viện của Ableton.
Bản demo giới thiệu khả năng sáng tạo nhạc bằng lời nhắc “Create an 80s synthwave track”.
Dự án `ableton-mcp` có 1.3k sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
6. Unity MCP: Tạo trò chơi hoàn chỉnh chỉ bằng lời nhắc
Unity MCP hoạt động như một cầu nối, cho phép các trợ lý AI như Cursor/Claude tương tác trực tiếp với Unity Editor của bạn thông qua một Client MCP cục bộ. Nó cung cấp cho LLM của bạn các công cụ để quản lý tài sản, điều khiển cảnh, chỉnh sửa script và tự động hóa các tác vụ trong Unity.
Xem bản demo tạo trò chơi “Mario clone” chỉ với một lời nhắc.
Một bản demo khác về trò chơi đua xe được xây dựng bằng lời nhắc.
Dự án `unity-mcp` có 1.5k sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
7. GitHub official MCP: Tích hợp dễ dàng với GitHub
Máy chủ MCP chính thức của GitHub cung cấp khả năng tích hợp dễ dàng với các API của GitHub, mang lại sức mạnh tự động hóa và tương tác nâng cao cho nhà phát triển và công cụ.
Các trường hợp sử dụng:
- ⚡ Tự động hóa quy trình làm việc và quy trình trên GitHub.
- ⚡ Trích xuất và phân tích dữ liệu từ các kho lưu trữ GitHub.
- ⚡ Xây dựng các công cụ và ứng dụng hỗ trợ AI tương tác với hệ sinh thái của GitHub.
Không có bản demo chính thức, nhưng có một bản demo khá tốt trên YouTube.
Dự án `github-mcp-server` có 2.8k sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
8. Magic MCP: Tạo các thành phần UI hiện đại từ IDE
Đây giống như v0 nhưng nằm bên trong Cursor, WindSurf hoặc Cline của bạn. Máy chủ Magic MCP giúp bạn tạo ra các thành phần UI đẹp mắt, hiện đại bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Nó cung cấp bản xem trước thời gian thực của các thành phần khi bạn tạo chúng, và bạn cũng nhận được hỗ trợ SVGL.
Đây là một bản demo nhanh cho thấy khả năng tạo UI.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 1.2k sao.
9. ElevenLabs MCP: Tạo giọng nói và giọng AI tùy chỉnh
Máy chủ MCP này cho phép tương tác với các API chuyển văn bản thành giọng nói (Text-to-Speech) và xử lý âm thanh mạnh mẽ. Nó giúp các client MCP (như Claude, Cursor, Windsurf) tạo giọng nói, sao chép giọng, chuyển âm thanh thành văn bản, và nhiều hơn nữa.
Nếu bạn mới biết đến ElevenLabs, đây là một nền tảng giọng nói AI có thể tạo ra giọng nói chân thực, giống con người từ văn bản. Nó thường được sử dụng cho lồng tiếng, sách nói và tạo giọng AI tùy chỉnh.
Bạn vẫn cần ElevenLabs credits để sử dụng cái này.
Các trường hợp sử dụng:
- ⚡ Tạo ra các tác nhân giọng nói để thực hiện các cuộc gọi đi cho bạn, như đặt pizza.
- ⚡ Đọc to nội dung hoặc tạo sách nói.
- ⚡ Xây dựng các tác nhân giọng nói động với giọng tùy chỉnh.
Đây là bản demo khả năng tạo giọng nói.
Dự án `elevenlabs-mcp` có 515 sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
10. WhatsApp MCP: Tìm kiếm, gửi và đọc media WhatsApp
Với máy chủ này, bạn có thể tìm kiếm và đọc các tin nhắn WhatsApp cá nhân của mình (bao gồm hình ảnh, video, tài liệu và tin nhắn âm thanh), tìm kiếm danh bạ của bạn và gửi tin nhắn cho cá nhân hoặc nhóm.
Bạn cũng có thể gửi các tệp media, bao gồm hình ảnh, video, tài liệu và tin nhắn âm thanh.
Nó kết nối trực tiếp với tài khoản cá nhân của bạn thông qua API đa thiết bị của WhatsApp web sử dụng thư viện whatsmeow. Tất cả tin nhắn của bạn được lưu trữ cục bộ trong cơ sở dữ liệu SQLite và chỉ được gửi đến LLM (như Claude) khi tác nhân truy cập chúng thông qua các công cụ (mà bạn kiểm soát).
