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Implementações de referência de servidores do Model Context Protocol que dão a clientes LLM acesso a arquivos, Git, conteúdo da web, memória e muito mais.

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O que é?

Este repositório reúne um pequeno conjunto de servidores MCP de referência mantidos pelo grupo de direção do MCP, além de links para os SDKs oficiais e recursos da comunidade. Os servidores demonstram como o Model Context Protocol disponibiliza ferramentas, prompts e recursos para clientes de modelos de linguagem de forma controlada.

Os servidores de referência atuais incluem Everything (um servidor de teste com prompts, recursos e ferramentas), Fetch, para buscar e converter conteúdo da web, Filesystem, com controles de acesso configuráveis, Git, para ler e pesquisar repositórios, Memory, um armazenamento persistente baseado em grafo de conhecimento, Sequential Thinking, para resolver problemas de forma reflexiva e passo a passo, e Time, para conversão de horários e fusos horários. Os servidores em TypeScript são executados via npx, e os em Python, via uvx ou pip.

Esses servidores são exemplos educativos para ajudar você a criar seus próprios servidores MCP, não componentes prontos para produção. Por isso, adicione suas próprias proteções antes de usá-los em ambientes sensíveis. Muitos servidores anteriores, como GitHub, PostgreSQL e Slack, foram movidos para um repositório arquivado separado. Para explorar servidores de terceiros publicados, acesse o MCP Registry.

Recursos principais

  • 01Oferece servidores de referência para arquivos, Git, busca de conteúdo na web, memória, horário e raciocínio sequencial.
  • 02Executa servidores TypeScript via npx e servidores Python via uvx ou pip.
  • 03Inclui um servidor Filesystem com controles de acesso configuráveis.
  • 04Mostra como disponibilizar ferramentas, prompts e recursos para clientes MCP.
  • 05Inclui links para os SDKs oficiais do MCP em C#, Go, Java, Python, Rust, TypeScript e outras linguagens.

Casos de uso

  • Aprender a criar um servidor MCP com um SDK oficial.
  • Conectar o Claude Desktop ou outro cliente MCP a arquivos locais ou a um repositório Git.
  • Testar integrações de clientes MCP com o servidor de referência Everything.
  • Dar a um agente LLM uma memória persistente baseada em grafo de conhecimento.

Início rápido

  1. 1

    Execute o servidor de referência Memory com npx

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

    Ou execute o servidor Git com uvx

    uvx mcp-server-git
  3. 3

    Configure o servidor em um cliente MCP, como o Claude Desktop, usando a configuração JSON do README

Antes de usar

  • Esses servidores são implementações de referência voltadas ao aprendizado, não ao uso em produção.
  • Alguns servidores do conjunto anterior foram arquivados e movidos para outro repositório.
  • O repositório usa uma licença mista (Apache 2.0 para novas contribuições e MIT para o código existente), mas os metadados não indicam uma licença clara.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é servers?
Implementações de referência de servidores do Model Context Protocol que dão a clientes LLM acesso a arquivos, Git, conteúdo da web, memória e muito mais. Este repositório reúne um pequeno conjunto de servidores MCP de referência mantidos pelo grupo de direção do MCP, além de links para os SDKs oficiais e recursos da comunidade. Os servidores demonstram como o Model Context Protocol disponibiliza ferramentas, prompts e recursos para clientes de modelos de linguagem de forma controlada.
servers é gratuito? Qual é a licença?
servers é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
servers ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de servers foi em 19 de out. de 2026.
Para que posso usar servers?
Aprender a criar um servidor MCP com um SDK oficial. Conectar o Claude Desktop ou outro cliente MCP a arquivos locais ou a um repositório Git. Testar integrações de clientes MCP com o servidor de referência Everything. Dar a um agente LLM uma memória persistente baseada em grafo de conhecimento.
Como instalar servers?
Execute o servidor de referência Memory com npx: npx -y @modelcontextprotocol/server-memory Ou execute o servidor Git com uvx: uvx mcp-server-git Configure o servidor em um cliente MCP, como o Claude Desktop, usando a configuração JSON do README
Onde consigo servers?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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