MCP 服务器
开放的 Model Context Protocol 服务器注册表。按类别、传输方式或使用场景，为 AI 智能体寻找合适的工具、资源和提示词。
服务器
177
工具
471
类别
11
贡献者
155
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.
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.
Skills 与 MCP 服务器
有什么区别？Skills定义“做什么”
Skill 将说明、示例提示词和推荐模型组织在一起，让智能体稳定地完成任务。Skills 增加的是知识，而不是新的连接。
MCP 服务器定义“如何连接”
MCP 服务器通过连接数据库、API 和文件等真实系统，为智能体增加新能力。MCP 提供连接和操作，而不是任务说明。
简单来说：当模型需要把某项任务做好时选择 Skill；当模型需要访问工具或系统时选择 MCP 服务器。两者可以组合使用，Skill 可以依赖 MCP 服务器提供的工具。
开发了 MCP 服务器？
将它提交到由社区维护的开源注册表。