Đây là một ví dụ về những gì bạn có thể làm khi nó được kết nối với Claude.
Dự án `whatsapp-mcp` có 3.3k sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
11. Supabase MCP: Kết nối Supabase với trợ lý AI của bạn
Máy chủ này kết nối các trợ lý AI với dự án Supabase của bạn và cho phép chúng thực hiện các tác vụ như quản lý bảng, lấy cấu hình và truy vấn dữ liệu. Bạn có thể đọc thêm tại supabase.com/mcp để biết hướng dẫn kết nối với các client cụ thể.
Đây là bản demo (GIF) giới thiệu khả năng tương tác.
Dự án `supabase-mcp` có 1.1k sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
12. Perplexity MCP: Kết nối cho Perplexity API
Đây là một triển khai máy chủ MCP tích hợp API Sonar để cung cấp cho Claude khả năng nghiên cứu web theo thời gian thực vô song. Tất cả mà không cần rời khỏi hệ sinh thái MCP.
Hiện tại, các tham số tìm kiếm được sử dụng là các tham số mặc định. Bạn có thể sửa đổi bất kỳ tham số tìm kiếm nào trong lệnh gọi API trực tiếp trong script `index.ts`. Để làm điều này, vui lòng tham khảo tài liệu API chính thức.
Bạn có thể xem video demo. Chúng tôi cũng đã thêm ảnh chụp màn hình hoạt động của nó bên dưới.
Dự án `modelcontextprotocol` (chứa Perplexity MCP) có 902 sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
13. Playwright MCP: Khả năng tự động hóa trình duyệt bằng Playwright
Máy chủ MCP này cung cấp khả năng tự động hóa trình duyệt bằng Playwright. Máy chủ này cho phép LLMs tương tác với các trang web thông qua ảnh chụp nhanh khả năng truy cập có cấu trúc, bỏ qua nhu cầu sử dụng ảnh chụp màn hình hoặc các mô hình được điều chỉnh theo hình ảnh.
Nó sử dụng cây khả năng truy cập của Playwright, không phải input dựa trên pixel. Các công cụ có sẵn ở hai chế độ:
Snapshot Mode: Sử dụng ảnh chụp nhanh khả năng truy cập để có hiệu suất và độ tin cậy tốt hơn.Vision Mode: Sử dụng ảnh chụp màn hình cho các tương tác dựa trên hình ảnh.
Đây là một số trường hợp sử dụng chung:
- ⚡ Điều hướng web và điền form.
- ⚡ Trích xuất dữ liệu từ nội dung có cấu trúc.
- ⚡ Kiểm thử tự động bằng LLMs.
Xem bản demo tác nhân AI điều hướng GitHub và gắn sao một repo.
Dự án `playwright-mcp` có 7.9k sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
14. Git MCP: Máy chủ MCP từ xa cho bất kỳ dự án GitHub nào
Đây là một máy chủ MCP rất thú vị. Nó là một máy chủ MCP từ xa, mã nguồn mở, miễn phí biến bất kỳ dự án GitHub nào (kho lưu trữ hoặc GitHub pages) thành một trung tâm tài liệu.
Nó loại bỏ hiện tượng “ảo giác” (hallucinations) và chạy trên đám mây, vì vậy không cần thiết lập gì cả.
⚡ Đây là cách nó hoạt động:
- Bạn cung cấp URL của GitMCP cho trợ lý AI của mình, ví dụ:
gitmcp.io/microsoft/typescript. - Bạn hỏi AI một câu hỏi về mã nguồn hoặc tài liệu.
- AI gửi yêu cầu đến GitMCP để sử dụng các công cụ của nó (với sự chấp thuận của bạn).
- AI có thể truy cập các công cụ như tìm kiếm tài liệu, tìm kiếm mã nguồn.
- GitMCP trả về thông tin cần thiết để cung cấp cho bạn câu trả lời chính xác hơn dựa trên dữ liệu thực.
Xem video demo giới thiệu Git MCP.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 1.2k sao trên GitHub.
