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
Official MCP server for interacting with MongoDB databases and MongoDB Atlas. Enables AI agents to query collections, run aggregations, manage indexes, inspect schemas, and perform CRUD operations. Also supports Atlas cloud management including cluster provisioning, database user management, performance advisor, and stream processing. Supports read-only mode for safe exploration.
AgentMail MCP gives AI agents secure email operations through hosted MCP access and local stdio bridges for agent-native inbox workflows.
Apollo's official MCP server that exposes GraphQL operations as MCP tools, letting AI agents interact with any GraphQL API through the Model Context Protocol. Turns curated GraphQL operations into callable tools, supports schema introspection, and can run locally alongside a graph via the Rover CLI or in production with the Apollo Runtime Container.
Directus' MCP integration connects agents to headless CMS data, schemas, and operations for governed content and application workflows.
Google's MCP Toolbox provides secure, ready-made and custom tools for database queries, schema operations, and semantic search in agent workflows.
Popular community MCP server that gives AI assistants deep knowledge of n8n's workflow automation nodes, their properties, and operations, and can connect to a live n8n instance to create and manage workflows. Helps agents design, validate, and deploy automations correctly by exposing node documentation, validation, and workflow management tools.
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.