Los 10 mejores servidores MCP para mejorar sus flujos de trabajo de IA

En esta guía, verá:

• Qué es un servidor MCP y qué aporta esta tecnología.
• Cómo seleccionar los mejores servidores MCP del mercado.
• Una lista de los 10 mejores servidores MCP para dar soporte a sus agentes y flujos de trabajo de IA.

Sumerjámonos.

¿Qué es un servidor MCP?

MCP, abreviatura de “Model Context Protocol“, es un protocolo de código abierto que estandariza la comunicación entre los LLM y las herramientas/servicios externos. En otras palabras, es un lenguaje universal que los agentes de IA pueden utilizar para interactuar de forma segura con cualquier herramienta que necesiten para completar una tarea.

Un servidor MCP implementa el protocolo MCP, exponiendo un conjunto de herramientas que un agente de IA puede descubrir y utilizar. Esto es posible gracias a las tecnologías SSE y Streamable HTTP en las que se basa el protocolo.

Tenga en cuenta que MCP es sólo uno de los muchos protocolos de IA disponibles.

Las principales ventajas que ofrece la integración de servidores MCP en sus flujos de trabajo de IA son:

• Estandarización: Proporcionan una forma coherente para que una aplicación de IA interactúe con herramientas de terceros. Esto elimina la necesidad de escribir código de integración personalizado para la API, la autenticación y el formato de datos exclusivos de cada herramienta.
• Descubribilidad: Los agentes pueden consultar un servidor MCP para saber qué herramientas están disponibles y cómo utilizarlas. Esto permite la ejecución dinámica y autónoma de tareas, que constituye el núcleo de todo agente de IA.
• Flexibilidad: Gracias a los servidores MCP, los agentes de IA sólo se comunican con el servidor, no directamente con las herramientas finales. Esto te permite controlar a qué herramientas puede acceder la IA.

Cómo seleccionar los mejores servidores MCP

El repositorio Awesome MCP Servers lista cientos de servidores MCP útiles. Con tantos servidores entre los que elegir, seleccionar el mejor para tus necesidades requiere unos criterios de evaluación claros.

En concreto, los factores clave a tener en cuenta a la hora de seleccionar los mejores servidores MCP son:

• Casos de uso típicos: ¿Se basa el servidor en servicios que le interesan o que ya utiliza? ¿Ofrece herramientas para las tareas más habituales y que más tiempo consumen? El valor de un servidor MCP se mide por su capacidad para automatizar flujos de trabajo específicos.
• Herramientas clave: La lista de las herramientas más relevantes expuestas por el servidor MCP.
• Confianza y popularidad de la comunidad: Las estrellas de GitHub son un fuerte indicador de la adopción y confianza de la comunidad. Además, un mayor número de estrellas tiende a correlacionarse con un servidor más estable y bien documentado. Otros factores a tener en cuenta son el número de colaboradores, las contribuciones recientes y las bifurcaciones.
• Licencia: Los servidores MCP suelen ser de código abierto. Además de la propia licencia del servidor, también debe revisar las licencias de cualquier software de terceros del que dependa el MCP. Si ya está utilizando esas herramientas y están cubiertas por sus licencias actuales, no hay problema. De lo contrario, tendrá que evaluar sus condiciones de licencia y, posiblemente, asignarles un presupuesto.
• Lenguaje de programación: El lenguaje de programación utilizado para desarrollar el servidor MCP. Esto influye en sus requisitos, instalación y eventuales contribuciones al código fuente.

Los 10 mejores servidores MCP

Esta sección presenta una lista de los mejores servidores MCP, seleccionados y clasificados según los criterios descritos anteriormente.

1. Datos brillantes

El servidor MCP de Bright Data proporciona las capacidades de recopilación de datos esenciales para cualquier aplicación de IA. Dado que todos los sistemas de IA necesitan acceder a datos de alta calidad, este servidor MCP está diseñado para soportar prácticamente cualquier caso de uso.

En concreto, dota a los agentes y flujos de trabajo de IA de potentes herramientas para recuperar datos web en tiempo real. Esas herramientas ayudan a la IA a fundamentar sus respuestas e interactuar con precisión con las páginas web durante la ejecución de las tareas.