15. Spotify MCP: Bắt đầu, tìm kiếm và lấy thông tin chi tiết từ Spotify
Dự án MCP này kết nối Claude với Spotify và được xây dựng dựa trên API của spotipy-dev.
Bạn có thể:
- Bắt đầu, tạm dừng và bỏ qua phát lại.
- Tìm kiếm track/album/nghệ sĩ/playlist.
- Lấy thông tin về track/album/nghệ sĩ/playlist.
- Quản lý hàng chờ của Spotify.
Bạn có thể xem video demo. Chúng tôi cũng đã thêm ảnh chụp màn hình hoạt động của nó bên dưới.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 192 sao trên GitHub.
16. Docker MCP: Quản lý Docker bằng ngôn ngữ tự nhiên
Máy chủ MCP này dành cho việc quản lý Docker bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Nó cho phép bạn kết hợp các container bằng các lời nhắc đơn giản, xem xét và gỡ lỗi các container đang chạy, và quản lý dữ liệu bền vững thông qua Docker volumes.
Chúng tôi vẫn khuyên bạn không nên cấu hình bất kỳ dữ liệu nhạy cảm nào, vì mọi thứ trao đổi với LLM đều có khả năng bị lộ trừ khi LLM đang chạy cục bộ trên máy của bạn. Nếu bạn quan tâm đến việc chuyển bí mật một cách an toàn cho các container, hãy gửi một issue trên repo với trường hợp sử dụng của bạn.
Đây là một bản demo nhanh giới thiệu triển khai WordPress.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 285 sao trên GitHub.
17. Obsidian MCP: Tìm kiếm trong kho lưu trữ Obsidian
Máy chủ này cho phép Claude Desktop (hoặc bất kỳ client MCP nào) đọc và tìm kiếm bất kỳ thư mục nào chứa các ghi chú Markdown (chẳng hạn như kho lưu trữ Obsidian).
Sau khi cài đặt thành công, bạn sẽ thấy các công cụ MCP sau được liệt kê.
Tài liệu không đính kèm bản demo nào, vì vậy bạn có thể tham khảo tài liệu chính thức để cài đặt.
Kho lưu trữ GitHub repository có 672 sao trên GitHub.
18. Unreal MCP: Điều khiển Unreal Engine bằng Trợ lý AI
Dự án này cho phép các client trợ lý AI như Cursor, Windsurf và Claude Desktop điều khiển Unreal Engine thông qua ngôn ngữ tự nhiên bằng cách sử dụng MCP.
Bạn có thể xây dựng mọi thứ trong Unreal Engine bằng các lời nhắc như:
- ⚡ Chỉnh sửa level.
- ⚡ Tạo Blueprint actors, classes & components.
- ⚡ Lập trình Blueprint với event graph/nodes.
Trước khi sử dụng, xin lưu ý rằng nó hiện đang trong giai đoạn THỬ NGHIỆM. API, chức năng và chi tiết triển khai có thể thay đổi đáng kể.
Hiện tại không nên sử dụng cho môi trường sản xuất, nhưng chúng ta vẫn có thể học hỏi một chút từ mã nguồn.
Đây là bản demo xây dựng một bản sao Flappy Bird.
Dự án `unreal-mcp` có 447 sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
19. E2B MCP: Chạy mã AI trong các sandbox bảo mật
Máy chủ E2B MCP cho phép bạn thêm khả năng thông dịch mã vào ứng dụng Claude Desktop của bạn bằng E2B Sandbox. Nó có sẵn cho JavaScript và Python.
Nếu bạn mới làm quen với E2B, đây là một hạ tầng mã nguồn mở cho phép bạn chạy mã do AI tạo ra trong các sandbox được cô lập an toàn trên đám mây.
E2B Sandbox là một VM cô lập nhỏ có thể được khởi động rất nhanh (~150ms). Bạn có thể coi nó như một máy tính nhỏ cho mô hình AI.
Một số trường hợp sử dụng phổ biến cho E2B là:
- ⚡ Phân tích hoặc trực quan hóa dữ liệu AI.
- ⚡ Chạy mã do AI tạo ra bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau.
- ⚡ Môi trường thử nghiệm cho các tác nhân lập trình.
- ⚡ Môi trường đánh giá khả năng sinh mã.
Đây là bản demo giới thiệu cách AI chạy mã.
