O MCP.so é uma plataforma comunitária (open-source e guiada pela comunidade) que reúne e organiza servidores MCP de terceiros em um diretório central.
Esses servidores utilizam o Model Context Protocol (MCP) – um padrão aberto desenvolvido pela Anthropic – para permitir que modelos de IA (como o Claude) se conectem de forma segura a diversas fontes de dados e serviços externos.
Em outras palavras, o MCP.so funciona como um “hub” de integração entre assistentes de IA e diferentes sistemas, oferecendo uma lista unificada de “plugins” ou servidores MCP que estendem as capacidades das IAs.
O propósito do site é facilitar a descoberta e o compartilhamento desses servidores MCP. Desde o lançamento do protocolo MCP (final de 2024), a comunidade passou a criar muitos servidores para conectar IAs a tudo – de arquivos locais a APIs web – e o MCP.so surgiu para consolidar a maior coleção de servidores MCP em um só lugar.
Assim, usuários e desenvolvedores podem encontrar servidores prontos para uso, aprender sobre suas funcionalidades e incluir novos servidores que desenvolverem.
O site destaca também a integração direta com o Claude MCP (assistente da Anthropic) e outras plataformas compatíveis, mostrando como esses servidores podem ampliar significativamente as capacidades do Claude e de agentes de IA similares.
A plataforma MCP.so oferece diversas funcionalidades para explorar e usar servidores MCP:
Diretório abrangente de servidores MCP: O site cataloga centenas de servidores (mais de 3.800 entradas, incluindo servidores e clientes MCP) classificados por categorias e tags. É possível navegar por tags populares (ex.: #mcp, #ai, #filesystem, #slack, etc.) ou por categorias temáticas, facilitando encontrar servidores relevantes para determinada tarefa mcphubs.aimcphubs.ai.
Pesquisa e filtragem: Há ferramentas de busca que permitem localizar servidores por nome ou palavra-chave. Por exemplo, pode-se buscar por “browser” para achar servidores MCP de automação de navegador, ou “database” para servidores de banco de dados. Também é possível filtrar por tags e ver listas completas por categoria (como “File Systems”, “Developer Tools”, etc.).
Servidores em destaque: A página inicial exibe uma seção de “Servidores MCP em Destaque” com projetos recomendados ou especialmente úteis mcphubs.ai. Essas entradas em destaque servem como ponto de partida para conhecer integrações importantes (detalhadas mais adiante nesta resposta).
Detalhes e links de cada servidor: Ao clicar em um servidor no diretório, o usuário encontra uma descrição do que ele faz, instruções de uso, tags relacionadas e geralmente um link para o código-fonte (por exemplo, repositório no GitHub) ou documentação oficial. Isso permite ao usuário obter informações técnicas e baixar/instalar o servidor MCP escolhido facilmente. (Obs.: o MCP.so em si não hospeda os servidores; ele aponta para os projetos e orienta como usá-los.)
Clientes MCP e Playground: Além de servidores, o site também lista clientes MCP – que são aplicativos ou ambientes compatíveis com o protocolo (como Claude Desktop, plugins para IDEs de código, etc.). Há uma seção Playground onde possivelmente o usuário pode experimentar interações MCP em um ambiente de teste (por exemplo, para entender como um agente de IA utiliza um servidor MCP). Essa funcionalidade de playground ajuda a visualizar a integração sem precisar configurar tudo localmente.
Recursos educacionais e comunidade: O MCP.so também fornece FAQs e guias sobre MCP. Por exemplo, explica “O que é MCP?”, “Como funcionam os servidores MCP?”, “Eles são seguros?” – esclarecendo que os servidores MCP oferecem acesso controlado a recursos externos (arquivos, APIs, bancos de dados) através de conexões 1:1 seguras e mantendo limites claros de segurança. Há ainda links para a comunidade (Telegram, Discord) e blog, onde usuários podem tirar dúvidas, anunciar novos servidores e compartilhar conhecimentos. A plataforma encoraja contribuições: qualquer desenvolvedor pode submeter seu servidor MCP para inclusão, geralmente bastando compartilhar o repositório e detalhes (o site inclusive tem integração com GitHub para esse fluxo de submissão).
