Os 10 principais servidores MCP para aprimorar seus fluxos de trabalho de IA

Neste guia, você verá:

• O que é um servidor MCP e o que essa tecnologia traz para a mesa.
• Como selecionar os melhores servidores MCP do mercado.
• Uma lista dos 10 melhores servidores MCP para dar suporte a seus agentes e fluxos de trabalho de IA.

Vamos mergulhar de cabeça!

O que é um servidor MCP?

O MCP, abreviação de “Model Context Protocol“, é um protocolo de código aberto que padroniza a comunicação entre LLMs e ferramentas/serviços externos. Em outras palavras, é uma linguagem universal que os agentes de IA podem usar para interagir com segurança com qualquer ferramenta necessária para concluir uma tarefa.

Um servidor MCP implementa o protocolo MCP, expondo um conjunto de ferramentas que um agente de IA pode descobrir e usar. Isso é possível graças às tecnologias SSE e Streamable HTTP nas quais o protocolo se baseia.

Observe que o MCP é apenas um dos muitos outros protocolos de IA disponíveis.

Os principais benefícios oferecidos pela integração dos servidores MCP em seus fluxos de trabalho de IA são:

• Padronização: Eles fornecem uma maneira consistente de um aplicativo de IA interagir com ferramentas de terceiros. Isso elimina a necessidade de escrever código de integração personalizado para a API, a autenticação e o formato de dados exclusivos de cada ferramenta.
• Capacidade de descoberta: Os agentes podem consultar um servidor MCP para saber quais ferramentas estão disponíveis e como usá-las. Isso permite a execução dinâmica e autônoma de tarefas, que é a essência de todo agente de IA.
• Flexibilidade: Graças aos servidores MCP, os agentes de IA se comunicam apenas com o servidor, não diretamente com as ferramentas finais. Isso lhe dá controle sobre quais ferramentas a IA pode acessar.

Como selecionar os melhores servidores MCP

O repositório Awesome MCP Servers lista centenas de servidores MCP úteis. Com tantos servidores para escolher, selecionar o melhor para suas necessidades requer critérios de avaliação claros.

Em particular, os principais fatores que devem ser levados em conta ao selecionar os melhores servidores MCP são:

• Casos de uso típicos: O servidor é baseado em serviços nos quais você está interessado ou já está usando? Ele fornece ferramentas que abordam suas tarefas mais comuns e demoradas? O valor de um servidor MCP é medido por sua capacidade de automatizar fluxos de trabalho específicos.
• Principais ferramentas: A lista das ferramentas mais relevantes expostas pelo servidor MCP.
• Confiança e popularidade da comunidade: As estrelas do GitHub são um forte indicador da adoção e da confiança da comunidade. Além disso, um número maior de estrelas tende a se correlacionar com um servidor mais estável e bem documentado. Outros fatores a serem considerados são o número de colaboradores, as contribuições recentes e as bifurcações.
• Licença: Os servidores MCP geralmente são de código aberto. Além da licença do próprio servidor, você também deve analisar as licenças de qualquer software de terceiros do qual o MCP dependa. Se você já estiver usando essas ferramentas e elas estiverem cobertas pelas licenças existentes, não há problema. Caso contrário, será necessário avaliar os termos de licenciamento e possivelmente alocar um orçamento para elas.
• Linguagem de programação: A linguagem de programação usada para desenvolver o servidor MCP. Isso influencia seus requisitos, instalação e eventuais contribuições para o código-fonte.

Os 10 melhores servidores MCP

Esta seção apresenta uma lista com curadoria dos principais servidores MCP, selecionados e classificados de acordo com os critérios descritos anteriormente.

1. Dados brilhantes

O servidor MCP da Bright Data fornece os recursos de coleta de dados essenciais para qualquer aplicativo de IA. Como todo sistema de IA precisa de acesso a dados de alta qualidade, esse servidor MCP foi criado para dar suporte a praticamente qualquer caso de uso.

Especificamente, ele equipa agentes e fluxos de trabalho de IA com ferramentas avançadas para recuperar dados da Web em tempo real. Essas ferramentas ajudam a IA a fundamentar suas respostas e a interagir com precisão com as páginas da Web durante a execução da tarefa.