Dự án `mcp-server` (trong E2B) có 209 sao trên GitHub.
Bạn có thể kiểm tra Kho lưu trữ GitHub và Tweet chính thức.
20. Firecrawl MCP: Cào, thu thập, tìm kiếm và trích xuất nội dung từ website
Máy chủ MCP này tích hợp với Firecrawl để cung cấp khả năng cào web. Nó giúp cung cấp dữ liệu sạch, được thu thập từ bất kỳ trang web nào cho các ứng dụng AI của bạn.
Bạn có thể làm rất nhiều việc như:
- ⚡ Cào, thu thập, tìm kiếm, trích xuất, nghiên cứu sâu, hỗ trợ cào hàng loạt.
- ⚡ Phát hiện và thu thập URL.
- ⚡ Tìm kiếm web với trích xuất nội dung.
- ⚡ Lọc nội dung thông minh bằng cách bao gồm/loại trừ thẻ.
Đây là bản demo hoạt động của Firecrawl MCP.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 2.5k sao trên GitHub.
21. Mem0 MCP: Lớp bộ nhớ cho tác nhân AI
Máy chủ MCP này sử dụng mem0 để quản lý các tùy chọn lập trình một cách hiệu quả. Máy chủ này có thể được sử dụng với Cursor và cung cấp các công cụ cần thiết để lưu trữ, truy xuất và tìm kiếm các tùy chọn lập trình.
Nếu bạn chưa biết về Mem0, đây là một lớp bộ nhớ mã nguồn mở giúp các tác nhân AI lưu trữ, truy xuất và suy luận về các tương tác trong quá khứ.
Nó được thiết kế để kết nối với bất kỳ framework tác nhân nào, mang lại cho chúng bộ nhớ dài hạn và nhận thức ngữ cảnh.
Với máy chủ MCP này, bạn có thể:
- ⚡ Lưu trữ các đoạn mã, chi tiết triển khai và các mẫu lập trình với ngữ cảnh đầy đủ, bao gồm mã hoàn chỉnh với dependencies, phiên bản ngôn ngữ/framework, các phương pháp hay nhất, và hơn thế nữa.
- ⚡ Truy xuất tất cả các tùy chọn lập trình đã lưu trữ để phân tích các mẫu, xem xét các triển khai và đảm bảo không bỏ sót thông tin liên quan.
- ⚡ Tìm kiếm ngữ nghĩa trong các tùy chọn lập trình đã lưu trữ để tìm các tài liệu kỹ thuật, hướng dẫn thiết lập, và hơn thế nữa.
Đây là bản demo giới thiệu tính năng bộ nhớ.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 101 sao trên GitHub.
22. n8n custom node MCP: Tương tác với các workflow n8n của bạn
Đây là một node cộng đồng n8n cho phép bạn tương tác với các máy chủ Model Context Protocol (MCP) trong các workflow n8n của bạn. Node này cho phép bạn kết nối với máy chủ MCP, truy cập tài nguyên, thực thi công cụ và sử dụng lời nhắc.
Nếu bạn mới làm quen với n8n, n8n là một công cụ tự động hóa workflow mã nguồn mở cho phép bạn kết nối các ứng dụng và dịch vụ với logic tùy chỉnh. Nó hỗ trợ hơn 400 tích hợp và cho phép bạn tạo các workflow phức tạp bằng trình chỉnh sửa trực quan.
Hãy coi nó như một lựa chọn thay thế thân thiện với nhà phát triển cho Zapier, với toàn quyền kiểm soát và các tùy chọn tự lưu trữ.
Node MCP Client hỗ trợ các hoạt động sau:
Execute Tool: Thực thi một công cụ cụ thể với các tham số.Get Prompt: Lấy một template lời nhắc cụ thể.List Prompts: Lấy danh sách các lời nhắc có sẵn.List Tools: Lấy danh sách các công cụ có sẵn.Read Resource: Đọc một tài nguyên cụ thể theo URI.List Resources: Lấy danh sách các tài nguyên có sẵn từ máy chủ MCP.
Hoạt động Execute Tool cho phép bạn thực thi một công cụ cụ thể với các tham số. Chỉ cần đảm bảo chọn công cụ bạn muốn thực thi từ menu thả xuống.