Opção de Hosting: Na barra de menu há uma opção “Hosting”. Esse recurso sugere que a plataforma pode oferecer orientações ou serviços para hospedar servidores MCP (por exemplo, deploy em nuvem). Embora não detalhado publicamente, é possível que ajude usuários que queiram rodar certos servidores sem infraestrutura própria.
Em resumo, as funcionalidades do MCP.so visam tornar simples e acessível a tarefa de encontrar, aprender e usar servidores MCP, agregando em um só lugar tudo o que o ecossistema MCP oferece de melhor.
Na prática, utilizar a plataforma MCP.so e os servidores listados envolve os seguintes passos gerais:
Descobrir um servidor de interesse: O usuário navega pelo MCP.so e identifica um servidor que atenda sua necessidade. Por exemplo, suponha que você queira que sua IA possa interagir com arquivos do seu computador – então um servidor de Filesystem será escolhido. Ou talvez queira que a IA envie mensagens no Slack da sua empresa – então o servidor MCP do Slack será o alvo. A partir do diretório, você acessa a página desse servidor para entender o que ele faz e obter instruções.
Configurar o servidor MCP: Cada servidor normalmente vem com instruções de instalação. Em geral, eles são projetos de código aberto (muitos no GitHub) que você pode rodar localmente ou em um servidor próprio. Por exemplo, um servidor MCP pode ser executado via Node.js, Python ou Docker, dependendo do projeto. No caso do Filesystem MCP, há servidores escritos em Go/Python que você executa na sua máquina (apontando para uma pasta específica)github.com. Já para integrar com um serviço online (Cloudflare, Slack, Airtable etc.), pode ser necessário fornecer credenciais de API ou tokens de acesso nos arquivos de configuração antes de rodar o servidor.
Conectar o servidor a um cliente (assistente de IA): Com o servidor MCP em execução, é preciso que a IA possa acessá-lo. Clientes como o Claude Desktop ou IDEs como o Cursor possuem opções para adicionar servidores MCP externos. Normalmente, informa-se o comando ou endereço do servidor nos ajustes do cliente. Por exemplo, no Cursor (IDE de programação com IA), há uma seção de MCP onde você adiciona uma nova conexão fornecendo o nome e o comando para iniciar o servidor escolhidogithub.com. Após configurar, ativa-se o servidor (geralmente via um toggle ou reiniciando o cliente) e então o assistente de IA “enxerga” as ferramentas daquele MCP.
Usar via linguagem natural: Uma vez conectado, o usuário pode pedir tarefas normalmente ao assistente de IA, e este utilizará o servidor MCP em segundo plano para realizar a ação. Por exemplo, com o servidor do Slack ativo, o usuário pode dizer “Envie uma mensagem de boas-vindas no canal X do Slack” – o assistente então aciona a ferramenta MCP apropriada para postar a mensagem no Slackgithub.com. Se for o servidor de arquivos, o usuário pode pedir “Liste os arquivos no diretório projeto” ou “Abra o conteúdo do arquivo README.md*” – e o modelo, através do MCP, retornará a lista de arquivos ou o texto do arquivogithub.comgithub.com. A ideia é que o usuário não precise conhecer comandos técnicos; ele descreve a tarefa e o agente de IA usa as ferramentas MCP disponíveis para executá-la.
Iterar e combinar funcionalidades: O usuário pode executar várias ações em sequência, aproveitando que a IA tem agora “superpoderes”. Por exemplo, combinando servidores: usar o MCP de GitHub para buscar código de um repositório e, em seguida, o MCP do Cloudflare para implantar algo na infraestrutura, tudo guiado pela conversa. O MCP.so ajuda dando ideia do que é possível – navegando pelo site, o usuário descobre novos servidores e usos, aumentando o leque de coisas que pode delegar à IA.
