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
MCP server for the Telegram Bot API. Lets AI agents send messages, deliver files and photos, and read updates from chats and channels through a bot, enabling notifications and conversational workflows from AI-powered tools.
Официальный MCP-сервер GitHub, напрямую подключающий AI-инструменты к платформе GitHub. Позволяет AI-агентам управлять репозиториями, issues, pull requests, ветками, файлами, workflow GitHub Actions и безопасностью кода. Поддерживает удалённый режим через OAuth и локальный запуск через Docker или бинарный файл с точной настройкой набора инструментов.
Official Figma MCP server that brings design context directly into AI coding workflows. Provides tools for extracting design information, generating code from Figma selections, taking screenshots, creating and editing Figma files, generating diagrams from Mermaid syntax, searching design systems, managing Code Connect mappings, and uploading assets. Supports both remote (OAuth) and local (desktop app) server modes.
MCP server for Firecrawl's web scraping and crawling API. Converts any website into clean, LLM-ready markdown or structured data. Supports single page scraping, multi-page crawling with depth control, sitemap-based extraction, and batch operations. Handles JavaScript-rendered pages, bypasses common anti-bot measures, and returns structured content suitable for RAG pipelines and knowledge base construction.
Official GitLab MCP server connecting AI tools to GitLab's DevOps platform. Enables agents to manage projects, issues, merge requests, branches, files, CI/CD pipelines, and the GitLab Duo workflow. Supports both GitLab.com SaaS and self-managed instances with fine-grained access tokens.
Official MCP server for Qdrant vector search engine. Acts as a semantic memory layer enabling AI agents to store and retrieve information using vector similarity search. Supports storing text with metadata, semantic querying, configurable embedding models via FastEmbed, and both cloud-hosted and local Qdrant instances. Useful for building RAG pipelines, code search, knowledge bases, and long-term agent memory.
Предоставляет комплексные возможности поиска через Brave Search API и Model Context Protocol. Позволяет AI-агентам выполнять веб-поиск, поиск местных компаний, изображений, видео и новостей, а также создавать AI-резюме. Поддерживает транспорты STDIO и HTTP.
MCP server for Salesforce that lets AI agents query and modify CRM data using SOQL, manage standard and custom objects (Accounts, Contacts, Opportunities, Cases), describe object metadata, and execute Apex anonymous blocks. Supports both production and sandbox orgs via OAuth or username-password flows.
Official Elastic MCP server that connects AI agents to Elasticsearch data using the Model Context Protocol. Enables natural language interactions with Elasticsearch indices — querying, analyzing, and retrieving data without custom APIs. Supports both stdio and streamable-HTTP transports, and works with Elasticsearch 8.x/9.x clusters including Elasticsearch Serverless. Distributed as a Docker container image from the Elastic registry.
A Model Context Protocol server that enables AI agents to interact with Discord through a bot. Agents can send and read messages in channels, list servers and channels, and manage basic server interactions while keeping the user in control. Useful for community automation, notifications, and conversational workflows on Discord.
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.
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.