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
MCP server for searching and accessing arXiv research papers. Enables AI agents to search papers with filters for date ranges and categories, download full paper content, read papers in markdown format, and perform semantic search across locally stored papers. Supports citation graph exploration via Semantic Scholar and research alert watches for tracking new publications on topics of interest.
Cloudinary's official MCP servers for managing media through conversational AI. Cover the full media workflow: uploading and transforming images and videos, organizing assets with structured metadata, configuring processing pipelines, and running AI-powered content analysis. Available as remote OAuth endpoints or local npx processes across several focused servers (asset management, environment config, structured metadata, and analysis).
Directus' MCP integration connects agents to headless CMS data, schemas, and operations for governed content and application workflows.
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.
Zoom's official remote MCP server, published to the MCP registry, that gives AI agents access to Zoom capabilities over the Model Context Protocol. Supports semantic meeting search, Zoom-wide chat and docs search, meeting assets and recording resources, and Zoom Docs import/export, so assistants can find and summarize meeting content and manage related data. Authenticates via OAuth.
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.