Разработка

AiPayGent расширяет Claude AI. Сервер даёт разработчикам и исследователям набор готовых инструментов. Вам не нужно писать сложные промты для каждой задачи — сервер сам умеет искать информацию, писать код, анализировать данные и переводить тексты. Сервер работает через streamable-http и stdio, поэтому подходит для десктопных приложений и облачных развёртываний. Claude сам выбирает нужный инструмент под задачу.

Devin

Cognition

Официальный удалённый MCP-сервер Devin для работы с репозиториями, сессиями, playbooks, базой знаний, расписаниями и интеграциями из совместимого клиента.

Amazon EKS MCP Server даёт AI-ассистентам прямой доступ к вашим кластерам Amazon Elastic Kubernetes Service. Вы отдаёте команды на естественном языке — ассистент выполняет их в вашем кластере. Вам не нужно запоминать сложные команды kubectl. Сервер рассчитан на DevOps-инженеров, SRE и разработчиков, управляющих инфраструктурой в AWS. Он упрощает диагностику инцидентов, просмотр логов, проверку конфигураций и масштабирование приложений — всю рутину, которая раньше требовала ручного ввода команд.

AWS MCP Server — это мост между AI-ассистентами и облаком AWS. Он решает задачу безопасного и контролируемого доступа искусственного интеллекта к вашей AWS-инфраструктуре. Сервер использует официальную документацию AWS для генерации корректных ответов, выполняет прямые API-вызовы к сервисам и работает по стандартным операционным процедурам (SOP). Вы можете управлять облаком через естественный язык — без необходимости вручную писать команды или скрипты.

AWS MCP Server — это управляемый MCP-сервер для AI-агентов. Он даёт доступ к сервисам Amazon Web Services через три канала: прямые API-вызовы, официальную документацию и стандартные операционные процедуры (SOP). Сервер реализует протокол MCP и использует stdin/stdout для связи с агентом. Для работы требуется активная подписка AWS и настроенные учётные данные. Сервер подойдёт разработчикам, DevOps-инженерам и администраторам AWS, которые хотят автоматизировать работу с облаком через ассистента. Вам не нужно переключаться между консолью AWS и CLI — все действия выполняются через текстовые запросы.

Context7

upstash

63.3k3.1k

Context7 — это MCP-сервер, который решает проблему устаревших знаний языковых моделей. Когда вы просите нейросеть написать код на основе определённой библиотеки, она часто опирается на старые данные из обучения и выдаёт неработающие примеры или вымышленные функции. Context7 перехватывает ваш запрос, находит актуальную документацию для используемого пакета или фреймворка и подкладывает её прямо в контекст промпта. Так модель отвечает на основе свежих официальных материалов. Сервер пригодится разработчикам, которые работают через AI-ассистентов (Claude, Cursor, продолжения) и не хотят тратить время на ручное копирование документации. Всё происходит автоматически: вы просто дописываете к промпту маркер use context7 или используете специальную команду, и модель получает актуальные API-референсы, примеры кода и информацию о версиях.

Serena MCP: the IDE for your agent

oraios

30.4k2.2k

У людей есть IDE. У AI-агентов такого инструмента не было. Serena меняет ситуацию. Это MCP-сервер, дающий агенту среду разработки с семантикой. Агент оперирует символами — переменными, функциями, классами — и понимает их связи. Результат — меньше ошибок, быстрые правки, контекстное понимание кода. Serena даёт агенту не просто доступ к файлам, а понимание архитектуры. Разница между поиском по слову и знанием, что authUser — это функция из модуля users, возвращающая экземпляр User.

Keploy

keploy

18.7k2.4k

Keploy — это MCP-сервер для автоматизации API-тестирования. Он записывает реальные HTTP-запросы и ответы, а затем превращает их в готовые тесты и моки. Вам не нужно писать код — сервер сам анализирует трафик и создаёт тестовые сценарии. Подходит разработчикам и DevOps-инженерам, которые хотят быстро покрыть API тестами без ручной работы. Проект с открытым исходным кодом — на GitHub его отметили уже более 17 000 разработчиков. Сервер умеет генерировать тесты из OpenAPI-спецификаций, коллекций Postman, curl-запросов и реального пользовательского трафика. Под капотом — Go-движок Keploy, который работает на уровне ядра через eBPF и не требует изменений в коде приложения. Вы можете запускать тесты локально или в CI/CD, отслеживать покрытие и автоматически создавать заглушки (моки) для зависимых сервисов.

Figma Context MCP — GLips

GLips

16k1.3k

Сервер Figma-Context-MCP подключает AI-ассистента (Cursor, Claude Desktop и других) к данным из Figma. Вы даёте ссылку на дизайн — ассистент получает структурированное описание макета: расположение элементов, размеры, отступы, цвета, шрифты и другие CSS-свойства. В отличие от передачи скриншотов, этот подход передаёт точные метрики и атрибуты. Модель может в один запрос сгенерировать код, совпадающий с дизайном до пикселя. Сервер автоматически сокращает передаваемые данные, оставляя только значимую информацию для конкретного фрейма или компонента.

Kubeshark MCP

kubeshark

12.1k553

Kubeshark MCP подключает AI-агентов к сети Kubernetes. Вы пишете запрос обычным языком, сервер ищет данные в трафике кластера и отдаёт их агенту. В основе — open-source проект Kubeshark (бывший Mizu). Он перехватывает пакеты на уровне ядра через eBPF. Не нужно никаких sidecar или ручной настройки. Сервер сам индексирует трафик и расшифровывает TLS/mTLS. Поддерживает протоколы микросервисов: HTTP/1.1, HTTP/2, gRPC, Redis, Kafka, DNS. Разработчикам и SRE достаточно описать словами, что искать.

AWS Documentation MCP Server

AWS / AWS Labs

9.8k1.8k

Официальный локальный MCP-сервер AWS Labs для чтения и поиска документации AWS из AI-клиента; запускается через uv и Python 3.10+ и работает по stdio.

AWS Knowledge MCP Server

AWS / AWS Labs

9.8k1.8k

Официальный управляемый MCP-сервер AWS для поиска по документации и другим знаниям AWS; доступен без аутентификации по Streamable HTTP endpoint.