5个开源MCP服务器：扩展AI助手能力，高效处理日常工作

正文

请到「今天看啥」查看全文

1、Stagehand：网络浏览与内容提取工具

Stagehand是Browserbase开发的专业网络交互工具，它赋予AI模拟浏览器操作的能力，包括导航链接、提取网页内容等功能。在实际应用中，我利用它从特定美食博客批量获取食谱标题数据，这种方式比传统的脚本编写效率高出许多。

部署步骤如下：

 git clone https://github.com/browserbase/stagehand-mcp   cd stagehand-mcp   npm install   npmstart

服务器默认在localhost:3000运行。配置完成后，可以通过Claude Desktop等支持MCP的客户端向AI发出指令：

Go to a news site and get the top headlines.

Stagehand会执行网站访问、内容提取操作，Claude随后输出结构化的标题信息。这一功能对于无需编写代码即可实现价格监控、数据提取等任务特别有价值。

Stagehand作为开源免费工具，相比其他网络交互工具，其稳定性和可靠性表现更为出色。

2、Jupyter：数据分析与处理集成方案

Jupyter MCP服务器专为数据处理场景设计，它使AI能够操作Jupyter notebooks这一数据科学领域常用的编程环境。即使对非数据科学专业人员，这一工具也能显著降低数据分析门槛。例如，我通过该服务器让Claude分析存储在CSV文件中的咖啡消费数据记录。

配置方法：

 git clone https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp   cd jupyter-notebook-mcp   pip install -r requirements.txt  python server.py

服务器运行在localhost:8000。配置完成后，可以向Claude发出如下指令：

Open coffee.csv and tell me how much I spent on lattes.

Claude会自动创建notebook、执行必要的Python代码分析，然后返回结果：

You dropped $87.50 on lattes this month. Ouch.

这种集成方式无需用户编写任何代码，效果相当于拥有一位具备数据分析能力的技术助手。

3、Opik：AI行为监控与分析系统

Opik是由Comet开发的专业AI监控工具，其核心功能是跟踪和分析AI系统的运行状态。当AI表现出非预期行为时，Opik能够提供详细的诊断信息。在实际应用中，我曾通过Opik发现某AI应用因API限制而出现的响应异常。

请到「今天看啥」查看全文