A grande maioria dos projetos orientados por IA exige dados novos e atualizados para permanecerem competitivos e eficazes. É por isso que o servidor MCP da Bright Data se destaca como uma solução de primeira linha.

Descubra como integrá-lo seguindo os documentos oficiais.

Casos de uso típicos:

• Recuperação de informações em tempo real: Você pode solicitar informações atualizadas. Por exemplo: “Quais são as 5 principais notícias de tendência no The Guardian neste momento?”. A IA usaria a ferramenta search_engine com uma consulta como "top stories The Guardian" para buscar as manchetes atuais.
• Raspagem da Web e extração de dados: O servidor foi projetado para tarefas de raspagem. Ele se integra ao Web Unlocker da Bright Data para acessar o conteúdo de qualquer página da Web, ignorando todas as medidas anti-bot. Isso significa que você pode criar um agente que executa tarefas de raspagem da Web sem se preocupar com o bloqueio.
• Contornar restrições geográficas: Muitos sites exibem conteúdo diferente com base em sua localização geográfica ou são acessíveis somente em regiões específicas. Para resolver isso, o servidor MCP da Bright Data pode encaminhar suas solicitações por meio de uma vasta rede proxy com mais de 150 milhões de IPs distribuídos em todo o mundo.
• Automação interativa do navegador: O servidor fornece ferramentas para “controle do navegador”, o que significa que um agente de IA pode fazer mais do que apenas baixar o HTML bruto de uma página. Ele pode interagir com um site dinamicamente.
• Extração de dados estruturados: O servidor é excelente na recuperação de dados estruturados em JSON das principais plataformas, graças às APIs do Web Scraper. Elas podem obter dados estruturados e em tempo real do Instagram, LinkedIn, Amazon e muitos outros sites por meio de raspagem da Web. Por exemplo, você pode pedir a um agente que busque os detalhes do produto com um URL da Amazon. O agente usaria então uma ferramenta para recuperar esses dados.

Principais ferramentas:

• search_engine: extrai resultados de pesquisa do Google, Bing ou Yandex. Retorna os resultados SERP em markdown.
• scrape_as_markdown: Extrai o URL de uma única página da Web com opções avançadas para extração de conteúdo e retorna os resultados em Markdown. Essa ferramenta pode desbloquear qualquer página da Web, mesmo que ela use detecção de bots ou CAPTCHA.
• scrape_as_html: Extrai o URL de uma única página da Web com opções avançadas para extração de conteúdo e retorna os resultados em HTML. Essa ferramenta pode desbloquear qualquer página da Web, mesmo que ela use detecção de bots ou CAPTCHA.
• session_stats: Informa ao usuário sobre o uso da ferramenta durante esta sessão
• web_data_amazon_product: Lê rapidamente dados estruturados de produtos da Amazon.
• web_data_amazon_product_reviews: Lê rapidamente os dados estruturados de avaliação de produtos da Amazon.
• web_data_linkedin_person_profile: Lê rapidamente os dados estruturados do perfil de pessoas do LinkedIn.
• web_data_linkedin_company_profile: Lê rapidamente os dados estruturados do perfil da empresa no LinkedIn.
• web_data_zoominfo_company_profile: Lê rapidamente os dados estruturados do perfil da empresa ZoomInfo.
• web_data_instagram_profiles: Lê rapidamente os dados estruturados do perfil do Instagram.
• web_data_instagram_posts: Lê rapidamente dados estruturados de postagens do Instagram.
• web_data_instagram_reels: Lê rapidamente dados estruturados de carretéis do Instagram.
• web_data_instagram_comments: Lê rapidamente dados estruturados de comentários do Instagram.
• web_data_facebook_posts: Lê rapidamente dados estruturados de postagens do Facebook.
• web_data_facebook_marketplace_listings: Lê rapidamente os dados estruturados de listagem do Facebook Marketplace.
• web_data_facebook_company_reviews: Lê rapidamente os dados estruturados de avaliações de empresas do Facebook.
• web_data_x_posts: Lê rapidamente dados estruturados de postagens X. Requer um URL de post X válido.
• web_data_zillow_properties_listing: Lê rapidamente os dados estruturados de listagem de propriedades do Zillow.
• web_data_booking_hotel_listings: Lê rapidamente os dados estruturados de listagens de hotéis com reservas.
• web_data_youtube_videos: Lê rapidamente dados estruturados de vídeos do YouTube.
• scraping_browser_navigate: Navega uma sessão do navegador de raspagem para um novo URL.
• scraping_browser_go_back: Volta para a página anterior.
• scraping_browser_go_forward: Avança para a próxima página.
• scraping_browser_click: Cliques em um elemento.
• scraping_browser_links: Obtém todos os links na página atual, texto e seletores.
• scraping_browser_type: Digita texto em um elemento.
• scraping_browser_wait_for: Espera que um elemento esteja visível na página
• scraping_browser_screenshot: Faz uma captura de tela da página atual
• scraping_browser_get_html: Obtém o conteúdo HTML da página atual.
• scraping_browser_get_text: Obtém o conteúdo de texto da página atual
• web_data_amazon_product_search: Lê rapidamente os dados estruturados de pesquisa de produtos da Amazon.
• web_data_walmart_product: Lê rapidamente dados estruturados de produtos do Walmart.
• web_data_walmart_seller: Lê rapidamente os dados estruturados do vendedor do Walmart.
• web_data_ebay_product: Lê rapidamente dados estruturados de produtos do eBay.
• web_data_homedepot_products: Lê rapidamente dados estruturados de produtos do homedepot.
• web_data_zara_products: Lê rapidamente dados estruturados de produtos da Zara.
• web_data_etsy_products: Lê rapidamente os dados estruturados do produto Etsy.
• web_data_bestbuy_products: Lê rapidamente dados estruturados de produtos da Best Buy.
• web_data_linkedin_job_listings: Lê rapidamente os dados estruturados das listas de empregos do LinkedIn.
• web_data_linkedin_posts: Lê rapidamente dados estruturados de postagens do LinkedIn.
• web_data_linkedin_people_search: Lê rapidamente os dados estruturados de pesquisa de pessoas do LinkedIn.
• web_data_crunchbase_company: Lê rapidamente os dados estruturados da empresa no Crunchbase.
• web_data_facebook_events: Lê rapidamente os dados estruturados de eventos do Facebook.
• web_data_tiktok_profiles: Lê rapidamente dados estruturados de perfis do TikTok.
• web_data_tiktok_posts: Lê rapidamente dados estruturados de postagens do TikTok.
• web_data_tiktok_shop: Lê rapidamente os dados estruturados da loja do TikTok.
• web_data_tiktok_comments: Lê rapidamente dados estruturados de comentários do TikTok.
• web_data_google_maps_reviews: Lê rapidamente os dados estruturados de avaliações do Google Maps.
• web_data_google_shopping: Lê rapidamente os dados estruturados de compras do Google.
• web_data_google_play_store: Lê rapidamente os dados estruturados da Google Play Store.
• web_data_apple_app_store: Lê rapidamente os dados estruturados da Apple App Store.
• web_data_reuter_news: Lê rapidamente dados estruturados de notícias da Reuters.
• web_data_github_repository_file: Lê rapidamente os dados estruturados do repositório do GitHub.
• web_data_yahoo_finance_business: Lê rapidamente os dados comerciais estruturados do Yahoo Finance.
• web_data_youtube_profiles: Lê rapidamente dados estruturados de perfis do YouTube.
• web_data_youtube_comments: Lê rapidamente dados estruturados de comentários do YouTube.
• web_data_reddit_posts: Lê rapidamente dados estruturados de postagens do Reddit.

Para descobrir todas as ferramentas, confira o repositório oficial do servidor MCP da Bright Data.

Confiança e popularidade da comunidade: O repositório tem mais de 700 estrelas. Ele é bem documentado e amplamente adotado, como demonstram as mais de 100 bifurcações.

Sites compatíveis: LinkedIn, sites de imóveis, Facebook, Reddit, YouTube e muitos outros.

Integrações populares: N8N, Claude, Cursor, Perplexity, OpenAI, VS Code, Windsurf e muito mais.

