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.
Algunas descripciones forman parte del piloto de traducción automática y aún no han sido revisadas.
Servidores
177
Herramientas
471
Categorías
11
Colaboradores
155
Servidor MCP oficial de GitHub que conecta herramientas de IA directamente con la plataforma de GitHub. Permite a los agentes de IA gestionar repositorios, issues, pull requests, ramas, archivos, flujos de GitHub Actions y seguridad del código. Admite un modo remoto mediante OAuth y modos locales mediante Docker o binario, con configuración detallada de herramientas.
Reference MCP server for Git repository operations. Provides tools to read, search, and manipulate Git repositories including viewing commit history, diffs, branches, file contents at specific revisions, and repository status. Enables AI agents to understand code changes and navigate version history without direct filesystem access.
Provides persistent memory capabilities through a knowledge graph stored in a local JSON file. Enables AI agents to create, read, update, and delete entities and their relationships. Useful for maintaining context across conversations, storing user preferences, and building structured knowledge bases that persist between sessions.
Proporciona acceso de solo lectura a bases de datos PostgreSQL mediante Model Context Protocol. Permite a los agentes de IA inspeccionar esquemas, ejecutar consultas SELECT y explorar estructuras de tablas. Utiliza aislamiento de transacciones de solo lectura para evitar modificaciones accidentales. Formaba parte de los servidores de referencia y ahora está archivado y disponible en servers-archived.
Provides browser automation capabilities through the Model Context Protocol using Puppeteer. Enables AI agents to navigate web pages, take screenshots, click elements, fill forms, and execute JavaScript in a browser context. Useful for web scraping, testing, and interacting with web applications programmatically. Originally part of the reference servers, now archived and available in servers-archived.
MCP server for Redis key-value store interaction. Enables AI agents to read and write data in Redis, manage keys, work with data structures (strings, hashes, lists, sets), and perform pub/sub operations. Useful for caching, session management, real-time data, and inter-service communication in distributed systems.
Provides access to the Slack API through the Model Context Protocol. Enables AI agents to read and send messages, manage channels, search conversation history, and interact with Slack workspaces. Supports listing channels, reading threads, posting messages, and adding reactions programmatically. Originally maintained by Anthropic, now maintained by Zencoder.
MCP server for SQLite database interaction and business intelligence. Enables AI agents to query SQLite databases, create and modify tables, run analytical queries, and generate insights from data. Supports read-write operations with transaction safety and provides schema introspection for understanding database structure.
Reference MCP server providing time and timezone conversion capabilities. Enables AI agents to get the current time in any timezone, convert between timezones, calculate time differences, and format dates. Useful for scheduling, international coordination, and any task requiring accurate time awareness.
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.