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

9 sunucu

Sıralama
Prefect MCP ServerPrefect

Prefect's MCP integration gives agents access to orchestration objects including flows, deployments, work pools, and run diagnostics.

0
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
Netlify MCP ServerNetlify

Official Netlify MCP server for managing web deployments. Lets AI agents create and configure sites, trigger and monitor deploys, manage environment variables, and read build logs. Useful for shipping frontends and serverless functions, debugging failed builds, and automating deployment workflows from an AI assistant.

470
Jenkins MCP ServerJenkins Community

MCP server for Jenkins CI/CD. Enables AI agents to trigger builds, inspect job and build status, stream console logs, and diagnose failing pipelines, bringing continuous integration workflows into AI-powered development environments.

198
Azure DevOps MCP ServerMicrosoft

Microsoft's official MCP server for Azure DevOps. Brings Azure DevOps capabilities to AI agents, including managing work items and boards, browsing Git repositories and pull requests, querying builds and pipelines, and accessing wikis and test plans. Lets teams drive their Azure DevOps workflows through natural language from MCP-compatible tools.

0
Buildkite MCP ServerBuildkite

Buildkite's official MCP server for querying and operating CI/CD pipelines, builds, jobs, artifacts, and organization-level delivery workflows.

0
Dynatrace MCP ServerDynatrace

Dynatrace's official MCP server that brings the Dynatrace observability platform into AI workflows. Lets assistants query problems and vulnerabilities, run DQL against logs, metrics, and traces, inspect entities, and pull real-time monitoring data directly into a developer's coding environment for faster troubleshooting and root-cause analysis.

0
Harness MCP ServerHarness

Harness' official MCP server for connecting agents to software delivery workflows, including deployment pipelines, services, environments, and delivery insights.

0
JFrog MCP ServerJFrog

JFrog's MCP server lets agents work with Platform services for artifact repositories, build information, release lifecycle management, and software supply-chain workflows.

0

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