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

4 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
Hugging Face MCP ServerHugging Face

Official Hugging Face MCP Server that connects AI assistants directly to the Hugging Face Hub ecosystem. Provides tools for searching and retrieving models, datasets, and research papers, running inference on thousands of Gradio-powered AI applications (Spaces), and accessing the full Hub API. Supports remote HTTP-streaming via https://huggingface.co/mcp with OAuth or Bearer token auth, as well as local stdio deployment. Works with Claude, Gemini CLI, VS Code, Cursor, and any MCP-compatible client.

1.2k
Atlassian MCP ServerAtlassian

Official Atlassian Rovo MCP Server — a cloud-based bridge between Atlassian Cloud and any MCP-compatible AI tool. Enables AI agents to search, summarize, create, and update Jira issues, Confluence pages, and Compass components in real-time. Uses OAuth 2.1 or API token authentication, respects existing user permissions, and supports remote HTTP-streaming as well as local stdio via the mcp-remote proxy. Works with Claude, GitHub Copilot, Gemini CLI, VS Code, Cursor, and ChatGPT.

890
Sanity MCP ServerSanity

Sanity's official MCP server that connects structured content to AI agents. Provides tools to run GROQ queries, read and write documents, explore and deploy schemas, manage content releases, and generate images, all with full schema context. Available as a hosted remote server at mcp.sanity.io and works with MCP-compatible clients like Cursor, Claude Code, and VS Code.

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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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