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

5 servidores

Ordenar por
Vercel MCP ServerVercel

Official Vercel MCP server that gives AI tools secure access to Vercel projects via OAuth. Enables searching Vercel documentation, managing projects and deployments, analyzing deployment logs, and interacting with Vercel infrastructure. Supports Streamable HTTP transport with OAuth authentication and integrates with Claude Code, Cursor, VS Code, ChatGPT, Codex CLI, and other AI assistants.

13.5k
Kubernetes MCP ServerMarc Nuri

A powerful, native Go implementation of a Kubernetes MCP server with support for Kubernetes and OpenShift. Unlike kubectl wrappers, it interacts directly with the Kubernetes API server — no external CLI tools required. Distributed as a single lightweight binary for Linux, macOS, and Windows. Supports multi-cluster configurations, Helm chart management, Tekton pipelines, pod exec, log streaming, and optional OpenTelemetry distributed tracing.

1.8k
Docker MCP ServerDocker

Official Docker MCP server for container management. Enables AI agents to list, start, stop, and inspect Docker containers, manage images, view logs, and execute commands inside running containers. Supports Docker Compose operations for multi-container applications and provides container health monitoring capabilities.

1.4k
Octopus Deploy MCP ServerOctopus Deploy

Octopus Deploy's official MCP server helps agents inspect, query, and diagnose deployment infrastructure, projects, releases, and environments.

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Pulumi MCP ServerPulumi

Pulumi's official MCP server for AI-assisted Infrastructure as Code. Wraps the Pulumi Automation and Cloud APIs so agents can preview and deploy stacks, read stack outputs, inspect resources, and look up provider/resource schemas from the Pulumi Registry. Helps developers codify cloud architectures and review infrastructure diffs from within an AI coding assistant.

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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.

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