EP163：2025 年你可以使用的 12 款 MCP 服务器

Posted on 2025-05-17

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本周的系统设计复习：

  • 6分钟讲解API！（YouTube视频）

  • 2025 年你可以使用的 12 款 MCP 服务器

  • 如何部署服务

  • 系统设计主题图

  • Transformer 架构如何工作？

  • ByteByteGo 正在招聘

  • 赞助我们

6 分钟内解释 API！

2025 年你可以使用的 12 款 MCP 服务器

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MCP（模型上下文协议）是一项开放标准，它简化了 AI 模型（尤其是 LLM）与外部数据源、工具和服务的交互方式。MCP 服务器充当这些 AI 模型与外部工具之间的桥梁。以下是一些顶级的 MCP 服务器：

  1. 文件系统 MCP 服务器
    允许 LLM 直接访问本地文件系统来读取、写入和创建目录。

  2. GitHub MCP 服务器
    将 Claude 连接到 GitHub 存储库并允许文件更新、代码搜索。

  3. Slack MCP 服务器
    MCP 服务器用于 Slack API，使 Claude 能够与 Slack 工作区进行交互。

  4. Google 地图 MCP 服务器
    用于 Google Maps API 的 MCP 服务器。

  5. Docker MCP 服务器
    与 Docker 集成以管理容器、图像、卷和网络。

  6. Brave MCP 服务器
    使用 Brave 的搜索 API 进行网络和本地搜索。

  7. PostgreSQL MCP 服务器
    MCP 服务器使 LLM 能够检查数据库模式并执行只读查询。

  8. Google Drive MCP 服务器
    与 Google Drive 集成的 MCP 服务器，允许读取和搜索文件。

  9. Redis MCP 服务器
    提供对 Redis 数据库访问的 MCP 服务器。

  10. Not MCP 服务器
    该项目为 Notion API 实现了一个 MCP 服务器。

  11. Stripe MCP 服务器
    MCP 服务器与 Stripe API 交互。

  12. Perplexity MCP 服务器
    连接到 Perplexity 的 Sonar API 进行实时搜索的 MCP 服务器。

交给您：您将添加哪个其他 MCP 服务器到列表中？

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如何部署服务

部署或升级服务存在风险。本文将探讨风险缓解策略。

下图说明了一些常见的情况。

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多服务部署
在此模型中，我们会同时将新的更改部署到多个服务。这种方法易于实现。但由于所有服务同时升级，因此难以管理和测试依赖关系，也难以安全地回滚。

蓝绿部署
使用蓝绿部署，我们拥有两个完全相同的环境：一个是预发布环境（蓝色），另一个是生产环境（绿色）。预发布环境比生产环境领先一个版本。在预发布环境中完成测试后，用户流量将切换到预发布环境，然后预发布环境将成为生产环境。这种部署策略易于回滚，但拥有两个完全相同的生产质量环境可能会成本高昂。

金丝雀部署
金丝雀部署会逐步升级服务，每次仅针对一小部分用户。它比蓝绿部署成本更低，并且易于回滚。但是，由于没有预发布环境，我们必须在生产环境中进行测试。这个过程更加复杂，因为我们需要监控金丝雀发布情况，同时逐步将越来越多的用户从旧版本迁移出去。

A/B 测试
在 A/B 测试中，不同版本的服务会同时在生产环境中运行。每个版本都会针对一部分用户运行一个“实验”。A/B 测试是一种在生产环境中测试新功能的低成本方法。我们需要控制部署流程，以防某些功能被意外推送给用户。

轮到你了——你使用了哪种部署策略？你在生产环境中遇到过与部署相关的中断吗？为什么会发生这种情况？

系统设计主题图

有效的系统设计是一个权衡取舍的过程，需要广泛的知识基础才能做出最佳决策。此主题图按类别对系统设计的基本主题进行了分类。

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  1. 应用层：它包含可用性、可扩展性、可靠性和其他 NFR 等核心概念。此外，它还涵盖了 OOP、DDD、微服务、清洁架构、模块化单体等设计和架构主题。

