MCP-серверы

Открытый реестр серверов Model Context Protocol. Находите инструменты, ресурсы и промпты для ИИ-агентов по категории, типу подключения и сценарию использования.

Серверы

177

Инструменты

471

Категории

11

Участники

155

5 серверов

Сортировка
Heroku MCP ServerHeroku

Official Heroku MCP server that lets AI agents manage Heroku Platform resources. Supports listing and inspecting apps, scaling dynos, viewing logs, managing config vars and add-ons, and running one-off commands, so deployment and operations tasks can be handled conversationally.

480
Railway MCP ServerJason Tan

MCP server for the Railway deployment platform. Lets AI agents create projects and services, deploy from repositories, manage environment variables, view deployment logs, and inspect service status. Useful for provisioning backends, databases, and cron jobs and for debugging deploys directly from an AI assistant.

360
DigitalOcean MCP ServerDigitalOcean

Official DigitalOcean MCP server for managing cloud infrastructure. Lets AI agents deploy and manage App Platform apps, Droplets, databases, and Spaces object storage, and read logs and metrics. Useful for provisioning and operating cloud resources and debugging deployments through an AI assistant.

300
Render MCP ServerRender

Render's official MCP server for interacting with your Render cloud resources via LLMs. Lets agents list and inspect services, create and manage deploys, read logs and metrics, and query managed Postgres and Key Value instances. Useful for deploying, debugging, and monitoring applications hosted on Render directly from an MCP-compatible assistant.

0

Skills и MCP-серверы

в чём разница?

Skillsописывают, что делать

Skill объединяет инструкции, пример промпта и рекомендуемые модели, чтобы агент стабильно выполнял задачу. Skills добавляют знания, а не новые подключения.

MCP-серверыописывают, как подключиться

MCP-сервер расширяет возможности агента, подключая его к реальным системам: базам данных, API и файлам. MCP добавляет подключения и действия, а не инструкции к задаче.

Простое правило: выбирайте Skill, когда модели нужно хорошо выполнить задачу, и MCP-сервер, когда ей нужен доступ к инструменту или системе. Их можно сочетать: Skill может использовать инструменты MCP-сервера.

Создали MCP-сервер?

Добавьте его в открытый реестр, который поддерживает сообщество.

Добавить на GitHub