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模型上下文协议（MCP）生态系统正在快速增长。如今，数千个服务器暴露出人工智能代理可以调用的工具——计算器、数据库、搜索引擎、合规性检查器、天气 API 等等。
但这里有一个没人谈论的问题：你如何知道哪些服务器是真正可信的？
静态代码扫描和自报告徽章只能告诉你服务器声称自己是什么。它们无法告诉你服务器在真实流量、长时间运行和高负载下是如何表现的。
我们构建了Dominion Observatory，旨在用数据回答这个问题。经过 8 天的持续行为监控，以下是根据 4,584 个 MCP 服务器的实际行为所测得的结果。
数据概览
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 追踪的服务器数量 | 4,584 |
| 类别数量 | 16 |
| 记录的交互总数 | 5,846 |
| 平均信任评分 | 53.9 / 100 |
| 最高信任评分 | 92.1 |
| 评分高于 90 的服务器数量 | 8 |
MCP 服务器的平均评分为 53.9 分（满分 100 分）。这仅仅是勉强及格。
各类别的信任度
并非所有类别都是平等的：
| 类别 | 服务器数量 | 平均信任评分 |
|---|---|---|
| 数据 | 208 | 58.3 |
| 代码 | 317 | 57.9 |
| 生产力 | 263 | 56.7 |
| 金融 | 226 | 56.2 |
| 健康 | 26 | 56.2 |
| 合规 | 83 | 56.1 |
| 安全 | 52 | 55.9 |
| 通信 | 164 | 55.6 |
| 搜索 | 367 | 55.5 |
| 教育 | 67 | 55.4 |
| 交通 | 39 | 55.1 |
| 媒体 | 113 | 54.4 |
| 其他 | 1,880 | 52.6 |
数据和代码服务器领先。 这些类别往往具有更结构化、可预测的行为——这正是信任评分所奖励的特质。
“其他”类别属于长尾部分——包含 1,880 个服务器（占所有追踪服务器的 41%），它们无法归入清晰的类别。其低于平均水平的评分表明，其中许多服务器处于实验阶段或文档匮乏。
前八名：高信任服务器的特征
仅有 8 个服务器的评分超过 90 分：
| 服务器 | 类别 | 信任评分 | 交互次数 |
|---|---|---|---|
| sg-cpf-calculator-mcp | 数据 | 92.1 | 691 |
| sg-gst-calculator-mcp | 金融 | 92.1 | 697 |
| sg-workpass-compass-mcp | 数据 | 92.0 | 692 |
| sg-weather-data-mcp | 天气 | 92.0 | 698 |
| asean-trade-rules-mcp | 数据 | 91.8 | 691 |
| sg-regulatory-data-mcp | 数据 | 91.7 | 705 |
| sg-finance-data-mcp | 金融 | 91.6 | 695 |
| sg-company-lookup-mcp | 数据 | 91.4 | 694 |
规律：
-
高交互量——每个服务器均有 690 次以上的交互。信任是通过
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