  2. 网络与通信：涵盖通信协议、服务集成、消息传递、实时通信和事件驱动架构。

  3. 数据层：涵盖数据库系统的基础知识（模式设计、索引、SQL 与 NoSQL、事务等）、各种类型的数据库以及分布式数据库的细微差别（复制、分片、领导者选举等）。

  4. 可扩展性和可靠性：这涵盖可扩展性策略（水平、​​无状态、缓存、分区等）和可靠性策略，如负载平衡、速率限制等。

  5. 安全性与可观察性：涵盖身份验证和授权技术（OAuth 2、JWT、PASETO、Sessions、Cookies、RBAC 等）以及安全威胁。可观察性领域涵盖监控、跟踪和日志记录等主题。

  6. 基础设施和部署：处理 CI/CD 管道、容器化和编排、无服务器架构、IaC 和灾难恢复技术。

交给您：您还想在列表中添加什么？

Transformer 架构如何工作？

Transformers 架构已成为一些最受欢迎的 LLM 的基础，包括 GPT、Gemini、Claude、DeepSeek 和 Llama。

graphical user interface, application

工作原理如下：

  1. 典型的基于 Transformer 的模型主要包含两个部分：编码器和解码器。编码器读取并理解输入。解码器则利用这种理解来生成正确的输出。

  2. 在第一步（输入嵌入）中，每个单词被转换成一个代表其含义的数字（向量）。

  3. 接下来，一种名为“位置编码”的模式会告诉模型每个单词在句子中的位置。这是因为句子中的词序很重要。例如，“猫吃了鱼”和“鱼吃了猫”是不同的。

  4. 接下来是多头注意力机制，它是编码器的大脑。它允许模型一次性查看所有单词，并确定哪些单词是相关的。在“添加和规范化”阶段，模型会将通过注意力机制学到的知识重新添加到句子中。

  5. 前馈过程为理解增加了额外的深度。整个过程重复多次，以便模型能够深入理解句子。

  6. 编码器完成后，解码器开始工作。输出嵌入将预期输出中的每个单词转换为数字。为了理解每个单词应该放在哪里，我们添加了位置编码。

  7. 蒙蔽多头注意力机制隐藏了未来的单词，因此模型一次只能预测一个单词。

  8. 多头注意力阶段将输入的正确部分与输出的正确部分对齐。解码器会同时查看输入句子和迄今为止生成的单词。

  9. 前馈过程会进行更多处理，使最终的词汇选择更加精准。这个过程会重复多次，以优化结果。

  10. 一旦解码器预测了每个单词的数字，它就会将它们传递到线性层以准备输出。该层将解码器的输出映射到大量可能的单词。

  11. 线性层为每个单词生成分数后，Softmax 层将这些分数转换为概率。概率最高的单词将被选为下一个单词。

  12. 最后，生成一个人类可读的句子。

交给你：你还需要添加什么来理解 Transformer 架构？

ByteByteGo 正在招聘

ByteByeGo 正在招聘 3 个职位：技术产品经理、技术教育者 – 系统设计和销售/合作伙伴。

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您将负责制定产品策略、确定功能优先级并与我密切合作，将想法变为现实。

您必须具备 100+ 场技术面试经验（例如系统设计、算法、行为分析），并深刻理解如何打造卓越的求职体验。如果您曾在顶尖科技公司工作或拥有辅导求职者的经验，则更佳。

我们正在寻找能够做到以下事情的人：
• 在极少的指导下从 0 到 1 构建
• 将用户痛点转化为明确的解决方案
• 根据反馈和数据快速迭代

远程兼职 – 兼职（远程，兼职）
我们正在招聘一位系统设计技术教育者，以帮助我们丰富教育资源库。该职位非常适合那些喜欢清晰地解释复杂工程主题的人，无论是通过长篇文章、图表还是短篇帖子。

你将与​​团队合作撰写新闻稿、合著书籍和指南章节，并围绕系统设计、架构模式、可扩展性等主题创作引人入胜的视觉内容。如果你曾为博客、文档、新闻稿撰写文章或参与在线教学，我们期待你的作品。

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原文： https://blog.bytebytego.com/p/ep163-12-mcp-servers-you-can-use