La gran mayoría de los proyectos basados en IA requieren datos frescos y actualizados para seguir siendo competitivos y eficaces. Por eso, el servidor MCP de Bright Data destaca como una solución de primer nivel.

Descubre cómo integrarlo siguiendo la documentación oficial.

Casos de uso típicos:

• Recuperación de información en tiempo real: Puede solicitar información actualizada. Por ejemplo: “¿Cuáles son las 5 noticias que marcan tendencia en The Guardian en este momento?”. La IA utilizaría la herramienta search_engine con una consulta del tipo "top stories The Guardian" para obtener los titulares actuales.
• Web scraping y extracción de datos: El servidor está diseñado para tareas de scraping. Se integra con Web Unlocker de Bright Data para acceder al contenido de cualquier página web saltándose todas las medidas anti-bot. Esto significa que puede crear un agente que realice tareas de web scraping sin preocuparse de ser bloqueado.
• Evitar las restricciones geográficas: Muchos sitios web muestran contenidos diferentes en función de su ubicación geográfica o sólo son accesibles desde determinadas regiones. Para solucionarlo, el servidor MCP de Bright Data puede enrutar sus peticiones a través de una amplia red proxy con más de 150 millones de IP distribuidas por todo el mundo.
• Automatización interactiva del navegador: El servidor proporciona herramientas para el “control del navegador”, lo que significa que un agente de IA puede hacer algo más que descargar el HTML en bruto de una página. Puede interactuar con un sitio web de forma dinámica.
• Extracción de datos estructurados: El servidor destaca en la recuperación de datos estructurados en JSON de las principales plataformas gracias a las API de Web Scraper. Estas API pueden obtener datos estructurados en tiempo real de Instagram, LinkedIn, Amazon y muchos otros sitios mediante web scraping. Por ejemplo, puede pedir a un agente que obtenga los detalles de un producto a partir de una URL de Amazon. El agente utilizaría entonces una herramienta para recuperar esos datos.

Herramientas clave:

