这几天被MCP刷屏了，人都刷麻了，虽然之前说Manus 的核心底层是MCP ,但是我并没有去研究MCP，因为MCP 的服务好像用不到，这几天看到一个GitHub 的MCP-Server，是不是我后面可以一键找GitHub项目？今天找了一个MCP 客户端项目什么是MCP客户端？

Model Context Protocol (MCP)客户端是能够与MCP服务器交互的应用程序或工具，它们使AI模型能够安全地访问和操作各种外部资源和服务。MCP客户端作为AI模型与外部世界之间的桥梁，极大地扩展了AI的能力边界。

MCP客户端的核心价值

• • 扩展AI能力：使AI模型能够访问文件系统、数据库、API等传统上无法直接接触的资源

• • 安全沙箱：通过协议规范确保AI操作外部资源时的安全边界

• • 标准化接口：统一不同服务和资源的访问方式，简化AI集成

• • 多模态支持：支持文本、图像、音频等多种数据类型的交互

官方与主流MCP客户端

企业级客户端

1. 1. Glama Chat 🎖️ - 多模态AI客户端，内置MCP网关支持，提供直观的图形界面管理MCP连接

2. 2. Anthropic Console - Anthropic官方开发的MCP调试与管理工具，支持协议高级功能

3. 3. Cursor IDE - 智能编程环境，深度集成MCP实现代码辅助、依赖管理等开发功能

4. 4. DeepSeek Terminal - 终端环境下的MCP客户端，特别适合开发者使用命令行与MCP服务交互

6. 

开源客户端

1. 1. MCP-CLI 🐍 - Python实现的命令行MCP客户端，轻量易扩展

2. 2. Node-MCP 📇 - TypeScript实现的MCP客户端库，适合Web应用集成

3. 3. Go-MCP 🏎️ - 高性能Go语言客户端，支持并发请求处理

4. 4. Rust-MCP 🦀 - 内存安全的Rust实现，注重性能与可靠性

按功能分类的MCP客户端

通用客户端

• • MCP Playground - 网页版MCP交互式环境，适合快速测试与学习

• • MCP-Jupyter - Jupyter Notebook扩展，支持在数据科学生态中使用MCP

领域专用客户端

1. 1. 浏览器自动化

   • • Playwright-MCP-Client 📇 - 专为浏览器自动化设计的客户端

   • • Puppeteer-MCP-Client 📇 - 控制无头Chrome的专用客户端

2. 2. 开发者工具

   • • Git-MCP-Client - 版本控制专用客户端

   • • Docker-MCP-Client - 容器管理专用接口

3. 3. 数据分析

   • • Pandas-MCP - 将MCP服务集成到Pandas工作流

   • • SQL-MCP - 统一SQL与NoSQL数据库访问

4. 4. 多媒体处理

   • • FFmpeg-MCP - 视频处理专用客户端

   • • OpenCV-MCP - 计算机视觉任务集成

MCP客户端开发资源

SDK与库

1. 1. Python SDK 🐍 - 官方Python客户端开发工具包

2. 2. TypeScript SDK 📇 - Web应用集成首选

3. 3. Java SDK ☕ - 企业级应用开发支持

4. 4. .NET SDK #️⃣ - C#生态集成方案

MCP客户端的应用场景

1. 1. AI助手增强：使聊天机器人能够操作真实世界系统

2. 2. 自动化工作流：连接不同系统的自动化管道

3. 3. 数据科学：安全访问敏感数据进行分析

4. 4. 教育工具：创建交互式学习环境

5. 5. 物联网控制：统一管理IoT设备接口

项目地址：https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients

MCP客户端生态系统正在快速发展，为AI应用开启无限可能。无论是开发者、研究者还是终端用户，都能从中发现提升工作效率和创造力的新机会。

 

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
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