Model Context Protocol (MCP) стал стандартом взаимодействия AI-ассистентов с внешними инструментами, базами данных, API и сервисами. Если вы Node.js-разработчик, использующий Cursor, VS Code с Copilot или Claude Code, MCP-серверы -- это мост между вашим AI-помощником и реальной средой разработки.
Вместо ручного копирования контекста в окно чата MCP-серверы дают AI-ассистенту прямой доступ: он может запрашивать базу данных, читать файлы проекта, управлять Docker-контейнерами и работать со сторонними сервисами -- всё через стандартизированный протокол.
В этом руководстве мы разберём 12 лучших MCP-серверов, которые должен знать каждый Node.js-разработчик, покажем как их настроить и обсудим вопросы безопасности. Все перечисленные серверы доступны в каталоге Mindaxis с экспортом конфигурации в один клик для вашей IDE.
Что такое MCP и зачем он Node.js-разработчику?
Model Context Protocol -- открытый стандарт от Anthropic, определяющий, как AI-ассистенты взаимодействуют с внешними инструментами. Представьте его как USB-C для AI: универсальный разъём, позволяющий любому совместимому AI-ассистенту работать с любым совместимым сервером инструментов.
Для Node.js-разработчика это означает:
- Прямой доступ к базам данных -- AI может делать запросы к PostgreSQL или Redis без ручного копирования результатов
- Операции с файловой системой -- чтение, запись и поиск по файлам проекта
- Интеграции с API -- работа с GitHub, Stripe, Supabase и другими сервисами через AI-ассистента
- Автоматизация браузера -- запуск тестов Playwright или Puppeteer и задач скрапинга
- Управление контейнерами -- управление Docker-контейнерами и образами прямо из чата
Большинство MCP-серверов для Node.js запускаются через npx с транспортом stdio: это локальный процесс, который общается с IDE через стандартный ввод/вывод. Никаких HTTP-серверов, никакого управления портами -- просто команда, которую ваш AI-инструмент запускает автоматически.
12 лучших MCP-серверов для Node.js-разработки
1. Filesystem -- операции с файлами
MCP-сервер Filesystem даёт AI-ассистенту прямой доступ к чтению, записи, поиску и манипуляции файлами на локальной машине. Это самый базовый MCP-сервер, который должен быть настроен у каждого разработчика.
Сценарии использования:
- Чтение файлов проекта для контекста без ручного копирования
- Создание новых файлов (компоненты, тесты, конфиги) прямо из предложений AI
- Поиск по кодовой базе: паттерны, импорты, использование
- Массовый рефакторинг файлов
Установка:
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/allowed/directoryВажно: сервер требует указания разрешённой директории. Он будет работать только внутри неё и её поддиректорий, обеспечивая песочницу для AI-ассистента. Уровень риска: высокий (чтение/запись файловой системы).
2. GitHub -- управление репозиториями
MCP-сервер GitHub подключает AI к GitHub API: создание issues, управление pull requests, навигация по репозиториям и код-ревью -- без выхода из IDE.
Сценарии использования:
- Создание и управление issues из контекста разработки
- Ревью диффов pull request и добавление комментариев
- Поиск по репозиториям для нахождения паттернов кода
- Автоматизация процессов релиза
Установка:
npx -y @modelcontextprotocol/server-githubТребуется: персональный токен доступа GitHub (GITHUB_TOKEN) с соответствующими правами. Уровень риска: средний (сетевой доступ, требуются секреты).
3. PostgreSQL -- прямые запросы к базе данных
MCP-сервер PostgreSQL позволяет AI-ассистенту выполнять SQL-запросы, исследовать схемы и анализировать данные напрямую в вашей Postgres-базе. Настоящий прорыв для full-stack Node.js-разработки.
Сценарии использования:
- Исследование схемы БД для генерации точных TypeScript-типов
- Выполнение аналитических запросов для отладки проблем с данными
- Генерация скриптов миграции на основе изменений схемы
- Интерактивное написание и тестирование сложных SQL-запросов
Установка:
npx -y @modelcontextprotocol/server-postgresТребуется: строка подключения PostgreSQL (CONNECTION_STRING). Уровень риска: высокий (сетевой доступ, требуются секреты). Для production-баз данных всегда используйте подключение только на чтение.
