Готовые MCP-серверы: файловая система, браузер, Postgres, GitHub

Экосистема готовых серверов: зачем использовать чужой код

Когда MCP появился в ноябре 2024, Anthropic одновременно выпустил репозиторий modelcontextprotocol/servers — коллекцию эталонных реализаций. Это не просто примеры: это production-ready серверы с обработкой ошибок, тестами и документацией, которые поддерживает сама Anthropic.

Принципиальный момент: готовый сервер работает через тот же stdio-транспорт, что и твой собственный. Claude Desktop запускает его как дочерний процесс, передаёт запросы через stdin/stdout. С точки зрения агента — никакой разницы, написал ли сервер ты или Anthropic.

Анатомия конфига Claude Desktop

Все готовые серверы подключаются через один конфиг-файл. Прежде чем разбирать конкретные серверы — поймём структуру конфига.

Путь к конфигу:
  macOS:   ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  Linux:   ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

server-filesystem: чтение и запись файлов

Самый часто используемый сервер. Принимает список разрешённых директорий как аргументы командной строки. Все операции с файлами за пределами этих директорий отклоняются — реализован тот же sandbox через path.resolve(), что мы строили вручную в предыдущем уроке.

Конфигурация — просто список разрешённых директорий как аргументы:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/ivan/projects",
        "/Users/ivan/Documents",
        "/tmp/agent-workspace"
      ]
    }
  }
}

После перезапуска Claude Desktop агент может работать с файлами. Примеры запросов:

«Покажи структуру директории /Users/ivan/projects/my-app»
«Прочитай файл src/main.py и найди все TODO-комментарии»
«Создай файл /tmp/agent-workspace/summary.md с отчётом о результатах»
«Переименуй все .txt файлы в /tmp/agent-workspace в .md»

server-puppeteer: агент в браузере

Puppeteer управляет headless Chromium: загружает страницы, кликает элементы, заполняет формы, делает скриншоты. Сервер держит один экземпляр браузера на протяжении всей сессии — переходы между страницами сохраняют состояние (cookies, localStorage). Это критично для сайтов с авторизацией.

{
  "mcpServers": {
    "puppeteer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-puppeteer"]
    }
  }
}

При первом запуске Puppeteer скачает Chromium (~170 MB). Затем браузер стартует в headless-режиме и остаётся запущенным. Примеры задач:

«Зайди на https://news.ycombinator.com и верни заголовки топ-10 постов»
«Сделай скриншот главной страницы https://example.com»
«Заполни форму логина на сайте: логин admin@test.com, пароль не введи,
 просто проверь что поле существует»
«Найди на странице все ссылки с текстом "Download" и верни их href»

server-postgres: PostgreSQL как набор ресурсов

Сервер реализует комбинацию инструментов и ресурсов. Схема каждой таблицы доступна как MCP Resource — клиент может подгрузить её в контекст при инициализации, не тратя токены на tool call. SQL-запросы — через инструмент. По умолчанию только SELECT.

Connection string передаётся как аргумент командной строки. Из соображений безопасности лучше использовать env-переменную:

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://user:password@localhost:5432/mydb"
      ]
    }
  }
}

Лучший способ — передать connection string через env и использовать переменную в args (Claude Desktop поддерживает подстановку):

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": {
        "POSTGRES_URL": "postgresql://readonly_user:secret@localhost:5432/prod_db"
      }
    }
  }
}

Примеры запросов агенту с подключённым Postgres:

«Покажи структуру таблицы orders»
«Сколько заказов за последний месяц в статусе pending?»
«Найди топ-5 клиентов по сумме заказов за 2024 год»
«Есть ли индексы на колонку user_id в таблице events?»

server-github: работа с репозиториями

Сервер оборачивает GitHub REST API. Для работы нужен Personal Access Token (PAT) с нужными scopes. Минимальный набор для чтения публичных репо — без scope вообще (просто токен). Для работы с issues и PR нужны repo scopes.

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Создать PAT: GitHub Settings → Developer settings → Personal access tokens → Fine-grained tokens. Для типичных задач достаточно: Contents (read), Issues (read+write), Pull requests (read+write), Metadata (read).

«Покажи открытые issues в репозитории anthropics/claude-code с меткой bug»
«Найди в коде репозитория все использования функции parse_json»
«Создай issue в my-org/my-repo: заголовок "Fix memory leak in worker", метка bug»
«Прочитай файл README.md в ветке main репозитория my-org/my-repo»

Несколько серверов одновременно

Claude Desktop запускает все серверы из конфига параллельно при старте. Инструменты всех серверов объединяются в один список. Агент видит их вместе и сам решает, какой использовать.

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/ivan/projects"
      ]
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-postgres",
        "postgresql://agent:secret@localhost:5432/app"
      ]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

С таким конфигом агент может одновременно: читать код из файловой системы, смотреть данные в базе, создавать issues на GitHub. Реальный пример сессии:

Пользователь: «Найди все функции в src/, которые делают запросы к таблице orders.
               Для каждой создай GitHub issue с предложением добавить индекс,
               если его нет в БД»

Агент:
  1. list_directory("/Users/ivan/projects/src")        → список файлов
  2. search_files("/Users/ivan/projects/src", "*.py")  → Python файлы
  3. read_multiple_files([...])                        → код
  4. query("SELECT indexname FROM pg_indexes WHERE tablename='orders'")
     → существующие индексы
  5. create_issue("my-org/app", "Add index on orders.user_id", ...)
     → issue создан

Как найти нужный сервер

Экосистема MCP растёт быстро. Три основных источника:

Популярные серверы сообщества, которые стоит знать:

Типичные ошибки

Шпаргалка

Практика