Bạn có thể xem bản demo này bao gồm chủ đề “Is MCP the Future of N8N AI Agents?”.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 1.2k sao trên GitHub.
23. Browser MCP: Tự động hóa trình duyệt của bạn bằng tác nhân lập trình
Browser MCP là một máy chủ Model Context Provider (MCP) cho phép các ứng dụng AI điều khiển trình duyệt của bạn.
Nó được điều chỉnh từ máy chủ Playwright MCP để tự động hóa trình duyệt của người dùng thay vì tạo các phiên trình duyệt mới. Điều này cho phép sử dụng cấu hình trình duyệt hiện có của người dùng để sử dụng các phiên đã đăng nhập và tránh các cơ chế phát hiện bot thường chặn việc sử dụng trình duyệt tự động. Bạn có thể đọc thêm tại browsermcp.io.
Đây là bản demo sử dụng nó cho kiểm thử tự động.
Có một hướng dẫn tuyệt vời khác trên YouTube để thiết lập cái này từ đầu.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 920 sao trên GitHub.
24. Gmail MCP: Tích hợp Gmail với hỗ trợ tự động xác thực
Máy chủ này dành cho tích hợp Gmail trong Claude Desktop với hỗ trợ tự động xác thực. Điều này giúp các trợ lý AI quản lý Gmail thông qua các tương tác ngôn ngữ tự nhiên.
Có các tính năng rất hữu ích như:
- ⚡ Gửi email với chủ đề, nội dung, tệp đính kèm và người nhận.
- ⚡ Đọc tin nhắn email theo ID với khả năng xử lý cấu trúc MIME nâng cao.
- ⚡ Xem thông tin tệp đính kèm email (tên tệp, loại, kích thước).
- ⚡ Tìm kiếm email với nhiều tiêu chí khác nhau (chủ đề, người gửi, khoảng thời gian).
- ⚡ Liệt kê email trong hộp thư đến, đã gửi hoặc các nhãn tùy chỉnh.
- ⚡ Đánh dấu email là đã đọc/chưa đọc.
- ⚡ Di chuyển email đến các nhãn/thư mục khác.
- ⚡ Thực hiện các thao tác hàng loạt để quản lý nhiều email cùng lúc.
- ⚡ Luồng xác thực OAuth2 đơn giản với tự động mở trình duyệt.
Nó hỗ trợ cả thông tin đăng nhập ứng dụng desktop và web, sử dụng bộ nhớ thông tin đăng nhập toàn cầu để tiện lợi. Tài liệu khá chi tiết, bao gồm cú pháp với các tính năng nâng cao hơn. Không có bản demo nào cho dự án này.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 153 sao trên GitHub.
Có một máy chủ Gmail MCP khác mà tôi tìm thấy kèm demo, nhưng tôi không đề cập đến vì nó có rất ít sao trên GitHub so với dự án này.
25. Sequential Thinking: Giải quyết vấn đề bằng tư duy có cấu trúc
Đây là một triển khai máy chủ MCP cung cấp một công cụ để giải quyết vấn đề động và có tính phản xạ thông qua một quy trình tư duy có cấu trúc.
Nó thực hiện nhiều việc như:
- ⚡ Chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các bước dễ quản lý.
- ⚡ Sửa đổi và tinh chỉnh suy nghĩ khi hiểu biết sâu sắc hơn.
- ⚡ Phân nhánh thành các con đường suy luận thay thế.
- ⚡ Điều chỉnh tổng số suy nghĩ một cách linh hoạt.
- ⚡ Tạo và xác minh các giả thuyết giải pháp.
Xem bản demo về cách Sequential Thinking hoạt động.
Nó là một phần của kho lưu trữ chính thức của modelcontextprotocol. Bạn có thể kiểm tra tài liệu để cài đặt máy chủ MCP này.
26. Brave Search: Sử dụng API tìm kiếm
Đây là một triển khai máy chủ MCP tích hợp Brave Search API, cung cấp cả khả năng tìm kiếm web và cục bộ.
Tính năng:
- ⚡ Truy vấn chung, tin tức, bài viết, với phân trang.
- ⚡ Kiểm soát loại kết quả, mức độ an toàn và độ tươi mới của nội dung.
- ⚡ Tìm kiếm cục bộ tự động fallback sang web khi không tìm thấy kết quả nào.
