MCP Sunucuları
Model Context Protocol sunucuları için açık kayıt. AI agent'larınız için doğru araçları, kaynakları ve prompt'ları kategori, taşıma yöntemi veya kullanım alanına göre bulun.
Sunucular
187
Araçlar
493
Kategoriler
11
Katkıda bulunanlar
164
Connects AI agents to ChromaDB vector databases for semantic search and retrieval augmented generation (RAG) workflows. Supports creating collections, upserting documents with embeddings, querying by semantic similarity, and managing metadata filters. Ideal for knowledge base and document retrieval applications.
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.
MCP server for Airtable that lets AI agents read and write records, list bases and tables, inspect field schemas, and run filtered queries. Ideal for turning Airtable into a lightweight backend or knowledge base that agents can manage conversationally.
Official MCP server for the Neo4j graph database. Enables AI agents to run Cypher queries, inspect graph schemas, and manage nodes and relationships. Includes support for natural-language to Cypher translation and graph-backed memory for agents. Useful for knowledge graphs, recommendations, fraud detection, and relationship-heavy data.
Skills ve MCP sunucuları
aralarındaki fark nedir?Skills“ne yapılacağı”
Bir Skill; talimatları, örnek prompt'u ve önerilen modelleri paketleyerek agent'ın görevi tutarlı şekilde yapmasını sağlar. Skills yeni bağlantılar değil, bilgi ekler.
MCP sunucuları“nasıl bağlanılacağı”
Bir MCP sunucusu, gerçek sistemlere (veritabanları, API'ler ve dosyalar) bir taşıma yöntemi üzerinden bağlanarak agent'a yeni yetenekler kazandırır. MCP görev talimatları değil, bağlantılar ve eylemler ekler.
Kısa kural: modelin bir görevi iyi yapması gerekiyorsa Skill, bir araca veya sisteme erişmesi gerekiyorsa MCP sunucusu kullanın. Birlikte çalışabilirler; Skill, MCP sunucusunun sunduğu araçlardan yararlanabilir.
Bir MCP sunucusu mu geliştirdiniz?
Açık kaynaklı ve topluluk tarafından sürdürülen kayda ekleyin.