Servidor MCP MIT
Apify MCP Server
por Apify
Apify MCP server: lets AI agents run Apify Actors to scrape and extract web data, with docs and storage tools.
- Faz
- 5 coisas
- Instalar
- 5 etapas
- Funciona com
- 3 hosts
Guia
O que é um servidor MCP? Uma explicação simples para 2026
MCP significa Model Context Protocol. Um servidor MCP é um pequeno programa que expõe um serviço a um app de IA. O app de IA é o cliente, também chamado de host; exemplos nos nossos perfis são Claude Code, Cursor, Windsurf e Codex. O cliente se conecta ao servidor e o servidor informa o que pode fazer, então um único servidor, como o GitHub MCP Server, pode funcionar em vários clientes.
Um servidor oferece ferramentas (ações que o modelo pode chamar, como criar uma issue ou executar uma consulta), e o servidor de referência everything também exercita prompts e recursos (dados que o cliente pode ler). Os servidores se conectam de duas formas. Servidores locais rodam na sua máquina como um comando, por exemplo npx para o servidor filesystem ou uvx para git e fetch. Servidores remotos ficam atrás de uma URL, como Context7, Sentry e Vercel.
A segurança importa porque um servidor age com o acesso que você dá a ele. Os perfis citam conselhos concretos: conceder escopos mínimos de token (GitHub), usar uma Restricted API Key (Stripe), criar usuários de banco de dados somente leitura (Redis) e revisar o que o modelo pede para fazer (Neon). O README do servidor fetch avisa que ele pode alcançar endereços IP locais e internos, e o write_file do servidor filesystem sobrescreve arquivos existentes. Analisamos 49 servidores MCP; 47 são oficiais.
- Oficial 47
Como funciona
- O cliente lê uma configuração (por exemplo mcp.json no Cursor ou mcp_config.json no Windsurf) que lista quais servidores iniciar ou conectar.
- Servidores locais (stdio) são iniciados como um comando, como npx ou uvx; servidores remotos são acessados por URL, em geral com OAuth ou uma chave de API em um cabeçalho.
- O servidor anuncia suas ferramentas; o modelo decide quando chamar uma, e o cliente a executa e devolve o resultado.
- No Claude Code, você pode adicionar um com um comando como claude mcp add --transport http, como mostra o perfil do Zapier; o Codex usa codex mcp add.
- Limite a exposição: o GitHub aceita --toolsets para expor menos ferramentas, e o AWS API oferece READ_OPERATIONS_ONLY=true.
MCP vs servidor MCP vs cliente MCP
| Termo | O que é | Exemplo |
|---|---|---|
| MCP | O protocolo: mensagens JSON-RPC 2.0 mais dois transportes | A especificação em modelcontextprotocol.io |
| Host MCP | O app de IA em que você trabalha | Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Cursor |
| Cliente MCP | Uma conexão que o host abre por servidor | O VS Code abre um cliente separado para o Sentry e outro para o servidor filesystem |
| Servidor MCP | O programa que fornece ferramentas, dados e prompts | GitHub, Sentry, filesystem |
Um servidor MCP é um servidor de verdade? Local vs remoto
Nem sempre em rede. Um servidor local é um processo que o app de IA inicia na sua máquina e com o qual conversa por entrada/saída padrão (stdio); geralmente atende um cliente e roda com as permissões do seu usuário. Um servidor remoto roda na plataforma do fornecedor atrás de uma URL via Streamable HTTP, atende vários clientes e se autentica com bearer tokens ou chaves de API; o protocolo recomenda OAuth.
Servidor MCP vs API
Uma API é a interface própria de um serviço, e cada app de IA precisa integrá-la separadamente. Um servidor MCP encapsula essa capacidade em um formato padrão que o modelo pode descobrir em tempo de execução (tools/list) e chamar (tools/call), então um servidor funciona em qualquer host MCP. Muitos servidores MCP chamam a API do fornecedor por baixo.
