Servidores MCP que vale a pena saber se você está construindo com ai

Eles permitem que você passe o contexto estruturado e escopo em um modelo: arquivos, metadados, estado de aplicativo, funções de usuário e muito mais. Se você estiver construindo alguma coisa além de um prompt bruto, como agentes, assistentes escoposos ou ferramentas de código baseadas em LLM, provavelmente usará um.

Esta lista se concentra nos servidores MCP que eu recomendo para criar e depurar fluxos de trabalho em bases de código, sistemas de design, documentação e conteúdo estruturado. Cada um está disponível para integração, com código de código aberto ou APIs documentadas. Eu uso Cursor Como meu IDE primário, as instruções de configuração se concentram nele, embora a maioria desses MCPs também trabalhe em outros ambientes (código do Visual Studio, Windsurf, etc.). O Cursor facilita a integração de servidores MCP imediatamente com suporte interno para adicioná-los e gerenciá-los nas configurações.

Quais servidores MCP saber ao criar com IA

Context7

O Context7 é um servidor MCP leve e de código aberto otimizado para bases de código. Ele permite que você exponha uma visão escopo do diretório do seu projeto a qualquer modelo e suporta o acesso a centenas de bibliotecas e dependências de código aberto. Isso o torna especialmente valioso para agentes que precisam fazer referência a pacotes, funções ou exemplos reais no contexto mais atual.

O Cursor também suporta arquivos de documentação nas configurações. Mas você geralmente precisa lembrar a IA em seu aviso para referenciar -os. Vista no Github ou Visite context7.com.

Dica: Se você não quiser adicionar use context7 Para cada rápido, você pode definir uma regra simples, Cursor Settings > Rules Seção em Cursor (ou o equivalente em seu cliente MCP) ao contexto de invoke automático7 em qualquer pergunta de código:

[[calls]]
match = "when the user requests code examples, setup or configuration steps, or library/API documentation"
tool  = "context7"

Depois que a regra for definida, o Context7 será invocado automaticamente em avisos relevantes. Você pode personalizar o padrão de correspondência para cobrir seus casos de uso. Ver documentos.

Context7 Recursos -chave

• Inclui acesso a centenas de bibliotecas de código aberto como ReagirAssim, TailwindAssim, Next.jse Shadcn Para referência atualizada e compreensão do código
• Ferramentas da CLI e versão hospedada disponível
• Ajuda a evitar exemplos de código obsoleto e APIs alucinadas, aparecendo no contexto preciso da biblioteca

Editar ~/.cursor/mcp.json diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "url": "
    }
  }
}

Figma mcp

O servidor MCP da FIGMA permite que seu contexto de design estruturado de acesso ao agente LLM ou AI diretamente do modo dev. Ele surge hierarquias de componentes, tokens de design, nós selecionados, variantes e estrutura de arquivos, tornando-o ideal para fluxos de trabalho de código imediato, especificações e transferência de design automatizado. Ainda está na versão beta e funciona localmente dentro do aplicativo Figma Desktop.

Para ativar o servidor MCP no figma:

1. Abra o aplicativo Figma Desktop e atualize para a versão mais recente.
2. Crie ou abra um arquivo de design da figma.
3. Abra o menu da figma no canto superior esquerdo.
4. Sob preferências, selecione Habilitar o servidor MCP de modo dev.

Uma vez ativado, você pode usar ferramentas compatíveis para acessar o contexto estruturado do modo dev. Leia o guia completo ou Veja o anúncio para saber mais.

FIGMA MCP PRINCIPAIS RECURSOS

• Acesso ao projeto estruturado expõe árvores componentes, definições de token, variantes e nós selecionados do modo dev.
• O ambiente de desenvolvimento local é executado dentro do aplicativo de desktop da figma; Nenhum serviço externo de API ou nuvem é necessário.
• Os agentes com reconhecimento de prompt suporta instruções baseadas em seleção e baseadas em links em ferramentas como o cursor.
• A edição de linguagem natural diz “Torne isso responsivo” ou “centralize este texto”. O agente aplica as alterações diretamente.
• Refatoração com reconhecimento de layout Portanto, os agentes podem aplicar layout automático, reestruturar quadros e corrigir o espaçamento – não apenas ajustar elementos individuais.
• A sincronização de design a código para que os agentes possam atualizar as bases de código ou os componentes de refatorar com base no arquivo FIGMA atual.
• A memória da sessão rastreia as seleções, comandos e intenções entre as etapas, para que os agentes não perdam o contexto no meio da tarefa.