4. Redis -- кэширование и управление сессиями
MCP-сервер Redis обеспечивает прямой доступ к вашему Redis-инстансу для key-value операций, инспекции кэша и управления сессиями.
Сценарии использования:
- Просмотр кэшированных значений при отладке
- Управление данными сессий в Express/Fastify-приложениях
- Мониторинг состояния очередей (Bull, BullMQ)
- Тестирование стратегий инвалидации кэша
Установка:
npx -y @modelcontextprotocol/server-redisТребуется: URL подключения к Redis (REDIS_URL). Уровень риска: высокий (сетевой доступ, требуются секреты).
5. Docker -- управление контейнерами
MCP-сервер Docker от Docker, Inc. позволяет AI управлять контейнерами, образами, томами и сетями. Незаменим для Node.js-разработчиков, запускающих стек в Docker.
Сценарии использования:
- Запуск и остановка контейнеров разработки
- Просмотр логов контейнеров для отладки
- Сборка и тегирование образов из Dockerfile
- Управление сервисами Docker Compose
Установка:
npx -y @docker/mcp-serverСекреты не требуются, но сервер получает доступ к локальному Docker daemon. Уровень риска: высокий (доступ к хосту, локальное выполнение кода).
6. Playwright -- автоматизация браузера и тестирование
MCP-сервер Playwright привносит автоматизацию браузера прямо в ваш AI-рабочий процесс. Навигация по страницам, скриншоты, заполнение форм и запуск e2e-сценариев через естественный язык.
Сценарии использования:
- Автоматизированное UI-тестирование, управляемое AI
- Скрапинг веб-страниц для сбора данных или конкурентного анализа
- Визуальное регрессионное тестирование со скриншотами
- Генерация кода тестов Playwright из текстовых описаний
Установка:
npx -y @playwright/mcp@latestСекреты не требуются. Уровень риска: средний (локальное выполнение кода, сетевой доступ).
7. Puppeteer -- управление headless-браузером
MCP-сервер Puppeteer -- альтернатива Playwright для тех, кто уже использует экосистему Puppeteer. Предоставляет аналогичные возможности автоматизации браузера.
Сценарии использования:
- Генерация PDF из веб-страниц
- Веб-скрапинг и извлечение данных
- Создание и сравнение скриншотов
- Интеграционное тестирование через браузер
Установка:
npx -y @anthropic/mcp-server-puppeteerСекреты не требуются. Уровень риска: средний. Выбирайте Playwright или Puppeteer в зависимости от вашей существующей инфраструктуры тестирования -- запускать оба нет необходимости.
8. Prisma -- доступ к БД через ORM
MCP-сервер Prisma интегрирует популярную Node.js ORM с вашим AI-ассистентом. Если вы уже используете Prisma в проекте, этот сервер позволит AI нативно понимать и работать с вашей схемой.
Сценарии использования:
- Генерация изменений схемы Prisma из описания на естественном языке
- Создание и запуск миграций
- Запросы данных через синтаксис Prisma Client
- Генерация типизированных API-маршрутов из модели данных
Установка:
npx -y prisma-mcp-serverТребуется: URL подключения к базе данных (DATABASE_URL). Уровень риска: средний. Особенно мощная комбинация для Next.js-проектов с Prisma, где AI может одновременно понимать и API-маршруты, и модель данных.
9. Supabase -- полноценная backend-платформа
MCP-сервер Supabase обеспечивает доступ ко всей платформе: база данных, авторизация, хранилище файлов и Edge Functions. Идеален для Node.js-разработчиков, использующих Supabase как бэкенд.
Сценарии использования:
- Управление таблицами и политиками RLS
- Настройка провайдеров аутентификации
- Загрузка и управление файлами в Supabase Storage
- Деплой и тестирование Edge Functions
Установка:
npx -y @supabase/mcp-server-supabaseТребуется: токен доступа Supabase (ACCESS_TOKEN). Уровень риска: высокий (сетевой доступ, требуются секреты, полный доступ к платформе).