Licença: O MCP Server é de código aberto (licença MIT). Na parte interna, ele se baseia nos produtos da Bright Data, que vêm com uma avaliação gratuita.

Linguagem de programação: Node.js.

2. GitHub

O servidor GitHub MCP é uma ferramenta indispensável para qualquer equipe envolvida no desenvolvimento de software. Ele ajuda os agentes de IA a se tornarem participantes ativos no ciclo de vida do desenvolvimento. Isso significa que eles são capazes de gerenciar repositórios, rastrear problemas e até mesmo interagir com o código.

Casos de uso típicos:

• Automatização de fluxos de trabalho do GitHub: Em vez de clicar manualmente na interface do GitHub, você pode automatizar ações. Por exemplo, você poderia perguntar: “Qual é o status do meu último PR?” e o bot poderia usar as ferramentas list_pull_requests e get_pull_request_status para encontrar e informar a resposta.
• Extração e análise de dados de repositórios do GitHub: Isso envolve o uso do servidor para extrair informações do GitHub para análise ou geração de relatórios. Por exemplo, você pode criar um painel que liste todas as solicitações pull abertas e seu status atual.

Principais ferramentas:

• get_issue: Obtém o conteúdo de um problema em um repositório.
• create_issue: Cria um novo problema em um repositório do GitHub.
• add_issue_comment: Adiciona um comentário a um problema.
• list_issues: Lista e filtra problemas do repositório.
• update_issue: Atualiza um problema existente em um repositório do GitHub.
• get_pull_request: Obtém detalhes de um pull request específico.
• list_pull_requests: Lista e filtra as pull requests do repositório.
• merge_pull_request: Mescla um pull request.
• get_pull_request_diff: Obtém o diff de um pull request.
• create_pull_request: Cria um novo pull request.
• update_pull_request: Atualiza uma pull request existente em um repositório do GitHub.
• delete_file: Exclui um arquivo de um repositório do GitHub.
• list_branches: Lista os ramos em um repositório do GitHub.
• push_files: Empurra vários arquivos em um único commit.
• search_repositories: Procura por repositórios do GitHub.
• create_repository: Cria um novo repositório do GitHub.
• fork_repository: Bifurca um repositório.
• create_branch: Cria uma nova ramificação.
• run_workflow: Aciona um fluxo de trabalho por meio do evento workflow_dispatch.
• get_workflow_run: Obtém detalhes de uma execução específica do fluxo de trabalho.
• get_workflow_run_logs: Faz o download dos registros de uma execução de fluxo de trabalho.
• rerun_workflow_run: Executa novamente um fluxo de trabalho inteiro.
• rerun_failed_jobs: Executa novamente apenas os trabalhos com falha em uma execução de fluxo de trabalho.
• cancel_workflow_run: Cancela um fluxo de trabalho em execução.

Descubra todas as ferramentas disponíveis no repositório oficial do GitHub.

Confiança e popularidade da comunidade: O repositório tem mais de 16,4 mil estrelas e está claramente documentado. O alto número de PRs (mais de 45), colaboradores (mais de 60) e bifurcações (mais de 1,2 mil) faz dele um repositório amplamente adotado e mantido.

Licença: Este servidor MCP é de código aberto (licença MIT). Ele requer uma conta do GitHub, que tem níveis gratuitos e pagos disponíveis.

Linguagem de programação: Go.

3. Supabase

O Supabase é uma plataforma popular de backend como serviço de código aberto. Seu servidor MCP oferece aos agentes de IA acesso programático completo ao banco de dados, à autenticação e ao armazenamento do seu projeto. Isso abre a porta para o gerenciamento de back-end orientado por linguagem natural.

Casos de uso típicos:

• Gerenciamento e consulta de banco de dados: Você pode interagir com o banco de dados Postgres sem escrever SQL. Por exemplo, você poderia perguntar: “Quantos usuários se inscreveram na semana passada?”. O agente usaria a ferramenta execute_sql` para executar as consultas necessárias.
• Administração de projetos e contas: O servidor fornece ferramentas para gerenciar seus projetos e configurações de organização do Supabase. Por exemplo, você pode ter um agente que crie um novo projeto, pause um projeto inativo ou obtenha uma lista de todos os seus projetos.
• Depuração e monitoramento: Quando as coisas dão errado, você pode usar o agente como uma primeira linha de defesa. Por exemplo, você pode pedir: “Mostre-me os logs da API da última hora para ver se há algum erro”. Para resolver isso, o agente usaria a ferramenta get_logs.

