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 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.
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.
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.