O melhor de MCP Servers (2026)

1

Playwright MCP

Servidor MCP de código aberto que permite que LLMs controlem navegadores reais via Playwright e capturas de acessibilidade.

4.8 (6)

· free

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O MCP do Playwright é um servidor de protocolo de contexto de modelo aberto que expõe as capacidades de automação do navegador do Playwright para os modelos de linguagem grande. Em vez de confiar nas capturas de tela e nos modelos de visão, é apresentada uma visão determinística e rápida dos instantâneos de acessibilidade estruturados em páginas da web, dando a agentes uma visão do DOM que eles podem raciocinar e agir sobre. Ela permite que agentes alimentados por LLM naveguem por sites, cliquem em elementos, preencham formulários, extraíam dados e execute fluxos de trabalho de ponta a ponta em Chromium, Firefox e WebKit. Pelo fato de falar MCP, se integra a qualquer cliente compatível, como Claude Desktop, Cursor ou frameworks de agentes personalizados, tornando acessíveis tarefas de navegador no mundo real para fluxos de trabalho autónomos e assistidos.

• Interface de servidor MCP para agentes LLM
• Capturas de árvore de acessibilidade estruturadas
• Suporte multiplataforma via Playwright
• Ações de clique, digitação, navegação e preenchimento de formulários
• Modos de navegador sem cabeça ou com cabeça
• Integração com Claude, Cursor e clientes personalizados

A Pydantic AI é uma biblioteca de código aberto em Python para construir aplicações alimentadas por modelos de linguagem de grande escala. Criada pela equipe por trás da Pydantic, ela traz a mesma ênfase na segurança de tipo, validação e ergonomia para o desenvolvimento de agentes, tornando as saídas dos LLM previsíveis e mais fáceis de integrar ao código de produção. O conjunto de ferramentas suporta múltiplos provedores de modelo, respostas estruturadas validadas por meio de modelos Pydantic, chamadas de ferramenta, injecção de dependência e streaming. Foi projetado para se sentir familiar a desenvolvedores de Python e funciona bem ao lado de pilhas existentes como FastAPI, tornando-o adequado para tudo, desde protótipos rápidos até serviços de GenAI em produção.

• Agentes tipados com saídas validadas por Pydantic
• Suporte para OpenAI, Anthropic, Gemini e mais
• Chamada de ferramentas e funções com injeção de dependência
• Respostas de streaming e design assíncrono
• Integração com FastAPI e ferramentas de observabilidade
• Utilitários de teste para comportamento de agente determinístico

Cognee é uma plataforma de memória de IA de código aberto projetada para agentes de IA. Ele fornece uma memória de longo prazo persistente entre sessões, ingerindo dados em qualquer formato e construindo um gráfico de conhecimento auto-hosted. Cognee combina embeddings vetoriais, raciocínio de grafos e geração de ontologia fundamentada em ciência cognitiva, tornando os documentos pesquisáveis por significado e conectados por relações evolutivas. Esta plataforma é adequada para desenvolvedores e organizações que buscam unificar dados de várias fontes, permitir conhecimento de domínio em agentes e criar agentes confiáveis e seguros. Cognee oferece recursos como ingestão unificada, pesquisa de grafos e vetores, operação local, aterramento de ontologia, capacidades multimodais, aprendizado com feedback, gerenciamento de contexto e compartilhamento de conhecimento entre agentes. Também fornece isolamento de usuário/tenant agêntico, traçabilidade e características de auditoria. A plataforma suporta vários clientes, incluindo Python, Rust e TypeScript, e está disponível como plugins para OpenClaw e Claude Code.

• Memória de agente baseada em gráfico de conhecimento
• Ingestão de dados semânticos e estruturados
• SDK Python para integração de agente
• Fornecedores de LLM e armazenamento plugáveis
• Consulta em sessões e documentos anteriores
• Opções de implantação auto-hosted ou gerenciadas

4

Inbox Zero

Assistente de e-mail de IA que organiza, elabora respostas e ajuda você a alcançar a caixa de entrada zero mais rapidamente.

4.8 (4)

· free

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Inbox Zero é um assistente de e‑mail movido por IA projetado para ajudar os usuários a gerenciar sua caixa de entrada de forma mais eficiente. Ele organiza e‑mails, elabora respostas e gerencia calendários, com o objetivo de ajudar os usuários a alcançar “inbox zero” mais rápido. A ferramenta está disponível através de uma interface web e também pode ser usada via Slack ou Telegram para gerenciamento em movimento. Inbox Zero é uma alternativa de código aberto a ferramentas semelhantes como o Fyxer, oferecendo mais opções de personalização e recursos de segurança aprimorados. Recursos principais incluem um assistente pessoal de IA que aprende o tom e o estilo do usuário para pré‑redigir respostas, regras impulsionadas por IA para tratar e‑mails com base em instruções em inglês simples, e ferramentas para rastrear e‑mails que exigem resposta ou que estão aguardando retorno. Também oferece cancelamento em massa de assinaturas e capacidade de arquivamento, bloqueia e‑mails frios e fornece análises de e‑mail. Além disso, o Inbox Zero pode gerar resumos de reuniões ao extrair contexto tanto dos e‑mails quanto dos eventos do calendário e salvar automaticamente anexos de e‑mail em serviços de armazenamento em nuvem como Google Drive ou OneDrive. A ferramenta foi construída usando uma variedade de tecnologias, incluindo Next.js, Tailwind CSS e Prisma, e está hospedada no GitHub. Os usuários podem escolher entre uma versão hospedada disponível em getinboxzero.com ou auto‑hospedagem usando uma configuração CLI que requer Docker e Node.js. O projeto está ativo, com uma comunidade que contribui para o seu desenvolvimento, e solicitações de recursos podem ser feitas via GitHub issues ou no canal Discord do projeto. Inbox Zero tem como objetivo reduzir o tempo que os usuários passam na caixa de entrada, permitindo que se concentrem em tarefas mais importantes. Embora ofereça um conjunto abrangente de recursos para gerenciamento de e‑mail, o grau de personalização e a curva de aprendizado para configurar e aproveitar plenamente as capacidades de IA podem variar. No geral, o Inbox Zero se apresenta como uma solução flexível e segura para indivíduos que desejam automatizar e simplificar as tarefas de gerenciamento de e‑mail e calendário.