O que um servidor pode oferecer
- Ferramentas: ações que o modelo pode chamar, como executar uma consulta ou criar uma issue
- Recursos: dados que o app pode ler, como um arquivo ou o esquema de um banco de dados
- Prompts: modelos reutilizáveis, como exemplos few-shot
- Elicitation: o servidor pode pedir a você informações que faltam. Roots, Sampling e Logging foram descontinuados a partir da versão 2026-07-28 do protocolo (SEP-2577): ainda funcionam durante o período de descontinuação, mas novos servidores não devem depender deles
Exemplos para começar
Atlassian Rovo MCP Server
por Atlassian
Atlassian's official remote MCP server connecting Jira, Confluence and more to AI assistants with OAuth.
- Faz
- 5 coisas
- Instalar
- 4 etapas
- Funciona com
- Any MCP client, Cursor
Servidor MCP Apache-2.0
AWS API MCP Server
por AWS Labs (Amazon Web Services)
MCP server that lets AI assistants run AWS CLI commands across all AWS services with validation and security controls.
- Faz
- 5 coisas
- Instalar
- 5 etapas
- Funciona com
- 3 hosts
Servidor MCP Apache-2.0
AWS Documentation MCP Server
por AWS Labs (Amazon Web Services)
MCP server that fetches, searches and recommends current AWS documentation pages as markdown for AI assistants.
- Faz
- 5 coisas
- Instalar
- 4 etapas
- Funciona com
- Any MCP client, Cursor
Servidor MCP Apache-2.0
AWS MCP Servers (awslabs/mcp)
por AWS Labs (Amazon Web Services)
Open-source suite of MCP servers from AWS Labs for AWS docs, APIs, IaC, pricing, data and more, run locally over stdio.
- Faz
- 5 coisas
- Instalar
- 5 etapas
- Funciona com
- 4 hosts
Servidor MCP MIT
Azure MCP Server
por Microsoft
Microsoft's MCP server that brings Azure context and operations into AI agents, installable via npm, .NET, PyPI or Docker.
- Faz
- 5 coisas
- Instalar
- 5 etapas
- Funciona com
- Any MCP client, Claude Code
Servidor MCP MIT
Brave Search MCP Server
por Brave
Brave's official MCP server for web, local, image, video and news search plus AI summarization.
- Faz
- 5 coisas
- Instalar
- 4 etapas
- Funciona com
- Any MCP client
Servidor MCP Apache-2.0
Chrome DevTools MCP
por Chrome DevTools (Google)
Lets your coding agent control and inspect a live Chrome browser: performance traces, network, console, screenshots, automation.
- Faz
- 5 coisas
- Instalar
- 4 etapas
- Funciona com
- 3 hosts
Perguntas frequentes
O que significa MCP?
MCP significa Model Context Protocol, o padrão que permite a apps de IA se conectarem a ferramentas e dados externos por meio de servidores.
Qual é a diferença entre servidores MCP stdio e remotos?
Um servidor stdio roda localmente como um comando, como npx ou uvx. Um servidor remoto roda em outro lugar e você se conecta à URL dele, geralmente com OAuth ou um token.
Preciso programar para usar um servidor MCP?
Em geral, não. Você adiciona uma entrada de configuração ou executa um comando add e se autentica. Para criar o seu, a mcp-builder-skill e o plugin mcp-server-dev da Anthropic ajudam você.
Os servidores MCP são seguros?
São tão seguros quanto o acesso que você concede. Use permissões mínimas, credenciais somente leitura sempre que possível e leia as notas de segurança do README de cada servidor.
Qual é a diferença entre uma API e um servidor MCP?
Uma API é a interface própria de um serviço, que cada app de IA precisa integrar separadamente. Um servidor MCP encapsula essa capacidade em um formato padrão que o modelo descobre em tempo de execução e chama, então um servidor funciona em qualquer cliente MCP; muitos servidores MCP chamam a API do fornecedor por baixo.
Um servidor MCP é um servidor de verdade?
Nem sempre em rede. Um servidor MCP local é um processo que o app de IA inicia na sua máquina via stdio; um servidor remoto roda na plataforma do fornecedor atrás de uma URL, geralmente com OAuth.
O ChatGPT usa MCP?
Sim. O site do Model Context Protocol lista Claude, ChatGPT, VS Code e Cursor entre os clientes que aceitam servidores MCP.