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.
Algunas descripciones forman parte del piloto de traducción automática y aún no han sido revisadas.
Servidores
177
Herramientas
471
Categorías
11
Colaboradores
155
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.
Official Apify MCP server that gives AI agents access to thousands of Actors for web scraping and automation. Agents can run Actors to extract data from websites, search engines, social platforms, and maps, then retrieve structured results from the dataset, enabling rich web research and data collection.
Ofrece funciones completas de búsqueda mediante Brave Search API y Model Context Protocol. Permite a los agentes de IA realizar búsquedas web, de negocios locales, imágenes, vídeos y noticias, además de generar resúmenes con IA. Admite transportes STDIO y HTTP.
Official MCP server backed by the Kagi API. Exposes Kagi's high-quality search and summarization tools to MCP-compatible clients, including web search and the Universal Summarizer for pages and videos. Useful for research workflows that want ad-free, privacy-respecting results with concise summaries. Requires a Kagi API key.
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.