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 Grafana's observability platform. Enables AI agents to query metrics from Prometheus, search and analyze logs from Loki, query traces, list and manage dashboards, and investigate incidents. Useful for debugging production issues, building monitoring dashboards, and performing root cause analysis with AI assistance across the full Grafana LGTM stack.
Google's MCP Toolbox provides secure, ready-made and custom tools for database queries, schema operations, and semantic search in agent workflows.
Pulumi's official MCP server for AI-assisted Infrastructure as Code. Wraps the Pulumi Automation and Cloud APIs so agents can preview and deploy stacks, read stack outputs, inspect resources, and look up provider/resource schemas from the Pulumi Registry. Helps developers codify cloud architectures and review infrastructure diffs from within an AI coding assistant.
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.