• search_engine: Extrae los resultados de búsqueda de Google, Bing o Yandex. Devuelve los resultados de las SERP en markdown.
• scrape_as_markdown: Scrapea la URL de una página web con opciones avanzadas para la extracción de contenidos y devuelve los resultados en Markdown. Esta herramienta puede desbloquear cualquier página web, incluso si utiliza detección de bots o CAPTCHA.
• scrape_as_html: Scrapea la URL de una página web con opciones avanzadas para la extracción de contenidos y devuelve los resultados en HTML. Esta herramienta puede desbloquear cualquier página web, incluso si utiliza detección de bots o CAPTCHA.
• session_stats: Informa al usuario sobre el uso de la herramienta durante esta sesión
• web_data_amazon_product: Lee rápidamente los datos estructurados de los productos de Amazon.
• web_data_amazon_product_reviews: Lee rápidamente datos estructurados de reseñas de productos de Amazon.
• web_data_linkedin_perfil_persona: Lee rápidamente los datos estructurados del perfil de personas de LinkedIn.
• web_data_linkedin_perfil_de_empresa: Lee rápidamente los datos estructurados del perfil de empresa de LinkedIn.
• web_data_zoominfo_perfil_empresa: Lee rápidamente los datos estructurados del perfil de empresa de ZoomInfo.
• web_data_instagram_profiles: Lee rápidamente los datos estructurados de los perfiles de Instagram.
• web_data_instagram_posts: Lee rápidamente los datos estructurados de las publicaciones de Instagram.
• web_data_instagram_reels: Lee rápidamente datos estructurados de carretes de Instagram.
• web_data_instagram_comments: Lee rápidamente los datos estructurados de los comentarios de Instagram.
• web_data_facebook_posts: Lee rápidamente los datos estructurados de las publicaciones de Facebook.
• web_data_facebook_marketplace_listings: Lee rápidamente los datos estructurados de los anuncios del mercado de Facebook.
• web_data_facebook_company_reviews: Lee rápidamente datos estructurados de reseñas de empresas de Facebook.
• web_data_x_posts: Lee rápidamente los datos estructurados de las entradas X. Requiere una URL X post válida.
• web_data_zillow_listing_propiedades: Lee rápidamente los datos estructurados de los listados de propiedades de Zillow.
• web_data_booking_hotel_listings: Lee rápidamente datos estructurados de listados de hoteles de reserva.
• web_data_youtube_videos: Lee rápidamente datos estructurados de vídeos de YouTube.
• scraping_browser_navigate: Navega una sesión de scraping browser a una nueva URL.
• scraping_browser_go_back: Vuelve a la página anterior.
• scraping_browser_go_forward: Avanza a la siguiente página.
• scraping_browser_click: Clics en un elemento.
• scraping_browser_links: Obtiene todos los enlaces de la página actual, texto y selectores.
• scraping_browser_type: Escribe texto en un elemento.
• scraping_browser_wait_for: Espera a que un elemento sea visible en la página
• scraping_browser_screenshot: Hace una captura de pantalla de la página actual
• scraping_browser_get_html: Obtiene el contenido HTML de la página actual.
• scraping_browser_get_text: Obtiene el contenido de texto de la página actual
• web_data_amazon_product_search: Lee rápidamente los datos estructurados de búsqueda de productos de Amazon.
• web_data_walmart_product: Lee rápidamente los datos estructurados de los productos Walmart.
• web_data_walmart_seller: Lee rápidamente los datos estructurados de los vendedores de Walmart.
• web_data_ebay_product: Lee rápidamente los datos estructurados de los productos de eBay.
• web_data_homedepot_products: Lee rápidamente datos estructurados de productos homedepot.
• web_data_zara_products: Lee rápidamente los datos estructurados de los productos de Zara.
• web_data_etsy_products: Lee rápidamente los datos estructurados de los productos de Etsy.
• web_data_bestbuy_products: Lee rápidamente los datos estructurados de los productos Best Buy.
• web_data_linkedin_job_listings: Lee rápidamente los datos estructurados de las ofertas de empleo de LinkedIn.
• web_data_linkedin_posts: Lee rápidamente los datos estructurados de las publicaciones de LinkedIn.
• web_data_linkedin_busca_personas: Lee rápidamente los datos estructurados de búsqueda de personas de LinkedIn.
• web_data_crunchbase_company: Lee rápidamente datos estructurados de empresas de Crunchbase.
• web_data_facebook_events: Lee rápidamente datos estructurados de eventos de Facebook.
• web_data_tiktok_profiles: Lee rápidamente los datos estructurados de los perfiles de TikTok.
• web_data_tiktok_posts: Lee rápidamente los datos estructurados de los posts de TikTok.
• web_data_tiktok_shop: Lee rápidamente los datos estructurados de la tienda TikTok.
• web_data_tiktok_comments: Lee rápidamente los datos estructurados de los comentarios de TikTok.
• web_data_google_maps_reviews: Lee rápidamente datos estructurados de reseñas de Google Maps.
• web_data_google_shopping: Lee rápidamente los datos estructurados de compras de Google.
• web_data_google_play_store: Lee rápidamente los datos estructurados de Google Play Store.
• web_data_apple_app_store: Lee rápidamente los datos estructurados de Apple App Store.
• web_data_reuter_news: Lee rápidamente datos estructurados de noticias de Reuters.
• web_data_github_repository_file: Lee rápidamente los datos estructurados del repositorio de GitHub.
• web_data_yahoo_finance_business: Lee rápidamente los datos empresariales estructurados de Yahoo Finanzas.
• web_data_youtube_profiles: Lee rápidamente los datos estructurados de los perfiles de YouTube.
• web_data_youtube_comments: Lee rápidamente los datos estructurados de los comentarios de YouTube.
• web_data_reddit_posts: Lee rápidamente los datos estructurados de los posts de Reddit.

Para descubrir todas las herramientas, consulte el repositorio oficial del servidor MCP de Bright Data.

Confianza y popularidad de la comunidad: El repositorio tiene más de 700 estrellas. Está bien documentado y ampliamente adoptado, como demuestran las más de 100 bifurcaciones.

Sitios web compatibles: LinkedIn, sitios web inmobiliarios, Facebook, Reddit, YouTube y muchos más.

Integraciones populares: N8N, Claude, Cursor, Perplexity, OpenAI, VS Code, Windsurf, y más.