Principais ferramentas:

• search_docs: Busca informações atualizadas na documentação do Supabase.
• list_tables: Lista todas as tabelas dentro dos esquemas especificados.
• list_migrations: Lista todas as migrações no banco de dados.
• apply_migration: Aplica uma migração SQL ao banco de dados.
• execute_sql: Executa o SQL bruto no banco de dados.
• get_project_url: Obtém o URL da API para um projeto.
• get_anon_key: Obtém a chave anônima da API para um projeto.
• generate_typescript_types: Gera tipos TypeScript com base no esquema do banco de dados.
• list_storage_buckets: Lista todos os buckets de armazenamento em um projeto do Supabase.
• get_storage_config: Obtém a configuração de armazenamento para um projeto do Supabase.
• update_storage_config: Atualiza a configuração de armazenamento de um projeto do Supabase (requer um plano pago).

A lista completa de ferramentas disponíveis está na seção dedicada do repositório.

Confiança e popularidade da comunidade: O repositório tem mais de 1,7 mil estrelas. Ele é bem documentado e amplamente adotado (mais de 150 bifurcações).

Licença: Código aberto (Apache 2.0). Observe que o Supabase oferece planos gratuitos e pagos.

Linguagem de programação: Node.js.

4. Dramaturgo

O servidor Playwright MCP permite que os LLMs interajam com páginas da Web, aproveitando a API de automação do navegador do Playwright. Nos bastidores, ele se baseia em instantâneos de acessibilidade. Isso supera a necessidade de capturas de tela e modelos de IA com recursos visuais.

Saiba mais sobre o que a Playwright tem a oferecer.

Casos de uso típicos:

• Interação semelhante à humana: Seu agente de IA ganhará a capacidade de interagir com páginas da Web, como clicar, navegar, fazer capturas de tela e muito mais. Isso significa que você pode criar agentes de IA avançados que executam tarefas do mundo real em sites usando apenas um prompt (por exemplo, semelhante ao que você pode obter com o Browser-Use).
• Geração de testes automatizados: Para isso, é necessário descrever uma jornada completa do usuário. A IA pode usar suas ferramentas de controle do navegador para executar as etapas e usar a ferramenta browser_generate_playwright_test para gerar um script de teste do Playwright.

Principais ferramentas:

• browser_snapshot: Captura um instantâneo de acessibilidade da página atual.
• browser_click: Executa um clique em uma página da Web.
• browser_drag: Executa o arrastar e soltar entre dois elementos.
• browser_hover: Passa o mouse sobre o elemento na página.
• browser_type: Digitar texto em um elemento editável.
• browser_select_option: Seleciona uma opção em um menu suspenso.
• browser_wait_for: Espera que o texto apareça ou desapareça ou que passe um tempo específico.
• browser_navigate: Navega até um URL.
• browser_pdf_save: Salva a página como PDF.
• browser_tab_list: Lista as guias do navegador.
• browser_tab_new: Abre uma nova guia.
• browser_tab_select: Seleciona uma guia por índice.
• browser_tab_close: Fecha uma guia.
• browser_generate_playwright_test: Gera um teste do Playwright para o cenário fornecido.
• browser_screen_move_mouse: Move o mouse para uma determinada posição.
• browser_screen_click: Clica no botão esquerdo do mouse.
• browser_screen_drag: Arrasta o botão esquerdo do mouse.
• browser_screen_type: Tipos de texto.
• browser_press_key: Pressiona uma tecla no teclado.

A seção de ferramentas no repositório do Playwright descreve todas elas.

Confiança e popularidade da comunidade: As mais de 13,1 mil estrelas do GitHub demonstram que esse repositório é amplamente confiável e adotado. Ele também tem vários colaboradores e bifurcações (mais de 900), além de uma boa documentação.