Xem bản demo về khả năng tìm kiếm.
Nó là một phần của kho lưu trữ chính thức của modelcontextprotocol. Bạn có thể kiểm tra tài liệu để cài đặt máy chủ MCP này.
27. Browserbase MCP: Phiên trình duyệt cho tác nhân AI
Máy chủ này cung cấp khả năng tự động hóa trình duyệt trên đám mây bằng Browserbase, Puppeteer và Stagehand. Máy chủ này cho phép LLMs tương tác với các trang web, chụp ảnh màn hình và thực thi JavaScript trong môi trường trình duyệt đám mây.
Nếu bạn mới làm quen với Browserbase, đây là một nền tảng cung cấp hạ tầng để chạy và quản lý các trình duyệt headless ở quy mô lớn.
Các công cụ bao gồm `Create browser session`, `Navigate to a URL`, `Take screenshot` và nhiều hơn nữa.
Đây là bản demo hỏi nó tìm kết quả hàng đầu từ Hacker News.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 824 sao trên GitHub.
28. Lingo MCP: Bộ công cụ bản địa hóa AI
Máy chủ này kết nối Lingo với các công cụ AI của bạn như Claude. Nếu bạn mới làm quen với Lingo, đây là một bộ công cụ bản địa hóa AI được thiết kế để tự động hóa quy trình dịch phần mềm từ đầu đến cuối cho các ứng dụng web và di động.
Các trường hợp sử dụng:
- ⚡ Tự động hóa quy trình bản địa hóa trong các pipeline CI/CD.
- ⚡ Mở rộng quy mô các nỗ lực bản địa hóa.
Không có bản demo nào, nhưng bạn có thể hình dung ý tưởng về Lingo trên trang web của họ.
Máy chủ MCP này là một phần của kho lưu trữ chính thức. Bạn có thể kiểm tra tài liệu để cài đặt.
29. Kubernetes MCP: Quản lý Kubernetes cluster
Máy chủ MCP này có thể kết nối với một Kubernetes cluster và quản lý nó.
Nó có rất nhiều tính năng hữu ích:
- ⚡ Liệt kê tất cả các pod, service, deployment, node.
- ⚡ Tạo, mô tả, xóa một pod.
- ⚡ Tạo cấu hình pod & deployment tùy chỉnh, cập nhật số lượng replica của deployment.
- ⚡ Lấy các sự kiện Kubernetes từ cluster.
- ⚡ Tạo, liệt kê và mô tả các cronjob.
Sơ đồ chuỗi dưới đây minh họa cách các yêu cầu đi qua hệ thống.
Xem video demo quản lý Kubernetes.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 383 sao trên GitHub.
30. Linear MCP: Tích hợp hệ thống quản lý dự án của Linear
Máy chủ này cung cấp tích hợp với hệ thống theo dõi issue của Linear thông qua MCP, cho phép LLMs tương tác với các issue của Linear.
Bạn có thể:
- tạo các issue Linear mới.
- cập nhật các issue hiện có.
- tìm kiếm issue với các bộ lọc linh hoạt.
- lấy các issue được giao cho một người dùng.
- thêm bình luận vào issue.
Hãy xem một vài ví dụ sử dụng:
- ⚡ “Show me all my high-priority issues” → thực thi công cụ
search_issuesvà/hoặclinear-user:///{userId}/assignedđể tìm các issue được giao cho bạn có ưu tiên 1. - ⚡ “Give me a summary of recent updates on the issues for mobile app development” → sử dụng
search_issuesđể xác định (các) issue liên quan, sau đólinear-issue:///{issueId}để lấy chi tiết issue và hiển thị hoạt động và bình luận gần đây. - ⚡ “What’s the current workload for the mobile team?” → kết hợp
linear-team:///{teamId}/issuesvàsearch_issuesđể phân tích phân bố issue và ưu tiên trong nhóm mobile.
Không có bản demo, nhưng các trường hợp sử dụng có thể cung cấp cho bạn ý tưởng cơ bản. Kiểm tra readme để biết các công cụ có sẵn.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 254 sao trên GitHub.
