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
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.
Render's official MCP server for interacting with your Render cloud resources via LLMs. Lets agents list and inspect services, create and manage deploys, read logs and metrics, and query managed Postgres and Key Value instances. Useful for deploying, debugging, and monitoring applications hosted on Render directly from an MCP-compatible assistant.
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.