Editar ~/.cursor/mcp.json diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "Figma": {
      "url": "
    }
  }
}

Notion MCP Server

O servidor MCP da Noção fornece aos modelos acesso estruturado ao conteúdo dentro do seu espaço de trabalho. Você pode usá -lo para criar agentes que resumem, limpam ou geram conteúdo com base em filtros ou modelos. Veja as ferramentas apoiadas pelo MCP da Noção

Notion MCP Server Chain Recursos

• Pesquise em seu espaço de trabalho de noção usando filtros estruturados
• Crie novas páginas diretamente dos resultados da pesquisa
• Atualizar propriedades em várias páginas
• O contexto é escopo para suas permissões de acesso

Editar ~/.cursor/mcp.json diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "Notion": {
      "url": "
    }
  }
}

Firecrawl MCP

O Firecrawl é uma ferramenta de rastreamento da web que fornece ao seu acesso estruturado ao LLM ao conteúdo da página em tempo real. Ele busca um site, divide -o em pedaços semânticos e passa o contexto limpo que seu agente pode usar para raciocinar sobre layout, metadados e conteúdo. Útil para pesquisa de produtos, análise competitiva ou agentes de consciência de conteúdo. Explore o Firecrawl ou Veja o repositório do github.

Recursos -chave do Firecrawl MCP

• Descoberta de raspagem, rastejamento e conteúdo da web
• Pesquisa, extração de conteúdo e chunking semântico
• Pesquisa em lote e suporte de rastreamento profundo
• Pode ser executado na nuvem ou auto-hospedado
• Suporta eventos enviados pelo servidor (SSE) para o streaming de resultados

Editar ~/.cursor/mcp.json diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "firecrawl-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
      "env": {
        "FIRECRAWL_API_KEY": "YOUR-API-KEY"
      }
    }
  }
}

Servidor Github MCP

O servidor MCP do Github fornece aos modelos acesso estruturado ao seu repositório local, incluindo diferenças, histórico de compromissos, árvores de arquivo e muito mais. Ele foi projetado para alimentar os assistentes que revisam solicitações de puxar, escrever comentários embutidos e raciocinar sobre alterações reais de código. Confira o repositório no Github.

Recursos de chave do servidor Github MCP

• Navegue, consulte e compreenda o código em seus repositórios
• Crie e gerencie problemas, pule solicitações e placas de projeto
• Monitor
• Revise os alertas de segurança e analise os padrões de código
• Rastrear discussões, atividade da equipe e notificações
• Inclui guia de instalação oficial para Configuração do cursor

Editar ~/.cursor/mcp.json diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_GITHUB_PAT"
      }
    }
  }
}

Servidor MCP de navegador de navegação

O servidor MCP do BrowserBase conecta seu LLM a uma sessão de navegador ao vivo na nuvem. Ele transmite o contexto de página inteira diretamente de um navegador remoto, incluindo estrutura DOM, cookies, armazenamento local e histórico de navegação, para que os agentes possam trabalhar com o estado real de uma página. Isso é útil para ferramentas que navegam, extraem dados ou simulam fluxos de usuário.

