软件架构师每天都在复杂的生态系统中工作，需要在 AWS 控制台、GitHub 代码库、Grafana 控制面板、看板、文档和架构图之间来回切换。使用 MCP 服务器可以让架构师将所有这些信息整合到像Claude这样的 AI 助手中，从而显著提高工作效率。这意味着他们可以减少寻找答案的时间，将更多精力投入到关键决策中。
在本文中，我们将分享软件架构师用来提升工作效率的十大 MCP 工具！
什么是MCP？
模型上下文协议 (MCP) 是一种开放协议，可实现 LLM 应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。无论您是构建 AI 驱动的 IDE、增强聊天界面，还是创建自定义 AI 工作流，MCP 都提供了一种标准化的方式，将 LLM 与其所需的上下文连接起来。
MCP 服务器是一个轻量级程序，它通过标准化的模型上下文协议 (MCP) 公开特定功能。Claude Desktop、Cursor、Windsurf 和 Copilot 等 AI 工具连接到这些服务器，以访问本地数据源和远程服务，从而提供额外的上下文信息，进而改进其输出结果。作为用户，您可以通过 MCP 集成第三方工具，使您的 AI 助手能够直接访问您的系统，只需提出问题即可查询系统。
以下是软件架构师日常工作流程中必备的顶级 MCP 工具。
1. AWS MCP
AWS MCP 服务器使架构师能够通过自然语言查询直接访问其 AWS 基础设施。您可以使用 AI 助手检查 EC2、S3、Lambda、RDS 等服务的资源。架构师可以提出诸如“显示 us-east-1 区域中所有内存使用率高的 Lambda 函数”或“列出 RDS 实例及其备份配置”之类的问题。这在设计系统架构、排查生产问题或审查资源配置时非常有用。
2. GitHub MCP
GitHub MCP 服务器使架构师能够通过其 AI 助手直接与代码仓库、问题、拉取请求和工作流进行交互。这对于审查代码架构、理解代码仓库结构以及分析拉取请求讨论至关重要。架构师无需手动搜索 GitHub 界面，即可提出诸如“有哪些未解决的架构决策记录？”或“显示身份验证模块的最新更改”之类的问题。
GitLab替代方案：如果您使用GitLab，他们也提供官方的MCP服务器：https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/
对于负责系统可靠性和事件响应的架构师而言，Incident.io MCP 服务器提供了对事件历史记录、事后分析和正在发生的事件的关键访问权限。拥有一个能够辅助事件管理的 AI 助手，对于分析模式和做出数据驱动的决策以增强系统弹性至关重要。
Atlassian MCP 服务器可连接到 Jira、Confluence 和其他 Atlassian 产品，将项目管理和文档直接集成到您的 AI 工作流程中。架构师无需切换上下文即可查询迭代状态、从 Confluence 检索架构文档并了解团队能力。这对于维护架构决策记录 (ADR)、了解当前项目优先级以及使技术决策与业务需求保持一致尤为强大。
IcePanel 的 MCP 服务器可将可视化架构图和模型直接集成到您的 AI 工作流程中。IcePanel 专注于 C4 模型图和系统架构可视化，使架构师能够查询其架构模型、了解组件关系，并使图表与代码和基础架构保持同步。
您可以提出诸如“显示所有依赖于此 API 的服务”、“X 团队在此系统中负责哪些内容？”或“我的系统中最常用的技术是什么？”之类的问题。该工具对于维护架构文档、新团队成员入职以及与不同利益相关者沟通系统设计尤为重要。
6. Honeycomb
Honeycomb 的 MCP 服务器使架构师能够利用可观测性数据深入了解系统。借助此 MCP 服务器，架构师可以使用自然语言查询跟踪信息、分析服务依赖关系并调查性能问题。
Terraform MCP 服务器彻底改变了基础设施即代码 (IaC) 工作流程。架构师可以查询 Terraform 状态、了解资源依赖关系、审查计划变更，甚至借助 AI 辅助生成 Terraform 配置。这使得架构设计更加高效，例如，他们可以提出“哪些资源依赖于此 VPC？”或“显示我们生产 Redis 集群的当前配置”之类的问题。
8. MCP数据库工具箱
这款开源的 MCP 服务器专注于数据库操作，支持包括 AlloyDB、BigQuery、Bigtable、Cloud SQL、Dgraph、Looker、MySQL、Neo4j、Postgres、Spanner 等在内的多种数据库系统。对于设计数据密集型系统的架构师而言，该工具能够查询模式信息、分析查询模式并了解跨多种数据库类型的数据关系。
9. Grafana MCP
Grafana MCP 服务器将可观测性和监控数据引入您的 AI 助手，使架构师能够以自然语言查询指标、仪表板和警报。您无需构建复杂的 Grafana 查询或浏览多个仪表板，只需询问“显示过去一周的 API 延迟趋势”或“上次部署期间触发了哪些警报？”即可。这加快了性能分析速度，并帮助架构师快速了解事件或部署期间的系统行为。
10. Notion MCP
许多团队使用 Notion 进行架构文档编写、设计方案制定、会议记录和项目管理。Notion MCP 服务器使架构师能够快速检索和参考文档、搜索团队知识库，并通过 AI 辅助更新页面。无需在嵌套的 Notion 页面中搜索，您可以直接询问“我们之前决定采用哪种数据库扩展方案？”或“API 设计指南在哪里？”。这意味着在做决策时，架构上下文始终触手可及。
Shortcut 的替代方案：对于使用 Shortcut 进行项目管理的团队，还有一个 MCP 服务器：https://github.com/useshortcut/mcp-server-shortcut
结论
借助 MCP 服务器，架构师可以将整个生态系统（云基础设施、代码库、监控系统、文档和项目管理）整合到一个统一的对话式界面中。这对软件架构师来说是一项颠覆性的变革。这意味着更快的决策速度、更少的上下文切换，以及更强的对复杂系统进行整体分析的能力。
MCP 生态系统正在快速发展，新的集成方案层出不穷。还有许多值得探索的集成方案，您可以根据自己的工作流程进行选择!
这个仓库里有什么
点击标题，这个仓库汇集了多个 MCP 服务器参考实现，每个服务器都展示了 MCP 能力如何定义和运作：
官方参考服务器（重点）
这些服务器重点展示 MCP 协议的特性与使用：
- Everything — 包含 prompts、资源与工具的综合示例
- Fetch — 抓取网页内容并转换为模型可用上下文
- Filesystem — 安全文件系统操作示例
- Git — Git 仓库的读取/搜索/操作工具
- Memory — 基于知识图谱的持久化存储与查询
- Sequential Thinking — 模型动态反思与问题分解
- Time — 时间和时区转换工具