Exemplos práticos:
Exemplo 1: Um desenvolvedor está revisando código. Ele conecta o GitHub Repository MCP Server no Claude Desktop. Durante a conversa, ele pede: “Claude, abra o repositório tensorflow/tensorflow e me mostre a estrutura de pastas”. O Claude então usa a ferramenta get-repo-structure desse servidor para buscar a lista de diretórios/arquivos do repositório e apresenta ao usuáriogithub.comgithub.com. Depois, o dev pode pedir: “Agora pegue o conteúdo do arquivo tensorflow/tensorflow/README.md”, e o Claude, via MCP, retorna o texto do arquivo. Esse fluxo mostra como o AI pode consultar código fonte real do GitHub em tempo real para auxiliar no trabalho.
Exemplo 2: Uma equipe de marketing quer que o assistente de IA atualize seu banco de dados de contatos no Airtable. Com o Airtable MCP Server configurado, um integrante pede ao assistente: “Adicione um novo registro na tabela Leads do Airtable com nome X, email Y”. O agente de IA irá acionar o MCP do Airtable para inserir esse registro (já que o servidor fornece acesso de escrita/leitura às bases)magicslides.app. Em seguida, podem pedir: “Recupere todos os leads adicionados hoje” e o assistente, via MCP, faz uma consulta e retorna os dados. Assim, o time usa linguagem comum para gerenciar uma base Airtable sem entrar na interface manualmente.
Exemplo 3: Um profissional de TI precisa ajustar configurações na rede Cloudflare da empresa. Em vez de navegar pelo painel web, ele usa o Cloudflare MCP Server integrado ao VSCode com Cursor. Ele digita para o seu assistente: “Por favor, implante um novo Worker no Cloudflare que faça X”. O servidor MCP do Cloudflare recebe essa intenção e executa via API a criação e deploy do Cloudflare Worker conforme solicitadogithub.com. Em outro momento, ele pergunta: “Liste as entradas DNS do meu domínio e adicione um CNAME ‘blog’ apontando para Z” – de novo, tudo realizado pelo AI via MCP. Esse exemplo demonstra automação de DevOps via linguagem natural, aproveitando um dos servidores MCP em destaque.
Em suma, usar o MCP.so é descobrir essas possibilidades e seguir as instruções de cada servidor para habilitá-las. A curva de aprendizado é acessível: requer uma configuração inicial, mas depois as IAs podem executar ações complexas em sistemas externos de forma bem direta.
A seguir, listamos todos os servidores MCP em destaque na página inicial do MCP.so, com uma breve descrição de cada um, explicando seu propósito, principais características, como os usuários podem utilizá-los e por que são considerados destaque.
Link: Repositório Cloudflare MCP Server (GutMutCode) – projeto open-source.
O que é e propósito: Este servidor MCP conecta assistentes de IA às funcionalidades da plataforma Cloudflare (serviços de infraestrutura web). Ele foi desenvolvido para que desenvolvedores possam gerenciar recursos do Cloudflare usando comandos em linguagem natural diretamente do seu ambiente de desenvolvimento (ex.: IDEs como VSCode, através de plugins como Cline e Windsurf, ou do Claude Desktop)github.com. Em resumo, o Cloudflare MCP Server atua como um “administrador de Cloudflare virtual” acionado pela IA.
Funcionalidades principais: Por meio desse servidor, a IA consegue realizar operações na sua conta Cloudflare, como:
Deploy e gerenciamento de Workers (funções serverless) – ex.: criar um novo Worker com determinado códigogithub.com.
Gerenciar bancos de dados D1 (banco de dados serverless do Cloudflare) – ex.: consultar dados de uma instância D1github.com.
Manipular armazenamentos KV e R2 – por exemplo, copiar entradas de um namespace KV para um bucket R2github.com, listar ou editar valores.