Licença: Código aberto (Apache 2.0).

Linguagem de programação: Node.js.

5. Noção

O servidor MCP do Notion transforma o Notion em uma base de conhecimento dinâmica da qual os agentes de IA podem ler e escrever. Isso dá à sua IA o poder de automação para lidar com tarefas como documentação, gerenciamento de projetos e criação de conteúdo.

Casos de uso típicos:

• Gerenciamento automatizado de tarefas: Você pode gerenciar seus planos de projeto usando linguagem natural. A IA criará uma nova entrada em seu banco de dados com as propriedades que você solicitou.
• Criação de um novo banco de dados Notion: O agente de IA pode criar novos bancos de dados do Notion. Você poderia usar um prompt como: “Crie um novo banco de dados para rastrear meus pedidos de emprego. Ele deve ter colunas para o nome da empresa, o cargo e um link para a descrição do cargo”.
• Recuperação de conhecimento: Você pode encontrar soluções para problemas técnicos solicitando ao agente que pesquise em toda a documentação.

Principais ferramentas:

• Pesquisa: Encontra qualquer coisa em seu espaço de trabalho Notion, aplicativos conectados ou na Web, fazendo perguntas em inglês simples.
• Pesquisar por título: Ferramenta de pesquisa alternativa quando a assinatura de IA não está disponível. Executa a pesquisa de palavras-chave somente nos títulos das páginas.
• Exibir: Examina qualquer página, banco de dados, arquivo ou usuário no espaço de trabalho do Notion para ver o que há dentro dele.
• Obter comentários: Lista todos os comentários em uma página ou bloco específico, incluindo discussões em tópicos.
• Get User: obtém informações detalhadas sobre um usuário específico por meio de sua ID ou referência.
• Criar páginas: Cria novas páginas em seu espaço de trabalho com o conteúdo que você quiser. Especifique onde você gostaria que essa página fosse adicionada, ou ela será uma página privada padrão.
• Criar um comentário: Adiciona um comentário a uma página ou bloco.
• Atualizar página: Edita as páginas existentes, alterando seu título, conteúdo ou outras propriedades.

A documentação das ferramentas do servidor Notion MCP descreve quando usar cada ferramenta e fornece prompts úteis para que você comece imediatamente.

Confiança e popularidade da comunidade: Tem mais de 2,3 mil estrelas e boa documentação. Ele também tem uma boa quantidade de contribuições recentes, o que o torna bem mantido e adotado.

Licença: Código aberto (licença MIT). O próprio Notion oferece uma ampla gama de recursos no plano gratuito, mas alguns são fornecidos para usuários pagantes.

Linguagem de programação: Node.js.

6. Atlassian

O servidor MCP da Atlassian foi criado especificamente para automatizar fluxos de trabalho que envolvem implantações do Confluence, Jira, Jira Cloud e Server/Data Center usando LLMs. Essas soluções são amplamente usadas para documentação, rastreamento de problemas e colaboração em equipe. Assim, integrá-las à IA permite que agentes inteligentes gerenciem tíquetes, atualizem a documentação e muito mais.

Casos de uso típicos:

• Automação inteligente do Jira: Ao solicitar adequadamente o LLM, você pode automatizar os fluxos de trabalho do Jira para recuperação e pesquisa de informações e criação e gerenciamento de problemas.
• Gerenciamento de documentação do Confluence: Você pode transformar o Confluence em uma base de conhecimento dinâmica com a qual você pode conversar. Você pode criar e gerenciar a documentação diretamente do seu bate-papo. Você também pode pedir ao agente para pesquisar e resumir a documentação para você.

Principais ferramentas:

• jira_search: Pesquisa problemas do Jira.
• jira_create_issue: Cria um novo problema no Jira.
• jira_update_issue: Atualiza um problema existente no Jira.
• confluence_search: Pesquisa o conteúdo do Confluence.
• confluence_get_page: Obtém o conteúdo de uma página específica.
• confluence_create_page: Cria uma nova página.
• confluence_update_page: Atualiza uma página existente.

Leia todas as ferramentas disponíveis na seção do repositório do servidor MCP da Atlassian.

