基于MCP 协议的Server有哪些社区贡献与开源项目？
基于MCP 协议的Server有哪些社区贡献与开源项目？作者简介猫头虎是谁？作者名片 ✍️加入我们AI共创团队 🌐加入猫头虎的AI共创变现圈，一起探索编程世界的无限可能！🚀正文一、社区贡献与开源项目概况二、开发框架与MCP的集成1. **LangChain 与 MCP 的集成**2. **LangChain4j：Java 版的 MCP 集成**3. **其他代理框架的支持**三、MCP协议作为
基于MCP 协议的Server有哪些社区贡献与开源项目？
MCP（Model Context Protocol）协议自推出以来，迅速赢得了开发者和社区的广泛关注，成为了实现不同 AI 工具与服务互操作的标准。社区开发者对 MCP 协议的贡献不断增加，尤其是在服务器插件和适配工具的创建上，极大地推动了 MCP 生态的多样化发展。本文将探讨基于 MCP 协议的开源服务器项目和社区贡献，以及它们如何与现有的 AI 开发框架融合。
开源manus项目合集
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meta GPT团队的OpenManus
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camel团队的OpenManus-OWL： https://github.com/MaoTouHU/OpenManus-OWL
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什么是MCP协议
作者简介
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作者名片 ✍️
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- 作者微信号：Libin9iOak
- 作者公众号：猫头虎技术团队
- 更新日期：2025年03月22日
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正文
一、社区贡献与开源项目概况
自 MCP 协议推出以来，开源社区便迅速响应，积极为 MCP 生态贡献了大量的插件和适配工具。截至 2025 年 2 月，Hugging Face 社区报道，已经有超过 1000 个 MCP 服务器（或连接器）被创建，涵盖了从日常生产工具到高端技术应用的广泛场景。这些社区构建的 MCP 服务器展示了 MCP 协议在不同领域的灵活性与强大能力。
Anthropic 官方也收录了一部分社区贡献的优秀实现，并将其标记为“社区精选”（Community highlights）。其中包括了与流行第三方服务的接口适配，例如 Docker、Kubernetes、Spotify、Todoist 等，这些开源项目进一步增强了 MCP 的适用性和实用价值。
此外，GitHub 上还出现了专门收集 MCP 服务器项目的精选列表，名为 Awesome-MCP-Servers，让开发者可以方便地查找、学习和使用各种社区开发的 MCP 连接器和服务器。
二、开发框架与MCP的集成
随着 MCP 协议的流行，多个流行的开发框架和平台开始支持 MCP，进一步推动了 MCP 协议的生态发展。这些框架通过集成 MCP 协议，使得不同的 AI 平台能够互通有无，提供更为强大的功能。
1. LangChain 与 MCP 的集成
LangChain 是一个非常流行的智能体编排库，广泛应用于构建基于模型的自动化系统。LangChain 官方和社区对 MCP 协议做出了快速适配，推出了名为 langchain_mcp 的工具包，允许开发者将一个 MCP Server 注册为 LangChain 的工具（Tool）。
这一适配意味着，LangChain 用户不再需要为每个新工具编写适配代码，而是可以直接使用 MCP 提供的功能。这使得现有的 LangChain 应用能够无缝地利用广泛的 MCP 生态，极大地简化了智能体的集成工作。
2. LangChain4j：Java 版的 MCP 集成
LangChain4j 是 LangChain 的 Java 版本，面向使用 Java 的开发者。LangChain4j 同样宣布支持 MCP，允许它与 MCP 兼容的服务器进行通信。对于那些在企业环境中使用 Java 的开发者来说，这一支持大大降低了集成门槛。MCP 的跨语言支持使得不同编程语言的开发者都能够通过同一协议实现工具的共享和集成，体现了 MCP 协议的广泛吸引力和通用性。
3. 其他代理框架的支持
除了 LangChain，其他一些 AI 代理框架也开始讨论如何将 MCP 协议集成到现有工作流中。Hugging Face 社区的 smol 系列代理和 LangGraph 等框架也在积极探索 MCP 的应用。开发者社区中甚至出现了一个名为 mcpadapt 的 Python 包，它允许任何 MCP Server 都可以作为 smol Agents 框架的工具使用。
这些适配工具的出现意味着开发者可以将 MCP 的功能直接应用到不同的代理框架中，无论是用于构建智能体、处理自然语言，还是进行复杂的数据操作，MCP 都能提供强大的支持。
三、MCP协议作为通用“工具接口层”
基于社区的贡献与开源项目，MCP 协议正逐渐成为 AI 工具和平台之间的“工具接口层”。以前，如果要让多个不同的模型（如 ChatGPT、Claude、Llama 等）访问某个新工具，开发者需要为每个平台分别开发插件或接口。而现在，通过编写一个 MCP Server，理论上这个 Server 可以被所有支持 MCP 的模型所使用。
这一点对开发者来说是一个巨大的优势，因为它减少了在不同平台间重复开发的工作量。无论是从企业环境还是开发者个人项目的角度来看，MCP 的这种“跨平台兼容”能力使得工具和资源的共享变得更加高效和简单。
四、MCP协议的未来与展望
MCP 协议的开源贡献和框架集成展现了其巨大的潜力。随着越来越多的开发者和企业加入到 MCP 的生态中，MCP 有望成为连接不同 AI 工具、数据源和平台的标准协议。通过不断的社区合作和技术创新，MCP 协议将在 AI 生态中发挥更大的作用，为开发者提供更加开放、灵活和高效的开发环境。
五、总结
基于 MCP 协议的服务器和开源项目展示了该协议在多个领域和框架中的强大适应性。随着社区贡献的不断增加，MCP 协议不仅成为了 AI 工具互操作的标准，而且逐渐推动了跨平台和跨语言的深度集成。随着更多开发者加入，MCP 的生态将持续扩展，成为 AI 系统中不可或缺的一部分。对于开发者而言，MCP 提供了一个更加统一和简便的方式来连接工具与模型，极大地提升了开发效率和应用场景的多样性。
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