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
Vercel MCP ServerVercel

Official Vercel MCP server that gives AI tools secure access to Vercel projects via OAuth. Enables searching Vercel documentation, managing projects and deployments, analyzing deployment logs, and interacting with Vercel infrastructure. Supports Streamable HTTP transport with OAuth authentication and integrates with Claude Code, Cursor, VS Code, ChatGPT, Codex CLI, and other AI assistants.

13.5k
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
Sentry MCP ServerSentry

MCP server for Sentry error tracking integration. Enables AI agents to retrieve and analyze issues, view error stack traces, search events by query, and access project performance data. Helps developers debug production errors by providing contextual error information directly in AI-powered development workflows.

704

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