Possivelmente gerenciar configurações de DNS, firewall, etc., já que o projeto integra a API completa do Cloudflarepulsemcp.com. (De fato, descrições do projeto citam automação de DNS, CDN e configurações de segurança via IApulsemcp.com.)
Como usar: O usuário instala o servidor (pacote @gutmutcode/mcp-server-cloudflare via npx, conforme README do projeto) e o configura com as credenciais da API Cloudflaregithub.comgithub.com. Após rodar o servidor localmente, ele registra esse MCP no Claude ou IDE. A partir daí, pode dar comandos do tipo: “Por favor, crie um Worker de exemplo para mim” ou “Quero um relatório dos meus armazenamentos KV”. O assistente então traduz isso em chamadas à API Cloudflare via MCP e executa. Um demo em vídeo mostra exatamente esse fluxogithub.comgithub.com.
Por que está em destaque: É destacado por demonstrar o poder do MCP em tarefas de DevOps/cloud. Cloudflare é amplamente usado em hospedagem de sites e aplicações; ter um servidor MCP para ele significa que uma IA pode aliviar a carga de trabalho de desenvolvedores na configuração de infraestrutura. Seu diferencial é a profundidade de integração – abrange vários serviços Cloudflare (Workers, D1, KV, R2) com comandos naturaisgithub.com, aumentando produtividade. Por ser um caso de uso avançado e bastante útil a profissionais de TI, tornou-se um dos exemplos principais da plataforma.
Link: Repositório Slack MCP Server (AVIMBU).
O que é e propósito: Trata-se de um servidor MCP que permite a um assistente de IA interagir com o Slack, a popular plataforma de comunicação em equipes. Em especial, foi criado para conectar o Claude (ou outro cliente MCP) a um workspace do Slack, possibilitando que a IA poste mensagens nos canais ou consulte informações do Slack mediante comandos do usuáriogithub.com.
Funcionalidades principais: Atualmente, este servidor oferece operações básicas no Slack via IA, incluindo:
Postar mensagens em canais ou conversas no Slack em nome do bot configuradogithub.com.
Listar usuários do workspace (obter a relação de todos os membros da equipe)github.com.
Possivelmente, com extensões futuras, poderá ler mensagens ou realizar outras ações administrativas, mas segundo a documentação atual ele foca em escrita de mensagens e consulta de usuários. (De fato, o README exemplifica comandos como listar todos os usuários ou enviar mensagem de boas-vindas em um canal específicogithub.com.)
Como usar: O usuário deve criar um app/bot no Slack e obter um token de OAuth de bot e o ID da equipe (team ID). Esses valores são colocados em variáveis de ambiente quando se inicia o servidor MCP Slack localmentegithub.com. Em seguida, no Claude Desktop (ou outro cliente), configura-se um novo MCP apontando para esse servidor Node.js. Após isso, a IA consegue executar ações. Por exemplo: “Envie a mensagem ‘Olá time!’ no canal #geral do Slack” – o modelo então usa o MCP para chamar a API do Slack e postar a mensagem. Ou o usuário pergunta: “Quantos membros temos no Slack?” – o servidor devolve a lista de usuários (ou uma contagem) via IA.
Por que está em destaque: O Slack MCP Server evidencia como IAs podem se integrar a ferramentas de colaboração e comunicação. Slack é central em muitas empresas; com essa integração, um assistente de IA pode atuar quase como um membro adicional da equipe, automatizando anúncios, coletando informações ou reagindo a eventos. O diferencial é a facilidade de conectar o mundo da conversa com IA ao mundo real do Slack – sem o usuário precisar copiar e colar mensagens manualmente. É um servidor destaque por ser um exemplo direto de aumentar produtividade no dia a dia corporativo com MCP.
Link: Repositório Filesystem MCP Server (mark3labs).
