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

4 сервера

Сортировка
ChromaDB MCP ServerChroma

Connects AI agents to ChromaDB vector databases for semantic search and retrieval augmented generation (RAG) workflows. Supports creating collections, upserting documents with embeddings, querying by semantic similarity, and managing metadata filters. Ideal for knowledge base and document retrieval applications.

2.1k
Couchbase MCP ServerCouchbase Ecosystem

Community-supported MCP server from the Couchbase ecosystem that lets AI assistants interact with data in Couchbase clusters and Capella. Exposes tools to browse scopes and collections, run SQL++ (N1QL) queries, and read or modify documents, with authentication and safety controls enforced by the server. Useful for conversational data exploration and operational queries against Couchbase.

0
Meilisearch MCP ServerMeilisearch

Official MCP server for Meilisearch, the open-source, lightning-fast search engine. Enables MCP-compatible clients to manage search indexes, add and update documents, run searches, and adjust index settings through natural language. Useful for building and debugging search experiences and for letting agents query application data stored in Meilisearch.

0
Pinecone Developer MCP ServerPinecone

Pinecone's official MCP server connects AI assistants to Pinecone vector databases for retrieval-augmented generation (RAG) workflows. Lets agents create and configure indexes, upsert and embed documents, and run semantic searches over vector data — all from natural language, without leaving the editor or chat.

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