Servidores MCP
El registro abierto de servidores Model Context Protocol. Encuentra herramientas, recursos y prompts para tus agentes de IA, filtrados por categoría, transporte o caso de uso.
Servidores
177
Herramientas
471
Categorías
11
Colaboradores
155
Provides a structured sequential thinking tool through the Model Context Protocol. Enables AI agents to break down complex problems into numbered thought steps, revise previous thoughts, branch into alternative paths, and adjust the total number of steps dynamically. Useful for multi-step reasoning, planning, and analysis tasks that benefit from explicit step-by-step thinking.
An MCP server that lets AI assistants delegate work to the Google Gemini CLI, taking advantage of Gemini's very large context window for whole-file and codebase analysis. Exposes tools to ask Gemini questions with file references, brainstorm ideas, and stream long responses in chunks, so a client model can offload large-context reasoning to Gemini without leaving the current session.
Skills frente a servidores MCP
¿cuál es la diferencia?Skillsel «qué hacer»
Una Skill reúne conocimientos prácticos —instrucciones, un prompt de ejemplo y modelos recomendados— para que un agente realice una tarea de forma consistente. Las Skills aportan conocimiento, no nuevas conexiones.
Servidores MCPel «cómo conectarse»
Un servidor MCP proporciona nuevas capacidades a un agente conectándolo con sistemas reales —bases de datos, API o archivos— mediante un transporte. MCP añade conexiones y acciones, no instrucciones de tarea.
Regla práctica: usa una Skill cuando necesites que el modelo realice bien una tarea y un servidor MCP cuando necesites conectarlo con una herramienta o sistema. Se complementan: una Skill puede utilizar las herramientas que proporciona un servidor MCP.
¿Has creado un servidor MCP?
Envíalo al registro: es de código abierto y está mantenido por la comunidad.