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 access to AWS documentation and service information through the Model Context Protocol. Enables AI agents to search AWS documentation, retrieve service descriptions, look up API references, and find best practices for AWS services. Part of the official AWS Labs MCP servers collection with multiple AWS-focused servers available.
Enables AI agents to interact with Amazon Web Services through the Model Context Protocol. Provides access to core AWS services including S3, Lambda, DynamoDB, CloudWatch, and IAM. Supports resource discovery, log analysis, and infrastructure management with proper credential handling and region awareness.
Provides AI agents with the ability to manage Terraform infrastructure through the Model Context Protocol. Supports plan generation, state inspection, resource drift detection, and module discovery. Enables safe infrastructure changes with plan review before apply.
Official DigitalOcean MCP server for managing cloud infrastructure. Lets AI agents deploy and manage App Platform apps, Droplets, databases, and Spaces object storage, and read logs and metrics. Useful for provisioning and operating cloud resources and debugging deployments through an AI assistant.
The official Azure MCP Server brings Microsoft Azure to AI agents. It lets models query and manage Azure resources through natural language — Storage blobs and tables, Cosmos DB, Azure SQL, Key Vault, Monitor/Log Analytics (KQL), App Configuration, and more — and run Azure CLI commands, enabling cloud automation and infrastructure workflows directly from your tools.
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.