Model Context Protocol（MCP）是面向AI代理的通信协议，通过标准化工具接口实现大语言模型与外部系统的深度集成。本次调研覆盖7类典型MCP Server实现，涵盖搜索增强、认知辅助、知识管理等领域。
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调研了一些MCP Server，包括动态认知类和浏览器自动化交互等重要Server，基于以下MCP Server合理的架构设计可实现Manus功能效果。
一、调研背景
Model Context Protocol（MCP）是面向AI代理的通信协议，通过标准化工具接口实现大语言模型与外部系统的深度集成。本次调研覆盖7类典型MCP Server实现，涵盖搜索增强、认知辅助、知识管理等领域。
二、核心功能模块分类
1. 搜索增强类
| 项目名称 | 技术特征 |
|---|---|
| Bing Search MCP | 集成微软搜索API，支持网页/新闻/图片三模态搜索，提供速率限制和错误熔断机制 |
| Brave Search替代版 | 基于开源搜索引擎Brave，支持语义化搜索和结果过滤 |
| Fetch Tool | 自动化解析网页 URL，精准提取结构化 Markdown 内容 |
2. 认知辅助类
| 项目名称 | 核心能力 |
|---|---|
| Sequential Thinking | 动态思维链管理，支持假设修正/分支回溯/不确定性表达（平均调用次数≥5次/任务） |
| Deep Research Server | 研究全流程自动化，包含问题拆解、子问题生成、多源分析 |
3. 存储与检索类
| 项目名称 | 技术实现 |
|---|---|
| mem0-mcp | 基于mem0内存层的持久化存储，支持： - 代码片段向量化（768-dim） - 跨项目语义搜索（Recall@5≥92%） |
| Vectorize Server | 本地Markdown文件RAG方案，支持： - 增量索引（处理速度500 docs/min） - 混合检索（BM25+Embedding） |
4. 网页自动化类
| 项目名称 | 核心组件 |
|---|---|
| Stagehand | Browserbase驱动，具备： - DOM元素智能定位（XPath/CSS混合策略） - 交互动作录制回放 - 实时截图流（3fps） |