O que é e propósito: Esse servidor MCP dá ao assistente de IA um acesso controlado ao sistema de arquivos local do usuário. Ou seja, ele possibilita que a IA leia e manipule arquivos e diretórios do computador do usuário (dentro dos limites permitidos), ampliando a capacidade da IA de lidar com informações locais. É muito útil para casos como: revisão de código ou documentos em pasta local, buscas por texto em arquivos, ou mesmo para permitir que a IA crie/edite arquivos sob supervisão.
Funcionalidades principais: Por ser um servidor de filesystem completo, ele implementa diversas operações de gerenciamento de arquivos:
Leitura e escrita de arquivos – a IA pode abrir um arquivo e ler seu conteúdo ou criar/editar um arquivo existentegithub.com.
Listar e criar/deletar diretórios – o assistente pode pedir o conteúdo de uma pasta (lista de arquivos/subpastas) ou criar pastas novasgithub.com.
Mover ou renomear arquivos e diretórios – organizar arquivos através de comandos da IAgithub.com.
Buscar arquivos por nome ou conteúdo – funcionalidades de pesquisa dentro do sistema de arquivosgithub.com.
Obter metadados – por exemplo, tamanho de arquivo, data de modificação, etc.github.com.
Gerar árvore de diretórios – o servidor pode retornar uma estrutura hierárquica de pastas/arquivos para contextogithub.com.
Importante: O servidor só opera em caminhos autorizados (geralmente se configura um diretório raiz ou lista de pastas permitidas, garantindo segurança)github.com.
Como usar: O usuário instala o servidor (por exemplo, o projeto do mark3labs é em Go, rodado via binário ou Docker). Define quais diretórios serão acessíveis e inicia o servidor. Depois configura o Claude/Desktop para reconhecê-lo. A partir daí, a IA pode receber pedidos como “Abra o arquivo C:/Projetos/Relatório.txt” ou “Existe um arquivo chamado config.yaml nesta pasta?”.
O servidor responde via IA com o conteúdo do arquivo requisitado ou o resultado da busca. Também pode-se dar comandos como “Crie um arquivo nota.txt com o texto XYZ” e o servidor fará isso no diretório autorizado. Esse MCP é extremamente útil para assistentes de programação, pois permite que o modelo leia múltiplos arquivos do projeto para ter contexto antes de responder, por exemplo github.com.
Por que está em destaque: A capacidade de acessar o sistema de arquivos local é fundamental para muitas aplicações de IA práticas. Este servidor está em destaque por demonstrar exatamente essa função básica: ele habilita a IA a interagir com os arquivos do usuário de forma segura. Seu diferencial é oferecer um conjunto completo de operações de arquivo (leitura, escrita, busca, etc.) github.com, transformando a IA em uma espécie de “assistente de computador” que pode, por exemplo, ler documentos para o usuário ou salvar anotações ditadas por ele. É um dos servidores MCP mais populares por sua versatilidade e utilidade geral.
Link: Repositório mcp_server_local_files (psahdev32).
O que é e propósito: Este servidor, chamado mcp_server_local_files, tem objetivo similar ao anterior: prover acesso aos arquivos locais via MCP. Ele é uma implementação alternativa de servidor de filesystem. Seu design foca em eficiência no gerenciamento e disponibilização de arquivos locais para modelos de IA, conforme descrito pelo autormcp.so.
Funcionalidades principais: Em essência, suas funcionalidades se sobrepõem ao Filesystem MCP Server padrão – permitindo ler arquivos, listar diretórios, etc. Embora os detalhes completos dependam da implementação do autor, podemos destacar:
Gerenciamento eficiente de arquivos – provê ferramentas para navegação em pastas, leitura de conteúdo e possivelmente escrita tambémmcp.so.
