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

7 servidores

Ordenar por
Box MCP ServerBox

Official Box MCP server for enterprise content management. Lets AI agents search files, read documents, extract text and metadata, ask questions with Box AI, and manage folders via the Box API. Useful for document analysis, knowledge retrieval, and automating content workflows over files stored in Box.

210
Dropbox MCP ServerDropbox

MCP server for Dropbox cloud storage. Lets AI agents list folders, upload and download files, search content, move and delete items, and create shared links via the Dropbox API with OAuth. Useful for document workflows, backups, and giving agents access to files stored in Dropbox.

260
MCP Toolbox for DatabasesGoogle APIs

Google's MCP Toolbox provides secure, ready-made and custom tools for database queries, schema operations, and semantic search in agent workflows.

0
Gmail MCP ServerGongRzhe

MCP server for Gmail that lets AI agents read, search, draft, and send email, manage labels, and organize the inbox via the Gmail API with OAuth. Handy for triaging mail, drafting replies, and automating routine inbox workflows from an AI client.

1.9k
Salesforce MCP ServerSalesforce Community

MCP server for Salesforce that lets AI agents query and modify CRM data using SOQL, manage standard and custom objects (Accounts, Contacts, Opportunities, Cases), describe object metadata, and execute Apex anonymous blocks. Supports both production and sandbox orgs via OAuth or username-password flows.

540
AgentMail MCPAgentMail

AgentMail MCP gives AI agents secure email operations through hosted MCP access and local stdio bridges for agent-native inbox workflows.

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E2B MCP ServerE2B

E2B's MCP server gives AI agents the ability to run arbitrary code in secure, isolated cloud sandboxes. Each sandbox is a fast-booting micro-VM where models can execute Python and shell commands, install packages, read and write files, and capture stdout/stderr — ideal for code interpretation, data analysis, and agentic workflows that need real execution.

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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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