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Implementaciones de referencia de servidores Model Context Protocol que permiten a clientes LLM acceder a archivos, Git, contenido web, memoria y más.

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¿Qué es?

Este repositorio reúne un pequeño conjunto de servidores MCP de referencia mantenidos por el grupo directivo de MCP, además de enlaces a los SDK oficiales y recursos de la comunidad. Los servidores muestran cómo Model Context Protocol ofrece herramientas, prompts y recursos a clientes de modelos de lenguaje grandes de forma controlada.

Los servidores de referencia actuales incluyen Everything (un servidor de prueba con prompts, recursos y herramientas), Fetch para obtener y convertir contenido web, Filesystem con controles de acceso configurables, Git para leer y buscar en repositorios, Memory para un almacén persistente basado en grafos de conocimiento, Sequential Thinking para resolver problemas de forma reflexiva y paso a paso, y Time para convertir horas y zonas horarias. Los servidores TypeScript se ejecutan mediante npx y los de Python, mediante uvx o pip.

Estos servidores son ejemplos educativos para crear tus propios servidores MCP, no componentes listos para producción, así que debes añadir tus propias medidas de protección antes de usarlos en entornos sensibles. Muchos servidores anteriores, como GitHub, PostgreSQL y Slack, se trasladaron a un repositorio archivado independiente; el MCP Registry es el lugar donde consultar los servidores de terceros publicados.

Funciones clave

  • 01Ofrece servidores de referencia para archivos, Git, obtención de contenido web, memoria, hora y razonamiento secuencial.
  • 02Ejecuta servidores TypeScript mediante npx y servidores Python mediante uvx o pip.
  • 03Incluye un servidor Filesystem con controles de acceso configurables.
  • 04Muestra cómo ofrecer herramientas, prompts y recursos a clientes MCP.
  • 05Incluye enlaces a los SDK oficiales de MCP para C#, Go, Java, Python, Rust, TypeScript y otros lenguajes.

Casos de uso

  • Aprender a crear un servidor MCP con un SDK oficial.
  • Conectar Claude Desktop u otro cliente MCP a archivos locales o a un repositorio Git.
  • Probar integraciones de clientes MCP con el servidor de referencia Everything.
  • Proporcionar a un agente LLM una memoria persistente basada en un grafo de conocimiento.

Inicio rápido

  1. 1

    Ejecuta el servidor de referencia Memory con npx

    npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
  2. 2

    O ejecuta el servidor Git con uvx

    uvx mcp-server-git
  3. 3

    Configura el servidor en un cliente MCP, como Claude Desktop, usando la configuración JSON del README

Antes de usarlo

  • Estos servidores son implementaciones de referencia para aprender, no para usarlas en producción.
  • Algunos servidores del conjunto anterior se han archivado y trasladado a otro repositorio.
  • El repositorio usa una licencia mixta (Apache 2.0 para las nuevas contribuciones y MIT para el código existente), pero los metadatos no muestran una licencia clara.

Temas

#mcp#llm#model-context-protocol#ai-agents#tools#reference-implementation#typescript

Preguntas frecuentes

¿Qué es servers?
Implementaciones de referencia de servidores Model Context Protocol que permiten a clientes LLM acceder a archivos, Git, contenido web, memoria y más. Este repositorio reúne un pequeño conjunto de servidores MCP de referencia mantenidos por el grupo directivo de MCP, además de enlaces a los SDK oficiales y recursos de la comunidad. Los servidores muestran cómo Model Context Protocol ofrece herramientas, prompts y recursos a clientes de modelos de lenguaje grandes de forma controlada.
¿servers es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
servers es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿servers sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de servers fue el 19 oct 2026.
¿Para qué puedo usar servers?
Aprender a crear un servidor MCP con un SDK oficial. Conectar Claude Desktop u otro cliente MCP a archivos locales o a un repositorio Git. Probar integraciones de clientes MCP con el servidor de referencia Everything. Proporcionar a un agente LLM una memoria persistente basada en un grafo de conocimiento.
¿Cómo se instala servers?
Ejecuta el servidor de referencia Memory con npx: npx -y @modelcontextprotocol/server-memory O ejecuta el servidor Git con uvx: uvx mcp-server-git Configura el servidor en un cliente MCP, como Claude Desktop, usando la configuración JSON del README
¿Dónde consigo servers?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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