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

6 servidores

Ordenar por
Contentful MCP ServerContentful

Contentful's official MCP server for the Content Management API. Gives AI agents tools to create, edit, organize, and publish content, manage content models and assets, and work across spaces and environments. Useful for automating editorial workflows and content operations in a Contentful-backed headless CMS.

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Directus MCP ServerDirectus

Directus' MCP integration connects agents to headless CMS data, schemas, and operations for governed content and application workflows.

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Payload MCP ServerPayload CMS

Payload CMS provides an MCP integration for agents to explore and manage CMS content, schemas, and application workflows.

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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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Webflow MCP ServerWebflow

Webflow's official MCP server that connects AI tools to your Webflow projects via the Webflow Data API. Lets agents manage sites and pages, work with CMS collections and items, read form submissions, and publish changes, enabling content updates and site automation from an MCP-compatible client.

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WordPress MCP Server (Remote)Automattic

Automattic's MCP server that connects AI assistants such as Claude Desktop to WordPress sites. Supports multiple authentication methods (OAuth 2.0, JWT, and application passwords) and exposes the WordPress REST and WP-CLI capabilities so agents can read and manage posts, pages, media, and site settings through natural language.

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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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