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
Official Expo MCP server that connects AI coding assistants to Expo projects and EAS services. Enables searching and reading Expo documentation, managing EAS builds and workflows, installing compatible libraries, inspecting TestFlight crashes and feedback, and automating visual verification through simulator screenshots and interactions. Supports both remote server capabilities and local development server features for advanced automation.
Official MCP server for the Perplexity API Platform. Provides AI agents with real-time web search, deep research, and advanced reasoning capabilities through Sonar models. Includes tools for quick web search, conversational Q&A with citations, comprehensive deep research reports, and complex analytical reasoning. Returns answers with source attribution and supports configurable timeouts for long research queries.
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.
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.