31. Markdownify MCP: Chuyển đổi hầu hết mọi thứ sang Markdown
Markdownify là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) chuyển đổi các loại tệp và nội dung web khác nhau sang định dạng Markdown. Nó cung cấp một bộ công cụ để biến đổi PDF, hình ảnh, tệp âm thanh, trang web, và nhiều hơn nữa thành văn bản Markdown dễ đọc và chia sẻ.
Bạn có thể:
- ⚡ Chuyển đổi nhiều loại tệp sang Markdown như PDF, Hình ảnh, Âm thanh (kèm chuyển văn bản), DOCX, XLSX, PPTX.
- ⚡ Chuyển đổi nội dung web sang Markdown như bản ghi video YouTube, kết quả tìm kiếm Bing, các trang web chung.
- ⚡ Truy xuất các tệp Markdown hiện có.
Không có bản demo, nhưng các công cụ này sẽ có sẵn sau khi bạn tích hợp:
youtube-to-markdown: Chuyển đổi video YouTube sang Markdown.pdf-to-markdown: Chuyển đổi tệp PDF sang Markdown.bing-search-to-markdown: Chuyển đổi kết quả tìm kiếm Bing sang Markdown.webpage-to-markdown: Chuyển đổi trang web sang Markdown.image-to-markdown: Chuyển đổi hình ảnh sang Markdown với metadata.audio-to-markdown: Chuyển đổi tệp âm thanh sang Markdown với chuyển văn bản.docx-to-markdown: Chuyển đổi tệp DOCX sang Markdown.xlsx-to-markdown: Chuyển đổi tệp XLSX sang Markdown.pptx-to-markdown: Chuyển đổi tệp PPTX sang Markdown.get-markdown-file: Truy xuất một tệp Markdown hiện có.
Kho lưu trữ GitHub Repository có 1.3k sao trên GitHub. Bạn có thể tìm hướng dẫn cài đặt trong readme.
Các Tài Nguyên Hữu Ích Khác
Dưới đây là một số tài nguyên quý giá bạn có thể tham khảo để tìm hiểu sâu hơn về MCP và khám phá thêm:
- mcp-chat: Một CLI chat client cho các máy chủ MCP, dùng để kiểm thử & đánh giá máy chủ và tác nhân MCP.
- mastra.ai/mcp-registry-registry: Một bộ sưu tập các thư mục máy chủ MCP để kết nối AI với các công cụ yêu thích của bạn. Có hơn 10k sao trên GitHub.
- smithery.ai: Mở rộng tác nhân của bạn với 4,630 khả năng thông qua các máy chủ MCP. Cung cấp nhiều chi tiết bao gồm số lượt gọi công cụ hàng tháng, tùy chọn chạy cục bộ, các công cụ, API, hướng dẫn cài đặt cho các client khác nhau.
- mcp.composio.dev: Kết nối tức thì tới hơn 100 máy chủ MCP được quản lý với xác thực tích hợp sẵn.
- Popular MCP Servers directory by official team: Thư mục máy chủ MCP phổ biến của nhóm chính thức, có 20k sao trên GitHub.
- Those MCP totally 10x my Cursor workflow: Video YouTube với các trường hợp sử dụng thực tế.
Kết Luận
Wow! Việc tổng hợp này mất rất nhiều thời gian. Hy vọng bạn đã tìm thấy điều gì đó giá trị.
MCP vẫn còn khá mới mẻ, nhưng nó đang phát triển nhanh chóng. Ngay cả những công cụ đơn giản được xây dựng trên nền tảng này cũng có thể mở khóa các quy trình làm việc mạnh mẽ. Ai biết được? Có thể bạn sẽ xây dựng thứ gì đó mà người khác sử dụng hàng ngày.
Chúng tôi đã cố gắng nêu bật những máy chủ MCP thú vị và thực tế nhất hiện có.
Hãy cho chúng tôi biết suy nghĩ của bạn và liệu bạn có kế hoạch xây dựng máy chủ MCP của riêng mình sớm không nhé!
Chúc bạn một ngày tuyệt vời! Hẹn gặp lại lần sau.
|
Bạn có thể xem các dự án của tôi tại anmolbaranwal.com. Cảm ơn bạn đã đọc! 🥰 |
   |
Theo dõi CopilotKit trên Twitter và gửi lời chào, và nếu bạn muốn xây dựng điều gì đó thú vị, hãy tham gia cộng đồng Discord.