Licencia: El servidor MCP es de código abierto (licencia MIT). Bajo el capó, se basa en los productos de Bright Data, que vienen con una prueba gratuita.

Lenguaje de programación: Node.js.

2. GitHub

El servidor MCP de GitHub es una herramienta indispensable para cualquier equipo implicado en el desarrollo de software. Ayuda a los agentes de IA a convertirse en participantes activos en el ciclo de vida del desarrollo. Esto significa que son capaces de gestionar repositorios, rastrear problemas e incluso interactuar con el código.

Casos de uso típicos:

• Automatización de los flujos de trabajo de GitHub: En lugar de hacer clic manualmente a través de la interfaz de GitHub, puedes automatizar acciones. Por ejemplo, podrías preguntar: “¿Cuál es el estado de mi último PR?” y el bot podría utilizar las herramientas list_pull_requests y get_pull_request_status para encontrar e informar de la respuesta.
• Extracción y análisis de datos de repositorios de GitHub: Se trata de utilizar el servidor para extraer información de GitHub con fines de análisis o elaboración de informes. Por ejemplo, puedes crear un panel de control que enumere todas las pull requests abiertas y su estado actual.

Herramientas clave:

• get_issue: Obtiene el contenido de una incidencia dentro de un repositorio.
• crear_emisión: Crea una nueva incidencia en un repositorio de GitHub.
• add_issue_comment: Añade un comentario a una incidencia.
• list_issues: Lista y filtra las incidencias del repositorio.
• update_issue: Actualiza una incidencia existente en un repositorio de GitHub.
• get_pull_request: Obtiene detalles de una pull request específica.
• list_pull_requests: Lista y filtra los pull requests del repositorio.
• merge_pull_request: Fusiona un pull request.
• get_pull_request_diff: Obtiene el diff de una pull request.
• create_pull_request: Crea una nueva solicitud de extracción.
• update_pull_request: Actualiza una pull request existente en un repositorio de GitHub.
• borrar_archivo: Elimina un archivo de un repositorio de GitHub.
• list_branches: Lista las ramas de un repositorio GitHub.
• push_files: Empuja múltiples archivos en una sola confirmación.
• buscar_repositorios: Busca repositorios de GitHub.
• crear_repositorio: Crea un nuevo repositorio GitHub.
• fork_repository: Abre un repositorio.
• crear_rama: Crea una nueva rama.
• run_workflow: Activa un flujo de trabajo a través del evento workflow_dispatch.
• get_workflow_run: Obtiene los detalles de una ejecución de flujo de trabajo específica.
• get_workflow_run_logs: Descarga los registros de una ejecución de flujo de trabajo.
• rerun_workflow_run: Vuelve a ejecutar un flujo de trabajo completo.
• rerun_failed_jobs: Vuelve a ejecutar sólo los trabajos fallidos en una ejecución de flujo de trabajo.
• cancel_workflow_run: Cancela un flujo de trabajo en ejecución.

Descubre todas las herramientas disponibles en el repositorio oficial de GitHub.

Confianza y popularidad de la comunidad: El repositorio tiene más de 16,4k estrellas y está claramente documentado. El elevado número de PRs (45+), colaboradores (60+) y forks (1.2k+) lo convierten en un repositorio ampliamente adoptado y mantenido.

Licencia: Este servidor MCP es de código abierto (licencia MIT). Requiere una cuenta de GitHub, que dispone de niveles gratuitos y de pago.

Lenguaje de programación: Go.

3. Supabase

Supabase es una popular plataforma de backend como servicio de código abierto. Su servidor MCP ofrece a los agentes de IA acceso programático completo a la base de datos, la autenticación y el almacenamiento de su proyecto. Esto abre la puerta a una gestión de backend basada en el lenguaje natural.

