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MCP 精选清单

MCP 服务按数据源、业务系统、执行动作和治理要求分类的目录图
看 MCP 清单时,先问“接什么系统、允许什么动作、失败后怎么接管”。

MCP 清单不是“装得越多越好”。对产品经理来说,MCP 的核心问题是:AI 需要接入什么系统、读取什么数据、触发什么动作、动作失败会造成什么后果

读法

维度PM 要看什么
接入对象浏览器、搜索、GitHub、Figma、Vercel、数据库、知识库、办公系统、内容平台、热点采集、DataWorks 等
权限等级只读、可写、可执行命令、可发布、可删除
输出证据是否返回链接、日志、查询条件、截图、引用片段
失败模式网络失败、认证失败、数据为空、限流、权限不足
人工确认哪些动作必须停下来让人确认

精选类别

类别代表能力适合场景使用边界
浏览器与网页打开网页、点击、截图、抽取页面信息竞品调研、页面验收、表单流程验证不适合绕过登录、安全验证或批量抓取受限内容
网页搜索与热点采集搜索新闻、聚合公开网页、抽取热点话题市场洞察、选题、舆情初筛、今日头条类内容平台监测必须保留来源链接,避免把搜索结果当事实结论
知识库与文档读取 Notion、飞书、Google Drive、Obsidian、企业知识库内部问答、制度检索、项目资料整理私有知识要分权限,RAG 结果要显示引用
GitHub 与研发管理查询 issue、PR、CI、release、代码片段研发协作、需求追踪、发布说明写操作要走确认;不要让 Agent 直接合并高风险 PR
Figma 与设计系统读取设计稿、生成截图、同步组件信息UI 走查、设计还原、需求评审设计判断仍需设计师验收
Vercel 与部署查看部署、日志、预览链接、构建状态静态站、前端应用、预览验收生产发布、回滚和环境变量修改要设确认点
数据库与 BI查询 MySQL、PostgreSQL、SQLite、DataWorks、数仓表业务分析、指标口径问答、数据校验默认只读;SQL 要可审计,避免全表扫描和越权
办公协作Gmail、日历、文档、表格、企业微信、Slack、Teams会议纪要、待办同步、邮件草稿、运营排期发送消息和外部承诺必须人工确认
内容与媒体读取视频字幕、图片生成、素材处理、社媒内容整理内容生产、短视频脚本、素材归档版权、肖像、品牌合规需人工检查
位置、天气与行业数据地图、天气、企业工商、股票、交易数据出行、门店、风控、投研、供应链金融、交易和法律判断不能只靠模型

代表性 MCP

以下条目来自 SkillHub 可访问 MCP 数据和通用 MCP 生态分类,本站只做改写摘要和选型导航。

MCP接入对象解决的问题适合岗位边界
Serper 多语言搜索Google 搜索结果让 Agent 获取公开网页证据和多语言搜索结果PM、市场、研究、售前搜索结果不等于事实,要保留来源并交叉验证
Graphlit / 图灵知识桥文档、网页、知识内容把外部知识内容接入检索和问答流程知识管理、解决方案需要关注资料权限、索引刷新和引用准确率
GitHub MCPGitHub issue、PR、CI、代码仓研发协作、代码审查、发布状态查询研发、测试、项目经理合并、删除、发布类动作需要人工确认
Figma MCP设计稿和组件信息让 Agent 读取设计上下文、检查页面还原设计、前端、产品不能替代设计评审,只能辅助抽取和对照
Vercel MCP部署、日志、预览环境检查构建、预览链接和线上状态前端、项目经理、PM生产操作要确认,环境变量不能随意暴露
MySQL MCP关系型数据库通过受控 SQL 查询结构化业务数据数据分析、运营、PM只读优先、最小权限、SQL 审计
腾讯云 CLS日志服务用自然语言辅助查询日志和定位异常运维、研发、测试不能把日志结论直接当根因,需要结合上下文
TAPD MCP需求、缺陷、任务、迭代让 Agent 查询和整理研发管理对象项目经理、测试、研发写入任务、关闭缺陷等动作要确认
企查查企业信息 MCP企业工商数据查询企业背景、工商维度信息销售、风控、售前数据有时效性,重大判断需官方或合同材料
微信读书 MCP笔记和阅读数据读取个人阅读笔记用于总结和知识整理知识管理、研究、培训个人数据需授权,不做外泄
企业微信机器人 MCP企业微信消息发送通知、同步结果、流程提醒运营、项目、客服外发内容必须有确认和日志
Cloudflare MCPCDN、域名、安全配置用自然语言管理 Cloudflare 账户能力运维、研发DNS、WAF、缓存清理是高风险操作
DataWorks 类数据平台 Skill/MCP数仓、任务、指标口径辅助理解数据链路、指标表和数据任务数据分析、BI、运营不直接改生产任务,先做只读查询和文档生成
今日头条/内容平台 MCP内容发布平台、热点榜单选题、热点采集、内容复盘运营、市场内容不自动发布,不绕过平台规则

选型问题

问题为什么重要
这个 MCP 是只读还是可写?决定能否直接上线给业务人员使用
有没有官方来源、开源仓库或可审计代码?影响供应链风险
返回结果有没有结构化字段和来源?影响 Agent 是否能稳定使用
认证凭证放在哪里?影响数据泄露风险
失败时会返回什么?影响工作流能否兜底
是否支持沙箱或测试环境?影响能否先灰度试用

验证方式

  1. 用 5-10 个真实任务做试跑,记录成功、失败和人工接管。
  2. 对所有外部来源要求返回链接、查询条件或日志。
  3. 对写操作先使用模拟环境或只生成草稿。
  4. 对数据库类 MCP 检查权限、SQL、慢查询和脱敏。
  5. 对消息、发布、支付、交易、发货类动作强制人工确认。

延伸来源

维知 Wiki · 面向应用工程的 AI 知识与训练系统