Integração simplificada – este projeto pode ter foco em ser fácil de configurar especialmente com o Claude Desktop (talvez com exemplos prontos de configuração). O site oficial indica que ele traz configuração e dependências necessárias para rodar um servidor MCP de Airtable, sugerindo que fornece documentação práticagithub.com (obs.: entrada possivelmente incorreta de Airtable, mas no caso do local_files, é análogo – ele provavelmente vem com instruções claras de uso).
Como usar: O uso é parecido com o de qualquer servidor de arquivos: rodar localmente e conectar ao cliente MCP. Por exemplo, um desenvolvedor pode preferir essa implementação (psahdev32) por estar escrita em outra linguagem ou ter menos dependências. Depois de configurado, poderá perguntar à IA: “Leia o arquivo log.txt na pasta de logs” ou “Qual o conteúdo do código fonte X.cpp?”, e obter resposta. Se esse servidor for configurado para leitura somente, o assistente não poderá alterar arquivos (bom para segurança); se tiver escrita, pode cumprir comandos de criação/edição.
Por que está em destaque: O MCP.so destaca ambos servidores de arquivos locais (este e o anterior) provavelmente porque é uma categoria crucial e há múltiplas implementações disponíveis. Ter mais de uma opção permite aos usuários escolher a que melhor se adapta ao seu ambiente (por exemplo, um escrito em Go, outro em Node/Python). O mcp_server_local_files se destaca por ser uma alternativa feita pela comunidade que enfatiza desempenho e facilidade, mostrando como a comunidade está ativa em criar soluções MCP otimizadas. Em suma, ele reforça a importância do acesso a arquivos no ecossistema MCP e por isso ganha visibilidade.
Link: Repositório GitHub MCP Server (shanksxz).
O que é e propósito: Este servidor MCP foi desenvolvido para que modelos de IA possam acessar conteúdos de repositórios GitHub de forma estruturadagithub.com. A ideia é permitir que um assistente de IA obtenha código-fonte e informações de projetos no GitHub como contexto, o que é extremamente útil para assistentes de programação (por exemplo, Claude dentro de um editor de código) ou para qualquer análise de código/dados públicos no GitHub.
Funcionalidades principais: O GitHub MCP Server fornece um conjunto de ferramentas especializadas para interagir com repositórios:
Buscar todo o conteúdo de um repositório: a IA pode baixar uma quantidade definida de arquivos de um repo para usar como referência (por exemplo, pegar os 50 arquivos principais)github.com.
Ler arquivo específico: dada a URL ou caminho de um arquivo dentro do repo, o servidor retorna seu conteúdo brutogithub.comgithub.com.
Obter a estrutura do repositório (listagem de diretórios/arquivos): útil para ter uma visão geral do projetogithub.comgithub.com.
Filtrar por extensão de arquivo: por exemplo, pegar apenas arquivos .py e .md e ignorar outros, para focar em conteúdo relevantegithub.com.
Excluir diretórios desnecessários: como node_modules ou build, evitando dados irrelevantesgithub.comgithub.com.
Limitar quantidade de arquivos: para evitar resposta muito grande, é possível limitar o número de arquivos retornadosgithub.comgithub.com.
Em resumo, ele transforma repositórios GitHub em contexto utilizável pela IA, de forma controlada e eficiente.
Como usar: O usuário deve rodar o servidor (Node.js) e fornecê-lo opcionalmente um token do GitHub para aumentar o limite de requisições (sem autenticação o GitHub API permite apenas 60 por hora, com token sobe para 5000/horagithub.com). Depois, configura o cliente (Cursor/Claude) para usar o servidor. Então pode solicitar: “Pegue o repositório usuario/projeto do GitHub”. O assistente via MCP invocará a ferramenta get-repo-context e trará o conjunto de arquivos (por exemplo, principais códigos e README). Daí, o usuário pode perguntar algo como: “Baseado nesse código, qual a função da classe X?”, e a IA terá o código em contexto para analisargithub.com. Esse servidor também permite workflows como code review automático: a IA pode varrer o repo em busca de algo e responder, ou gerar resumos de arquivos, etc., tudo alimentado pelos dados reais do GitHub.