10. Sentry -- отслеживание ошибок и мониторинг
MCP-сервер Sentry подключает AI к данным отслеживания ошибок. Вместо переключения на дашборд Sentry спросите AI о последних ошибках, анализе стек-трейсов и предложениях по исправлению.
Сценарии использования:
- Запрос последних ошибок и их частоты
- Анализ стек-трейсов в контексте вашей кодовой базы
- Выявление паттернов ошибок между релизами
- Генерация предложений по исправлению на основе контекста ошибки
Установка:
npx -y @sentry/mcp-serverТребуется: токен авторизации Sentry (SENTRY_TOKEN). Уровень риска: средний. Комбинация ошибок Sentry + контекст кодовой базы делает эту интеграцию одной из самых продуктивных для отладки.
11. Stripe -- интеграция платежей
MCP-сервер Stripe даёт AI прямой доступ к Stripe API. Для Node.js-разработчиков, создающих SaaS или e-commerce, это кратно ускоряет работу с платёжной интеграцией.
Сценарии использования:
- Просмотр данных клиентов и подписок
- Тестирование webhook-пейлоадов и обработки событий
- Создание продуктов, цен и сессий оплаты
- Отладка проблем в платёжном потоке
Установка:
npx -y @stripe/mcpТребуется: API-ключ Stripe (API_KEY). Уровень риска: высокий (требуются секреты, доступ к финансовым данным). Во время разработки всегда используйте тестовые ключи.
12. Sequential Thinking -- улучшенное рассуждение
MCP-сервер Sequential Thinking отличается от остальных: он не подключается к внешнему сервису. Вместо этого он предоставляет структурированный фреймворк рассуждений, помогающий AI последовательно разбирать сложные задачи.
Сценарии использования:
- Планирование архитектуры сложных фич
- Отладка многошаговых проблем с систематическим анализом
- Код-ревью со структурированным мыслительным процессом
- Планирование миграций баз данных и стратегий рефакторинга
Установка:
npx -y @anthropic/mcp-server-sequential-thinkingСекреты не требуются. Уровень риска: низкий (только локальное выполнение, без сетевого доступа). Этот сервер отлично сочетается с любым другим из списка.
Бонус: Brave Search -- поиск в интернете
MCP-сервер Brave Search даёт AI возможность искать в интернете в реальном времени. Полезно для поиска документации, npm-пакетов и решений ошибок.
Установка:
npx -y @anthropic/mcp-server-brave-searchТребуется: API-ключ Brave Search (BRAVE_API_KEY). Уровень риска: средний.
Сравнительная таблица
| Сервер | Пакет | Уровень риска | Нужны секреты | Применение |
|---|---|---|---|---|
| Filesystem | @modelcontextprotocol/server-filesystem | Высокий | Нет (только путь) | Работа с файлами |
| GitHub | @modelcontextprotocol/server-github | Средний | Да | Управление репо |
| PostgreSQL | @modelcontextprotocol/server-postgres | Высокий | Да | Запросы к БД |
| Redis | @modelcontextprotocol/server-redis | Высокий | Да | Кэш / сессии |
| Docker | @docker/mcp-server | Высокий | Нет | Контейнеры |
| Playwright | @playwright/mcp | Средний | Нет | Автоматизация браузера |
| Puppeteer | @anthropic/mcp-server-puppeteer | Средний | Нет | Headless-браузер |
| Prisma | prisma-mcp-server | Средний | Да | ORM-операции |
| Supabase | @supabase/mcp-server-supabase | Высокий | Да | Полный бэкенд |
| Sentry | @sentry/mcp-server | Средний | Да | Отслеживание ошибок |
| Stripe | @stripe/mcp | Высокий | Да | Платежи |
| Sequential Thinking | @anthropic/mcp-server-sequential-thinking | Низкий | Нет | Рассуждения |
Как настроить MCP-серверы
Конфигурация зависит от вашего инструмента. Вот примеры для трёх самых популярных вариантов.