Casos de uso típicos:

• Gestión y consulta de bases de datos: Puede interactuar con su base de datos Postgres sin escribir SQL usted mismo. Por ejemplo, podría preguntar: “¿Cuántos usuarios se registraron la semana pasada?”. El agente utilizaría la herramienta execute_sql` para ejecutar las consultas necesarias.
• Administración de proyectos y cuentas: El servidor proporciona herramientas para administrar sus proyectos Supabase y la configuración de su organización. Por ejemplo, puede tener un agente que cree un nuevo proyecto, ponga en pausa uno inactivo u obtenga una lista de todos sus proyectos.
• Depuración y supervisión: Cuando las cosas van mal, puede utilizar el agente como primera línea de defensa. Por ejemplo, puede preguntar: “Muéstrame los registros de la API de la última hora para ver si hay algún error”. Para ello, el agente utilizaría la herramienta get_logs.

Herramientas clave:

• buscar_documentos: Busca información actualizada en la documentación de Supabase.
• list_tables: Lista todas las tablas dentro de los esquemas especificados.
• list_migrations: Lista todas las migraciones de la base de datos.
• aplicar_migración: Aplica una migración SQL a la base de datos.
• ejecutar_sql: Ejecuta SQL sin procesar en la base de datos.
• get_project_url: Obtiene la URL de la API de un proyecto.
• get_anon_key: Obtiene la clave API anónima de un proyecto.
• generar_tipos_typescript: Genera tipos TypeScript basados en el esquema de la base de datos.
• list_storage_buckets: Lista todos los buckets de almacenamiento de un proyecto Supabase.
• get_storage_config: Obtiene la configuración de almacenamiento de un proyecto Supabase.
• actualizar_configura_almacenamiento: Actualiza la configuración de almacenamiento de un proyecto Supabase (requiere un plan de pago).

La lista completa de herramientas disponibles se encuentra en la sección dedicada del repositorio.

Confianza y popularidad de la comunidad: El repositorio tiene más de 1.7k estrellas. Está bien documentado y ampliamente adoptado (más de 150 bifurcaciones).

Licencia: Código abierto (Apache 2.0). Supabase ofrece planes gratuitos y de pago.

Lenguaje de programación: Node.js.

4. Dramaturgo

El servidor MCP de Playwright permite a los LLM interactuar con páginas web aprovechando la API de automatización del navegador de Playwright. Entre bastidores, se basa en instantáneas de accesibilidad. De este modo se supera la necesidad de capturas de pantalla y modelos de IA con capacidades visuales.

Más información sobre la oferta de Playwright.

Casos de uso típicos:

• Interacción similar a la humana: Tu agente de IA obtendrá la capacidad de interactuar con páginas web, como hacer clic, navegar, hacer capturas de pantalla y mucho más. Esto significa que puedes crear agentes de IA avanzados que realicen tareas del mundo real en sitios web utilizando solo una instrucción (por ejemplo, similar a lo que puedes conseguir con Browser-Use).
• Generación automatizada de pruebas: Para ello, debe describir un recorrido de usuario completo. La IA puede utilizar sus herramientas de control del navegador para realizar los pasos y utilizar la herramienta browser_generate_playwright_test para dar salida a un script de prueba de Playwright.

Herramientas clave:

• browser_snapshot: Captura instantánea de accesibilidad de la página actual.
• browser_click: Realiza un clic en una página web.
• browser_drag: Realiza la acción de arrastrar y soltar entre dos elementos.
• browser_hover: Se desplaza sobre el elemento en la página.
• tipo_navegador: Escribe texto en un elemento editable.
• browser_select_option: Selecciona una opción en un desplegable.
• browser_wait_for: Espera a que el texto aparezca o desaparezca o a que pase un tiempo especificado.
• browser_navigate: Navega a una URL.
• browser_pdf_save: Guarda la página como PDF.
• lista_pestañas_del_navegador: Lista las pestañas del navegador.
• browser_tab_new: Abre una nueva pestaña.
• browser_tab_select: Selecciona una pestaña por índice.
• browser_tab_close: Cierra una pestaña.
• browser_generate_playwright_test: Genera una prueba Playwright para el escenario dado.
• browser_screen_move_mouse: Mueve el ratón a una posición dada.
• browser_screen_click: Hace clic con el botón izquierdo del ratón.
• browser_screen_drag: Arrastra el botón izquierdo del ratón.
• browser_screen_type: Types text.
• browser_press_key: Pulsa una tecla del teclado.

La sección de herramientas del repositorio de Playwright las describe todas.

