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

4 сервера

Сортировка
Brave Search MCP ServerBrave

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.

1.1k
Elasticsearch MCP ServerElastic

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.

320
Apollo MCP ServerApollo GraphQL

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.

0
Zoom MCP ServerZoom

Zoom's official remote MCP server, published to the MCP registry, that gives AI agents access to Zoom capabilities over the Model Context Protocol. Supports semantic meeting search, Zoom-wide chat and docs search, meeting assets and recording resources, and Zoom Docs import/export, so assistants can find and summarize meeting content and manage related data. Authenticates via OAuth.

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