Cursor
В Cursor MCP-серверы настраиваются в .cursor/mcp.json в корне проекта:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/project"],
"env": {}
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${env:GITHUB_TOKEN}"
}
},
"postgres": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
"env": {
"CONNECTION_STRING": "${env:CONNECTION_STRING}"
}
}
}
}Обратите внимание на синтаксис ${env:VAR} -- так подставляются переменные окружения без хардкода секретов в файлах конфигурации.
VS Code
В VS Code конфигурация MCP-серверов добавляется в .vscode/settings.json:
{
"mcp": {
"servers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "${input:allowed-path}"],
"env": {}
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${input:github-token}"
}
}
}
}
}VS Code использует синтаксис ${input:id}, который запрашивает значение при запуске сервера.
Claude Code
Для Claude Code серверы настраиваются в .claude/settings.json:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/project"],
"env": {}
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${env:GITHUB_TOKEN}"
}
}
}
}Не хотите писать конфиги вручную? Используйте Конструктор конфигураций Mindaxis, чтобы выбрать серверы, заполнить параметры и экспортировать точную конфигурацию для вашего инструмента -- без опечаток и догадок.
Вопросы безопасности
MCP-серверы работают как локальные процессы с различным уровнем доступа к вашей системе. Понимание уровней риска критически важно:
Уровни риска
- Низкий риск -- серверы вроде Sequential Thinking, работающие локально без сетевого доступа и без изменения файловой системы. Безопасны для любого окружения.
- Средний риск -- серверы вроде GitHub, Sentry и Playwright, требующие сетевого доступа или секретов. Они могут читать и отправлять данные вовне -- проверяйте их перед использованием.
- Высокий риск -- серверы вроде Filesystem, PostgreSQL, Docker и Stripe с прямым доступом к чувствительным ресурсам. Используйте с осторожностью, особенно в production-окружениях.
Лучшие практики
- Никогда не хардкодьте секреты в файлах конфигурации. Используйте ссылки на переменные окружения (
${env:VAR}в Cursor/Claude,${input:id}в VS Code). - Используйте read-only учётные данные для production-баз данных. Создайте выделенную роль только для чтения в PostgreSQL.
- Ограничивайте доступ к файловой системе. Сервер Filesystem позволяет указать разрешённую директорию -- делайте её как можно уже.
- Используйте тестовые API-ключи для сервисов вроде Stripe во время разработки.
- Проверяйте пакеты MCP-серверов перед установкой. Придерживайтесь официальных пакетов от
@modelcontextprotocol,@anthropic,@docker,@stripe,@sentry,@supabaseи@playwright. - Используйте оценки безопасности Mindaxis. Каждый сервер в нашем каталоге имеет оценку риска с метками: filesystem-read, network-egress, secrets-required.
Собираем идеальный MCP-стек
Рекомендуемые комбинации MCP-серверов для типичных Node.js-проектов:
Full-Stack Next.js (Prisma + Supabase)
- Filesystem + GitHub + Prisma + Supabase + Sentry + Sequential Thinking
Express/Fastify API
- Filesystem + GitHub + PostgreSQL + Redis + Docker + Sentry
SaaS с биллингом Stripe
- Filesystem + GitHub + PostgreSQL + Stripe + Sentry + Brave Search
Фокус на E2E-тестировании
- Filesystem + Playwright + Docker + GitHub
Готовые наборы для этих стеков доступны в каталоге паков Mindaxis, а полностью кастомную конфигурацию можно собрать в Конструкторе конфигураций.
Начало работы
Самый быстрый способ настроить MCP-серверы для вашего Node.js-проекта:
- Изучите каталог -- все 340+ MCP-серверов на mindaxis.app/servers
- Выберите серверы -- отметьте те, что подходят для вашего стека
- Экспортируйте конфиг -- выберите IDE (Cursor, VS Code, Claude Code, Claude Desktop или Codex) и скачайте готовый файл конфигурации
- Добавьте секреты -- установите необходимые переменные окружения
- Начинайте кодить с AI -- ваш AI-ассистент теперь имеет прямой доступ к вашим инструментам и сервисам
Попробуйте Конструктор конфигураций Mindaxis и создайте идеальную конфигурацию MCP-серверов меньше чем за минуту. Без ручного редактирования JSON, без ошибок копирования -- выберите, настройте и экспортируйте.