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
Datadog MCP ServerDatadog

Connects AI agents to Datadog for monitoring, observability, and incident management. Enables querying metrics, viewing traces, searching logs, and managing monitors programmatically. Supports dashboard creation, alert configuration, and SLO tracking through the Model Context Protocol.

2.8k
Grafana MCP ServerGrafana Labs

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.

2.1k
Apache SkyWalking MCP ServerApache SkyWalking

Apache SkyWalking's MCP server gives agents access to observability data for tracing, service topology, metrics, logs, and production incident investigation.

0
Prometheus MCP ServerPavel Shklovsky

MCP server that lets AI assistants query and analyze Prometheus metrics through standardized interfaces. Exposes instant and range PromQL queries, metric and label discovery, and target/health inspection, allowing agents to investigate system performance and troubleshoot incidents using natural language instead of hand-writing PromQL.

0
Dynatrace MCP ServerDynatrace

Dynatrace's official MCP server that brings the Dynatrace observability platform into AI workflows. Lets assistants query problems and vulnerabilities, run DQL against logs, metrics, and traces, inspect entities, and pull real-time monitoring data directly into a developer's coding environment for faster troubleshooting and root-cause analysis.

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