MCP-серверы

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

Некоторые описания переведены автоматически в рамках пилота и пока не проверены редактором.

Серверы

177

Инструменты

471

Категории

11

Участники

155

10 серверов

Сортировка
SQLite MCP ServerAnthropic

MCP server for SQLite database interaction and business intelligence. Enables AI agents to query SQLite databases, create and modify tables, run analytical queries, and generate insights from data. Supports read-write operations with transaction safety and provides schema introspection for understanding database structure.

86.2k
Supabase MCP ServerSupabase

Official Supabase MCP server for database and backend integration. Enables AI agents to query PostgreSQL databases, manage tables and schemas, handle authentication users, interact with storage buckets, and invoke edge functions. Provides full access to Supabase project management including migrations and type generation.

2.7k
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
ClickHouse MCP ServerClickHouse

Provides AI agents with access to ClickHouse analytical databases through the Model Context Protocol. Enables running analytical queries, exploring table schemas, inspecting materialized views, and monitoring query performance. Designed for OLAP workloads with support for large result sets and query profiling.

1.6k
Airtable MCP ServerDominik Kundel

MCP server for Airtable that lets AI agents read and write records, list bases and tables, inspect field schemas, and run filtered queries. Ideal for turning Airtable into a lightweight backend or knowledge base that agents can manage conversationally.

1.3k
DuckDB MCP ServerMotherDuck

MCP server for DuckDB, the fast in-process analytical database. Lets AI agents run analytical SQL over local files (CSV, Parquet, JSON), attach databases, inspect schemas, and profile queries. Ideal for ad-hoc data analysis, ETL prototyping, and querying large columnar files without a separate database server.

780
PostgreSQL MCP ServerAnthropic

Предоставляет доступ только для чтения к базам PostgreSQL через Model Context Protocol. Позволяет AI-агентам изучать схемы баз данных, выполнять SELECT-запросы и исследовать структуру таблиц. Для защиты от случайного изменения данных использует изоляцию транзакций только для чтения. Ранее входил в набор эталонных серверов, теперь архивирован и доступен в servers-archived.

265
Apache Doris MCP ServerApache Doris

Apache Doris' MCP server provides agents with governed access to Doris analytics databases for schema discovery, query assistance, and operational investigation.

0
MCP Toolbox for DatabasesGoogle APIs

Google's MCP Toolbox provides secure, ready-made and custom tools for database queries, schema operations, and semantic search in agent workflows.

0
Prisma MCP ServerPrisma

Prisma's official MCP server that lets AI tools manage Prisma ORM projects and Prisma Postgres databases through natural language. Provides both a local server for working with a project's Prisma schema and migrations, and a remote server for provisioning and managing Prisma Postgres databases. Useful for scaffolding models, generating and applying migrations, and running database workflows from an AI coding 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