Confiança e popularidade da comunidade: Ele tem mais de 2,1 mil estrelas e boa documentação. Ele também tem muitos colaboradores (mais de 50) e bifurcações (mais de 360), o que o torna bem mantido e adotado.

Licença: Código aberto (licença MIT). Observe que o Jira e o Atlassian vêm com planos gratuitos e pagos.

Linguagem de programação: Python, mas distribuída apenas via Docker.

7. Serena

O servidor Serena MCP é um kit de ferramentas de agente de codificação que funciona diretamente em sua base de código. Ele fornece todas as ferramentas típicas dos recursos de um IDE. Em particular, ele:

• Usa LSP(Language Server Protocols) para analisar e entender semanticamente o código.
• Pode ler e gravar código, mas também executar comandos do shell.
• Tem um entendimento persistente de uma base de código específica, pois ela apresenta um sistema de integração e memória.

Casos de uso típicos:

• Codificação com base no LLM: O Serena foi projetado para qualquer tarefa de codificação. Ele pode ler, gravar e executar códigos. Também pode ler logs e a saída do terminal. Ele tem suporte direto e indireto para linguagens de programação como Python, JavaScript, Go e outras.

Principais ferramentas:

• activate_project: Ativa um projeto por nome.
• create_text_file: Cria/sobregrava um arquivo no diretório do projeto.
• delete_lines: Exclui um intervalo de linhas em um arquivo.
• delete_memory: Exclui uma memória do armazenamento de memória específico do projeto do Serena.
• execute_shell_command: Executa um comando do shell.
• find_symbol: Executa uma pesquisa global (ou local) de símbolos com/contendo um determinado nome/subcadeia (opcionalmente filtrada por tipo).
• get_active_project: Obtém o nome do projeto ativo no momento (se houver) e lista os projetos existentes
• get_current_config: Imprime a configuração atual do agente, incluindo os modos ativos, as ferramentas e o contexto.
• get_symbols_overview: Obtém uma visão geral dos símbolos de nível superior definidos em um determinado arquivo ou diretório.
• initial_instructions: Obtém as instruções iniciais do projeto atual.
• insert_after_symbol: Insere conteúdo após o final da definição de um determinado símbolo.
• insert_at_line: Insere conteúdo em uma determinada linha de um arquivo.
• list_dir: Lista os arquivos e diretórios no diretório fornecido (opcionalmente com recursão).
• list_memories: Lista as memórias no armazenamento de memória específico do projeto Serena.
• prepare_for_new_conversation: Fornece instruções para a preparação de uma nova conversa.
• read_file: Lê um arquivo no diretório do projeto.
• read_memory: Lê a memória com o nome fornecido a partir do armazenamento de memória específico do projeto da Serena.
• replace_lines: Substitui um intervalo de linhas em um arquivo por um novo conteúdo.
• search_for_pattern: Executa uma pesquisa de um padrão no projeto.
• summarize_changes: Fornece instruções para resumir as alterações feitas na base de código.

Descubra a lista completa de ferramentas no repositório da Serena.

Confiança e popularidade da comunidade: Serena tem mais de 2,9 mil estrelas e uma documentação muito ampla.

Licença: Código aberto (licença MIT).

Linguagem de programação: Python.

8. Sistema de arquivos

O repositório do servidor MCP do sistema de arquivos foi projetado para criar agentes de IA que gerenciam as operações do sistema de arquivos.

Principais ferramentas:

• read_file: Lê o conteúdo completo de um arquivo.
• write_file: Cria um novo arquivo ou sobrescreve um arquivo existente.
• create_directory: Cria um novo diretório ou garante que ele exista.
• move_file: Move ou renomeia arquivos e diretórios.

Acesse a lista abrangente de ferramentas disponíveis no repositório.

Confiança e popularidade da comunidade: Esse repositório tem mais de 56 mil estrelas, ampla documentação e um grande número de colaboradores (mais de 580). Observe que essas métricas estão relacionadas ao repositório de todo o projeto, que lista vários servidores MCP.

Licença: Código aberto (licença MIT).

Linguagem de programação: O repositório fornece servidores em Node.js e Python.