Confianza y popularidad de la comunidad: Las más de 13,1k estrellas de GitHub demuestran que este repositorio goza de una amplia confianza y adopción. También cuenta con varios colaboradores y bifurcaciones (más de 900), así como una buena documentación.

Licencia: Código abierto (Apache 2.0).

Lenguaje de programación: Node.js.

5. Noción

El servidor MCP de Notion convierte a Notion en una base de conocimientos dinámica de la que los agentes de IA pueden leer y escribir. Esto proporciona a su IA la capacidad de automatización necesaria para gestionar tareas como la documentación, la gestión de proyectos y la creación de contenidos.

Casos de uso típicos:

• Gestión automatizada de tareas: Puede gestionar sus planes de proyecto utilizando el lenguaje natural. La IA creará una nueva entrada en tu base de datos con las propiedades que le indiques.
• Creación de nuevas bases de datos Notion: El agente AI puede crear nuevas bases de datos Notion. Se podría utilizar un mensaje como “Crear una nueva base de datos para hacer un seguimiento de mis solicitudes de empleo. Debería tener columnas para el nombre de la empresa, el puesto y un enlace a la descripción del trabajo”.
• Recuperación de conocimientos: Puedes encontrar soluciones a problemas técnicos pidiendo al agente que busque en toda la documentación.

Herramientas clave:

• Busca: Encuentra cualquier cosa en tu espacio de trabajo Notion, aplicaciones conectadas o la web haciendo preguntas en inglés sencillo.
• Búsqueda por título: Herramienta de búsqueda alternativa cuando la suscripción AI no está disponible. Realiza búsquedas de palabras clave solo en los títulos de las páginas.
• Ver: Mira cualquier página, base de datos, archivo o usuario en su espacio de trabajo Notion para ver lo que hay dentro.
• Obtener comentarios: Lista todos los comentarios en una página o bloque específico, incluyendo discusiones hilvanadas.
• Obtener usuario: Obtiene información detallada sobre un usuario específico por su ID o referencia.
• Crear páginas: Crea nuevas páginas en tu espacio de trabajo con el contenido que desees. Especifica dónde quieres que se añada esta página, o será una página privada por defecto.
• Crear un comentario: Añade un comentario a una página o bloque.
• Actualizar página: Edita las páginas existentes cambiando su título, contenido u otras propiedades.

La documentación de las herramientas del servidor Notion MCP describe cuándo utilizar cada herramienta y proporciona indicaciones útiles para que pueda empezar inmediatamente.

Confianza de la comunidad y popularidad: Tiene 2.3k+ estrellas y buena documentación. También tiene una buena cantidad de contribuciones recientes, por lo que está bien mantenido y adoptado.

Licencia: Código abierto (licencia MIT). Notion ofrece una amplia gama de funciones con el plan gratuito, pero algunas se ofrecen a los usuarios de pago.

Lenguaje de programación: Node.js.

6. Atlassian

El servidor MCP de Atlassian se ha creado específicamente para automatizar flujos de trabajo que implican despliegues de Confluence, Jira, Jira Cloud y Server/Data Center mediante LLM. Estas soluciones se utilizan ampliamente para la documentación, el seguimiento de incidencias y la colaboración en equipo. Por lo tanto, su integración con la IA permite a los agentes inteligentes gestionar tickets, actualizar documentación y mucho más.

Casos de uso típicos:

• Automatización inteligente de Jira: Al solicitar adecuadamente el LLM, puede automatizar los flujos de trabajo de Jira para la recuperación y búsqueda de información, y la creación y gestión de incidencias.
• Gestión de la documentación de Confluence: Puedes convertir Confluence en una base de conocimientos dinámica con la que puedes hablar. Puedes crear y gestionar documentación directamente desde el chat. También puedes pedir al agente que busque y resuma la documentación por ti.

Herramientas clave:

• jira_search: Busca en las incidencias de Jira.
• jira_create_issue: Crea una nueva incidencia de Jira.
• jira_update_issue: Actualiza una incidencia existente en Jira.
• confluence_search: Busca en el contenido de Confluence.
• confluence_get_page: Obtiene el contenido de una página específica.
• confluence_create_page: Crea una nueva página.
• confluence_update_page: Actualiza una página existente.

