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

5 sunucu

Sıralama
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
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
Grafana Tempo MCPGrafana Labs

A Model Context Protocol server for Grafana Tempo that lets AI assistants query and analyze distributed tracing data. Agents can search traces with TraceQL, fetch a trace by ID, and inspect spans to investigate latency and errors across services during incident analysis.

0
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

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.

GitHub üzerinden gönder