Por que está em destaque: Este servidor está em destaque porque amplia muito as capacidades de assistentes de programação. Sem ele (ou similar), a IA ficaria limitada ao contexto fornecido manualmente pelo usuário. Com o GitHub MCP, o modelo pode literalmente navegar em um repositório inteiro por conta própria. O diferencial é a possibilidade de filtrar e gerenciar o contexto para ser útil sem ultrapassar limites – por exemplo, baixando apenas partes relevantes do projetogithub.com. Em tempos onde desenvolvedores usam IA para ajudar no código, ter integração nativa com GitHub é revolucionário. Por isso, a plataforma o destaca: demonstra como o MCP pode conectar IAs às maiores bases de código do mundo (GitHub), viabilizando assistentes de codificação mais inteligentes.
Link: Repositório MCP PostgreSQL Server (antonorlov).
O que é e propósito: Este é um servidor MCP que permite que assistentes de IA interajam com bancos de dados PostgreSQL. Em essência, ele age como um “cliente de banco de dados” controlado pela IA, capaz de executar consultas e explorar a estrutura do banco. O foco é oferecer acesso seguro e estruturado aos dados: geralmente de forma read-only para evitar modificações não intencionais, mas já existem versões com acesso write também. O propósito é ajudar em casos de uso onde a IA precisa responder perguntas baseadas em dados do banco ou ajudar a analisar a base de dados de um sistema.
Funcionalidades principais: O servidor expõe tipicamente três ferramentas principais para o banco de dados (conforme documentação e implementações conhecidas):
Consultar dados (SQL): comando para executar uma query SQL (SELECT) e retornar os resultadosglama.ai. Em implementações padrão, isso é limitado a consultas de leitura para manter segurança (ou seja, não vai executar DELETE/UPDATE sem modificações explícitas do dev).
Listar tabelas: uma ferramenta para obter o nome de todas as tabelas presentes no banco de dados conectadoglama.ai. Isso ajuda a IA a saber qual informação está disponível.
Descrever estrutura de tabela: outra ferramenta que dado o nome de uma tabela, retorna seu esquema/colunas e tiposglama.ai. Assim, a IA pode compreender o formato dos dados antes de consultar.
Alguns servidores podem oferecer operações extras (por exemplo, listar bancos disponíveis, ou até criar registros se tiver escrita). Porém, o padrão de destaque é esse trio que permite explorar o banco de forma seguraglama.ai.
Como usar: O usuário deve ter acesso a um banco PostgreSQL e fornecer as credenciais/URL de conexão ao configurar o servidor MCP.
Por exemplo, usando Docker Compose, ele sobe o servidor já apontando para o banco desejado glama.aiglama.ai.
Depois, integra no cliente (Claude/Cursor) inserindo o comando para executar o container/serviço MCP. Uma vez ativo, o usuário pode fazer perguntas do tipo: “Quais são as tabelas no banco X?” – a IA usará postgres_list_tables e listará as tabelas glama.ai. Se ele perguntar algo como “Quantos usuários cadastrados temos?”, a IA pode formular um SELECT apropriado e executá-lo via postgres_query, retornando o resultado.
A pessoa pode refinar: “E quais campos a tabela usuarios possui?” – a IA aciona postgres_describe_table para detalhar as colunasglama.ai. Esse ciclo permite análise de dados por conversa, ótimo para quem não sabe SQL ou quer rapidez.
Por que está em destaque: Conectar IA a bancos de dados abre um leque de aplicações de perguntas e respostas sobre dados corporativos ou pessoais. O PostgreSQL MCP Server é destaque por exemplificar isso com um dos bancos mais populares.
Seu diferencial é a ênfase em segurança – mantendo as operações isoladas e típicamente somente leiturareddit.com – e utilidade prática: um analista poderia literalmente “conversar” com o banco de dados para obter insights, sem escrever queries manuais.