9. Figma

O servidor Figma MCP foi projetado para dar ao Cursor acesso aos seus arquivos Figma, usando ferramentas de codificação com tecnologia de IA. Seu objetivo é reduzir o tempo necessário para criar designs únicos, sem precisar colar capturas de tela.

Casos de uso típicos:

• Diminuir o tempo de POC: Você usaria esse servidor para diminuir o tempo necessário para criar uma POC(Prova de Conceito) de um design Figma, solicitando um LLM e deixando o agente de IA fazer o trabalho de forma autônoma.

Principais ferramentas:

• get_code: Fornece uma representação estruturada do React + Tailwind de sua seleção do Figma.
• get_variable_defs: Extrai as variáveis e os estilos usados em sua seleção.

Confiança e popularidade da comunidade: O repositório tem mais de 8,6 mil estrelas.

Licença: Código aberto (MIT). Em vez disso, o Figma oferece planos gratuitos e pagos.

Linguagem de programação: Node.js.

10. Grafana

O Grafana é uma plataforma de código aberto para visualização, monitoramento e análise de dados. Ela é particularmente apreciada por seu agnosticismo, extensibilidade e por ser um sistema aberto. Isso significa que ele atua como um hub central que se conecta a dezenas de fontes de dados diferentes. O servidor Grafana MCP permite que você crie um agente de IA que interaja com todo o ecossistema Grafana.

Casos de uso típicos:

• Gerenciamento de incidentes com IA: Você pode criar agentes para ajudá-lo a gerenciar todo o ciclo de vida do incidente diretamente da sua interface de bate-papo. Ele também reduz a barreira de entrada para sistemas de consulta, traduzindo a linguagem natural em consultas específicas de PromQL ou LogQL.

Principais ferramentas:

• search_dashboards: Procura por painéis.
• query_prometheus: Executa uma consulta em uma fonte de dados do Prometheus.
• list_incidents: Lista os incidentes no Grafana Incident.
• query_loki_logs: Consulta e recupera registros usando LogQL.
• get_analysis: Recupera uma análise específica de uma investigação do Sift.

Automatize o gerenciamento de incidentes do Grafana usando todas as ferramentas disponíveis.

Confiança e popularidade da comunidade: mais de 1.000 estrelas, boa documentação e contribuições frequentes.

Licença: Código aberto (Apache 2.0). Para o Grafana, consulte sua página de preços.

Linguagem de programação: Go.

Os melhores servidores MCP: Tabela de resumo

Abaixo está uma tabela de resumo para uma ampla visão geral dos servidores MCP que você descobriu neste artigo:

Agora que você conhece os melhores servidores MCP, pode aprender a usá-los lendo estes guias:

• Integre o Qwen-Agent com o MCP para criar agentes com acesso a dados em tempo real
• Raspagem da Web com servidores MCP: Um guia passo a passo
• Integração do Google ADK com um servidor MCP para desenvolvimento de agentes de IA
• Criação de agentes de raspagem da Web com CrewAI e protocolo de contexto de modelo (MCP) da Bright Data

Conclusão

Neste artigo, você aprendeu o que é um servidor MCP e por que ele é útil. Você explorou os principais fatores a serem considerados ao escolher os melhores servidores MCP do mercado. Em seguida, você viu como esses critérios se aplicam em uma lista selecionada das 10 principais opções disponíveis.

Entre as opções listadas, o servidor MCP da Bright Data se destaca como um dos melhores. O motivo é simples: todo projeto ou fluxo de trabalho de IA depende de dados de alta qualidade!

É exatamente nesse ponto que o servidor MCP da Bright Data se destaca. Ele oferece à IA a capacidade de recuperar eticamente os dados de que precisa na Web, a maior e mais rica fonte de informações do planeta.

Agora, ao criar fluxos de trabalho de IA prontos para produção, você precisa de ferramentas que possam recuperar, validar e transformar o conteúdo da Web de forma confiável. É exatamente isso que você pode encontrar na infraestrutura de IA da Bright Data.

Crie uma conta na Bright Data e experimente todos os nossos produtos e serviços para o desenvolvimento de IA!