Lea todas las herramientas disponibles en la sección del repositorio del servidor MCP de Atlassian.

Confianza de la comunidad y popularidad: Tiene más de 2.100 estrellas y una buena documentación. También tiene muchos colaboradores (más de 50) y bifurcaciones (más de 360), lo que hace que esté bien mantenida y adoptada.

Licencia: Código abierto (licencia MIT). Tenga en cuenta que Jira y Atlassian tienen planes gratuitos y de pago.

Lenguaje de programación: Python, pero distribuido sólo a través de Docker.

7. Serena

Serena MCP server es un conjunto de herramientas de agente de codificación que funciona directamente en su base de código. Proporciona todas las herramientas propias de las capacidades de un IDE. En particular

• Utilizaprotocolos LSP(Language Server Protocols) para analizar y comprender semánticamente el código.
• Puede leer y escribir código, pero también ejecutar comandos shell.
• Tiene un conocimiento persistente de una base de código específica, ya que cuenta con un sistema de incorporación y memoria.

Casos de uso típicos:

• Codificación impulsada por LLM: Serena está diseñado para cualquier tarea de codificación. Puede leer, escribir y ejecutar código. También puede leer registros y la salida del terminal. Tiene soporte directo e indirecto para lenguajes de programación como Python, JavaScript, Go, y más.

Herramientas clave:

• activar_proyecto: Activa un proyecto por su nombre.
• crear_archivo_texto: Crea/sobrescribe un archivo en el directorio del proyecto.
• borrar_líneas: Elimina un rango de líneas dentro de un fichero.
• borrar_memoria: Elimina una memoria del almacén de memoria específico del proyecto de Serena.
• ejecutar_comando_shell: Ejecuta un comando de shell.
• buscar_símbolo: Realiza una búsqueda global (o local) de símbolos con/que contengan un nombre/subcadena dado (opcionalmente filtrado por tipo).
• get_active_project: Obtiene el nombre del proyecto actualmente activo (si lo hay) y enumera los proyectos existentes
• get_current_config: Imprime la configuración actual del agente, incluyendo los modos activos, las herramientas y el contexto.
• get_symbols_overview: Obtiene una vista general de los símbolos de nivel superior definidos en un archivo o directorio dado.
• instrucciones_iniciales: Obtiene las instrucciones iniciales del proyecto actual.
• insertar_símbolo_después: Inserta contenido después del final de la definición de un símbolo dado.
• insertar_en_línea: Inserta contenido en una línea determinada de un archivo.
• list_dir: Lista los archivos y directorios del directorio dado (opcionalmente con recursión).
• list_memories: Lista las memorias en el almacén de memoria específico del proyecto de Serena.
• preparar_para_nueva_conversación: Proporciona instrucciones para prepararse para una nueva conversación.
• leer_archivo: Lee un archivo dentro del directorio del proyecto.
• leer_memoria: Lee la memoria con el nombre dado del almacén de memoria específico del proyecto de Serena.
• reemplazar_líneas: Reemplaza un rango de líneas dentro de un archivo con nuevo contenido.
• buscar_patrón: Realiza una búsqueda de un patrón en el proyecto.
• resumir_cambios: Proporciona instrucciones para resumir los cambios realizados en el código base.

Descubra la lista completa de herramientas en el repositorio de Serena.

Confianza y popularidad de la comunidad: Serena tiene 2,9k+ estrellas y una documentación muy amplia.

Licencia: Código abierto (licencia MIT).

Lenguaje de programación: Python.

8. Sistema de archivos

El repositorio del servidor MCP del sistema de archivos está diseñado para crear agentes de IA que gestionen las operaciones del sistema de archivos.

Herramientas clave:

• leer_archivo: Lee el contenido completo de un fichero.
• escribir_archivo: Crea un nuevo archivo o sobrescribe uno existente.
• crear_directorio: Crea un nuevo directorio o se asegura de que existe.
• mover_archivo: Mueve o renombra archivos y directorios.

Acceda a la lista completa de herramientas disponibles en el repositorio.

Confianza y popularidad de la comunidad: Este repositorio tiene 56k+ estrellas, amplia documentación y un alto número de contribuidores (580+). Ten en cuenta que estas métricas están relacionadas con el repositorio de todo el proyecto, que enumera varios servidores MCP.