Além disso, a existência desse servidor mostra a versatilidade do MCP: não se limita a arquivos ou APIs REST, mas abrange até SQL/databases tradicionais. Por todas essas razões, ele figura entre os destacados.
Link: Repositório Airtable MCP Server (domdomegg).
O que é e propósito: Este servidor MCP integra assistentes de IA ao Airtable, que é uma plataforma online de banco de dados/spreadsheet no code (muito usada para gerir informações de forma amigável).
O objetivo é permitir que a IA leia e escreva dados em bases Airtable em nome do usuário, facilitando automações e consultas em ambientes onde dados estão organizados em planilhas/bases Airtable.
Em suma, ele torna possível gerenciar Airtable por comandos em linguagem natural, via IA.
Funcionalidades principais: O servidor Airtable fornece ferramentas abrangentes para manipular bases, tabelas e registros no Airtableglama.ai:
Gerenciamento de bases e tabelas: criar ou selecionar uma base específica, listar tabelas dentro de uma base, criar nova tabela, etc.glama.ai.
Manipulação de esquema (campos): listar campos/colunas de uma tabela, adicionar ou modificar campos (por exemplo, adicionar uma coluna “Status”)glama.ai.
Operações em registros: inserir novos registros (linhas) em uma tabela, atualizar registros existentes ou ler registros filtrando por algum critériomagicslides.app.
Leitura de dados: obter todos os registros de uma tabela ou aqueles que atendem certa condição, para que a IA possa usar essa informação na resposta.
Basicamente, tudo que você faz manualmente na interface do Airtable (ou via API) – como adicionar linhas, buscar por valores, etc. – pode ser exposto como ação MCP para a IA realizar. Vale notar que, diferentemente do caso do PostgreSQL, Airtable tem API HTTP e estrutura de base pré-definida, então o servidor atua como cliente dessa API para atender os comandos.
Como usar: Primeiramente, é necessário configurar o acesso: no Airtable, gera-se uma chave API pessoal e identifica-se o ID da base com que deseja interagir.
Esses dados são colocados na configuração do servidor MCP. Uma vez rodando (talvez via Node ou outra tecnologia do projeto), o usuário adiciona o servidor no Claude/cliente. Depois, pode emitir pedidos naturais.
Exemplo: “Adicione uma entrada na tabela Projetos com nome = Alfa, status = Concluído”. O assistente utiliza o MCP para chamar a API do Airtable e criar esse registro. Ou: “Liste todas as entradas da tabela Clientes onde País = Brasil” – o servidor faz a consulta na base e retorna a lista de registros filtrados para o assistente apresentar. Assim, tarefas de CRUD no Airtable viram conversas simples.
Por que está em destaque: Airtable é muito adotado por equipes não técnicas para organizar dados; um servidor MCP para ele mostra a aplicação do MCP em contexto de ferramentas de produtividade/no-code. Está em destaque por democratizar o acesso a dados estruturados: até quem não sabe usar a API do Airtable pode, através da IA, interagir com suas bases.
O diferencial é fornecer leitura e escrita segura em uma plataforma online populargithub.commagicslides.app, cobrindo cenários desde relatórios automatizados até inserção de dados por voz/chat. É um ótimo exemplo de MCP servindo de ponte entre IA e serviços web modernos, por isso merece o destaque dado.
Referências: As informações acima foram reunidas a partir de descrições oficiais do MCP.so e de cada servidor destacado, incluindo repositórios GitHub e sites de documentação relacionados, conforme citados no texto.
Cada servidor MCP ilustrado reflete o estado da arte da integração entre IA e ferramentas externas (arquivos, APIs, bancos de dados), alinhado com a visão do Model Context Protocol de expandir o alcance dos assistentes de IA de forma padronizada e segura.
Espera-se que, com plataformas como o MCP.so, essas integrações se tornem cada vez mais acessíveis à comunidade em geral. mcphubs.ai
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