Cline 的 5 个推荐 MCP 服务器

LLM 的强大之处不仅在于模型本身，还在于它能访问的工具。虽然基础模型很强大，但在面对需要最新信息、与实时网站交互或深入的结构化推理的任务时，它们往往会遇到限制。

MCP 服务器是扩展 Cline 功能的专用工具，使其能够克服大型语言模型的固有局限性。通过将 Cline 连接到用于搜索、文档、浏览器控制等专用服务器，您可以创建一种工作流程，使 Cline 能够访问您的代码库和模型的知识截止日期之外的上下文。

用 Perplexity 进行研究

LLM 的智能程度取决于其训练数据，这意味着它们的知识通常滞后数月甚至数年。Perplexity MCP 服务器解决了这个问题，它允许 Cline 访问整个网络，充当强大的、上下文感知的研究助理。您无需打开浏览器、搜索信息并将其粘贴回编辑器，Cline 可以使用 Perplexity 查找相关数据、检查已弃用的代码或发现最新的 API，同时将其保持在任务的上下文中。

使用 Context7 获取最新文档

当您的 LLM 的训练数据落后几个版本时，使用新的或快速变化的库可能会带来挑战。由 Upstash 团队构建的 Context7 MCP 通过为 Cline 提供访问 4,000 多个库的最新文档来解决这个问题。当您处理项目时，您可以简单地告诉 Cline“使用 context7”，它将获取最新的、特定于版本的代码示例和文档，确保它生成的代码是现代且准确的。

使用 Firecrawl 抓取和提取

有时您需要的不仅仅是一段信息；您需要提取整个网站的内容。Firecrawl MCP 服务器是一个用于网页抓取和数据提取的强大工具。您可以要求 Cline 抓取整个网站，将其转换为干净、可读的 Markdown，并使用这些数据作为其任务的上下文。开发人员就是这样能够在几分钟内克隆整个网站或一次性快速获取库的所有文档的。

通过顺序思维推理复杂性

并非所有问题都可以通过一次代码爆发来解决。复杂的任务需要结构化、循序渐进的推理。顺序思维 (Sequential Thinking) MCP 为此提供了一个框架，允许 Cline 将复杂问题分解为更小的、可管理的步骤。与模型的内部思维过程不同，顺序思维使推理过程可见且可审计，允许模型质疑自己的假设并自我修正。虽然对于每个任务都不是必需的，但它是解决最具挑战性的工程问题的不可或缺的工具。

我们观察到，像 Google 的 Gemini 2.5 Pro 这样拥有百万令牌上下文窗口的模型特别擅长管理多个 MCP 服务器。更大的上下文允许模型同时在内存中保存各种工具的输出，从而产生更连贯和有效的结果。

使用 Puppeteer 自动化和测试

现代开发需要的不仅仅是编写代码；它还需要测试和交互。Puppeteer MCP 服务器使 Cline 能够控制一个无头浏览器实例，允许它导航网站、截屏、自动化 UI 测试，甚至与您的实时 Web 应用程序交互。这对于从端到端测试到抓取动态内容的所有内容都非常宝贵，有效地为 Cline 提供了与 Web 交互的眼睛和手。

开始使用

这五个 MCP 服务器为使用 Cline 的任何开发人员提供了强大的基础。您可以直接从 Cline 扩展中的 MCP 市场安装它们。

要了解有关构建自己的 MCP 服务器的更多信息，请查看我们的文档。

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