Licencia: Código abierto (licencia MIT).

Lenguaje de programación: El repositorio proporciona servidores en Node.js y Python.

9. Figma

El servidor Figma MCP está diseñado para dar acceso a Cursor a tus archivos Figma, usando herramientas de codificación potenciadas por IA. Su objetivo es acortar el tiempo necesario para crear diseños de una sola vez, sin necesidad de pegar capturas de pantalla.

Casos de uso típicos:

• Disminuir el tiempo dePOC: Utilizarías este servidor para disminuir el tiempo necesario para crear una POC(Prueba de Concepto) de un diseño Figma solicitando un LLM y dejando que el agente de IA haga el trabajo de forma autónoma.

Herramientas clave:

• get_code: Proporciona una representación estructurada React + Tailwind de su selección Figma.
• get_variable_defs: Extrae las variables y estilos utilizados en su selección.

Confianza y popularidad de la comunidad: El repositorio tiene 8,6k+ estrellas.

Licencia: Código abierto (MIT). En cambio, Figma ofrece planes gratuitos y de pago.

Lenguaje de programación: Node.js.

10. Grafana

Grafana es una plataforma de código abierto para la visualización, monitorización y análisis de datos. Es particularmente apreciada por su agnosticismo, extensibilidad y porque es un sistema abierto. Esto significa que actúa como un eje central que se conecta a docenas de fuentes de datos diferentes. El servidor Grafana MCP permite crear un agente de IA que interactúa con todo el ecosistema Grafana.

Casos de uso típicos:

• Gestión de incidencias con IA: Puede crear agentes que le ayuden a gestionar todo el ciclo de vida de las incidencias directamente desde su interfaz de chat. También reduce la barrera de entrada a los sistemas de consulta al traducir el lenguaje natural a consultas PromQL o LogQL específicas.

Herramientas clave:

• search_dashboards: Busca cuadros de mando.
• consulta_prometheus: Ejecuta una consulta contra una fuente de datos de Prometheus.
• list_incidents: Lista los incidentes en Grafana Incident.
• query_loki_logs: Consulta y recupera registros utilizando LogQL.
• get_analysis: Recupera un análisis específico de una investigación de Sift.

Automatice su gestión de incidencias en Grafana utilizando todas las herramientas disponibles.

Confianza y popularidad de la comunidad: 1k+ estrellas, buena documentación y contribuciones frecuentes.

Licencia: Código abierto (Apache 2.0). Para Grafana, consulte su página de precios.

Lenguaje de programación: Go.

Los mejores servidores MCP: Tabla resumen

A continuación encontrará una tabla resumen para obtener una amplia visión general de los servidores MCP que ha descubierto en este artículo:

Ahora que ya conoces los mejores servidores MCP, puedes aprender a utilizarlos leyendo estas guías:

• Integre Qwen-Agent con MCP para crear agentes con acceso a datos en tiempo real
• Web Scraping Con Servidores MCP: Guía paso a paso
• Integración de Google ADK con un servidor MCP para el desarrollo de agentes de IA
• Creación de agentes de raspado web con CrewAI y el protocolo de contexto de modelo (MCP) de Bright Data

Conclusión

En este artículo, has aprendido qué es un servidor MCP y por qué es útil. Has explorado los principales factores a tener en cuenta a la hora de elegir los mejores servidores MCP del mercado. Luego, viste cómo se aplican esos criterios en una lista curada de las 10 mejores opciones disponibles.

Entre las opciones de la lista, el servidor MCP de Bright Data destaca como una de las mejores. La razón es sencilla: ¡todo proyecto o flujo de trabajo de IA depende de datos de alta calidad!

Ahí es exactamente donde destaca el servidor MCP de Bright Data. Proporciona a la IA la capacidad de recuperar éticamente los datos que necesita de la Web, la mayor y más rica fuente de información del planeta.

Ahora, al crear flujos de trabajo de IA listos para la producción, necesita herramientas que puedan recuperar, validar y transformar el contenido web de forma fiable. Eso es precisamente lo que puede encontrar en la infraestructura de IA de Bright Data.

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