O contexto MCP do BrowserBase do navegador, incluindo estrutura DOM, cookies, armazenamento local e histórico de navegação para que seu agente possa trabalhar com o estado real de uma página. Veja o Guia de Integração MCP

Recursos de chave do servidor MCP BrowserBase

• Capta o estado do ambiente ao vivo DOM e do navegador
• Inclui dados de sessão, cookies, caminho da URL e posição de rolagem
• Compatível com navegação sem cabeça ou pipelines de renderização completa
• Construído para agentes de IA, bots de teste ou simulações de UX

Editar ~/.cursor/mcp.json diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "browserbase": {
      "url": "your-smithery-url.com"
    }
  }
}

Ou para recursos mais avançados:

{
  "mcpServers": {
    "browserbase": {
      "command": "npx",
      "args": ["@browserbasehq/mcp-server-browserbase"],
      "env": {
        "BROWSERBASE_API_KEY": "",
        "BROWSERBASE_PROJECT_ID": "",
        "GEMINI_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

Servidor Pandadoc MCP

Você pode não usar este todos os dias, mas é um dos mais práticos. O Pandadoc permite criar, enviar e gerenciar documentos digitais, como acordos de fornecedores, NDAs, faturas, propostas e contratos. Seu servidor MCP expõe o contexto estruturado de modelos, campos e fluxos de destinatários, para que os modelos possam ajudar a gerar, validar ou rotular os documentos. Leia a documentação do Pandadoc

Recursos de chave do servidor Pandadoc MCP

• Acesso a modelos de documentos, mapeamentos de campo e papéis
• Visualização em tempo real do estado do documento
• Bom ajuste para fluxos de trabalho contratados, citando ferramentas ou sistemas de aprovação
• Construído em cima da API pública de Pandadoc

Editar ~/.cursor/mcp.json diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "pandadoc": {
      "url": "
    }
  }
}

Webflow MCP Server

Webflow é uma plataforma de experiência no site (WXP) que permite que equipes de profissionais de marketing, designers e desenvolvedores construam, gerenciem e otimem visualmente sites. Ele traz design, dados e implantação para um único ambiente construído para produção.

O servidor MCP do Webflow é usado em toda a plataforma para impulsionar as atualizações de solicitação de prompt para fazer, CMS, e atualizações de sites assistidos pela AI. Ele define o contexto estruturado para qualquer superfície em que você esteja trabalhando, incluindo o designer e o CMS. Explore as ferramentas de AI do Webflow.

Webflow MCP Server Chain Recursos

• Acesso às coleções, itens e metadados da página do CMS
• Liste, recuperar e publicar sites e páginas
• Modificar estilos, elementos e scripts através de ferramentas estruturadas
• Inclui Auth Basey Auth, acesso de ferramentas com escopo e configuração de memória modelo
• Construído para fluxos de trabalho prontos para estrutura, como páginas de andaimes ou atualização de campos de SEO

Editar ~/.cursor/mcp.json diretamente:

{
  "mcpServers": {
    "webflow": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "webflow-mcp-server"],
      "env": {
        "WEBFLOW_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Como adicionar servidores MCP ao cursor

O Cursor suporta integração nativa com servidores MCP. Você pode gerenciá-los através do menu Ferramentas MCP integradas. Aqui estão as etapas para adicionar servidores MCP ao cursor.

1. Cursor aberto
2. Vá para Configurações → Ferramentas e integrações → Ferramentas MCP
3. Clique Adicionar novo servidor MCP
4. Cole o URL do MCP Endpoint
5. Salvar e testar a conexão

Todos os servidores listados acima funcionam fora da caixa. Não é necessário plugins ou configuração adicional. Você também pode Veja o guia de configuração do cursor completo MCP.

Pensamentos finais

Os MCPs não são apenas infraestrutura para a IA. Eles fornecem sua estrutura, escopo e contexto LLM para que possam tomar ações significativas entre as ferramentas. Esteja você passando no estado da interface do usuário, modelos CMS, DIFFS de arquivo ou metadados DOM, esses servidores permitem que você vá além das experiências de prompt para os fluxos de trabalho reais. Confira isso Coleção de servidores MCP Para outros exemplos não incluídos aqui junto com Diretório MCP do Cursor.

Se você quiser ver como isso se parece em um ambiente de desenvolvimento real, aqui está um vídeo que passa como os agentes usam o servidor MCP do Webflow para atualizar tags de SEO, localizar conteúdo do CMS e andaimes de novas coleções usando apenas um prompt.