• Rascunhos de respostas gerados por IA
• Categorização e priorização automática de e-mails
• Cancelar inscrição em massa de newsletters
• Regras de automação personalizadas
• Ferramentas de análise e limpeza da caixa de entrada
• Lembretes inteligentes para e-mails não respondidos

5

Screenpipe

Gravação de tela e áudio local aberta, 24 horas por dia, 7 dias por semana, para construir aplicativos de IA cientes do contexto

4.8 (4)

· free

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Screenpipe é uma plataforma de código aberto que captura continuamente a atividade de tela e o áudio do seu dispositivo, armazenando tudo localmente, para que desenvolvedores possam construir aplicações de inteligência artificial baseadas no contexto real de usuário. Ao indexar o que você vê, ouve e faz, ele fornece uma camada de dados pessoais rica que apps e agentes podem consultar sem enviar informações para a nuvem. O projeto visa desenvolvedores que criam ferramentas de produtividade, assistentes de memória, resumidores de reuniões e agentes personalizados. Ele expõe APIs e um sistema de plug-ins para que fluxos personalizados possam transformar registros brutos em texto procurável, transcrições e eventos estruturados que alimentam workflows subsequentes de LLM. Porque todas as operações ocorrem na máquina do usuário, a Screenpipe destaca a privacidade e a propriedade dos dados, mantendo-se escalável através de integrações construídas pela comunidade.

• Captura de tela e áudio 24 horas por dia, 7 dias por semana
• Armazenamento local e processamento no dispositivo
• Indexação OCR e conversão de fala em texto
• Arquitetura de plugin e pipeline
• APIs para consultar contexto capturado
• Suporte a desktop multiplataforma

6

AgentKit

Biblioteca TypeScript para construir e orquestrar agentes de IA com ferramentas, memória e workflows multi-agente.

4.5 (4)

· free

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AgentKit é um framework open-source em TypeScript desenvolvido para desenvolvedores que querem criar agentes de IA prontos para produção sem precisar reinventar a lógica central de orquestração. Ele oferece primitivas para definir agentes, anexar ferramentas, gerenciar estado e coordenar workflows multi-agente de forma type-safe. A biblioteca foca em composabilidade, permitindo encadear agentes, rotear tarefas entre especialistas e integrar-se a provedores de modelos e APIs existentes. Encaixa-se naturalmente em ambientes Node.js e serverless, sendo adequada para serviços de backend, automações internas e funcionalidades de IA voltadas ao cliente. Por ser code-first e não impor opiniões sobre UI, o AgentKit é ideal para equipes de engenharia confortáveis com TypeScript que desejam controle granular sobre como seus agentes raciocinam, chamam ferramentas e lidam com tarefas de longa duração.

• Abstrações de agentes e ferramentas
• Roteamento e transferência entre múltiplos agentes
• Gerenciamento de estado e memória
• Suporte a provedores agnósticos de modelos
• APIs tipadas (type-safe) para entradas e saídas
• Funciona em Node.js e em runtimes serverless

7

onchain-mcp

Trazendo a API onchain sem banco para o MCP

Ainda sem avaliações· free

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O Servidor Bankless Onchain MCP é uma estrutura para interagir com dados on-chain por meio da API Bankless. Ele implementa o Modelo de Protocolo de Contexto (MCP) para permitir que modelos de IA acessem dados de estado e eventos de blockchain de forma estruturada. O servidor fornece várias operações de dados, incluindo leitura de estado de contrato, obtenção de registros de eventos e recuperação de histórico de transações. Atende a desenvolvedores e pesquisadores que precisam interagir com dados de blockchain de forma estruturada. Este projeto não está mais recebendo atualizações e seu status de manutenção pode afetar sua estabilidade e disponibilidade de recursos.

• Operações de contrato (ler estado de contrato, obter proxy, obter ABI, obter fonte)
• Operações de eventos (obter eventos, construir tópico de evento)
• Operações de transação (obter histórico de transações, obter informações de transação)

8

markitdown

Ferramenta Python para converter arquivos e documentos de escritório para Markdown.

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MarkItDown é uma utilidade leve em Python para converter vários arquivos para Markdown para uso com LLMs e pipelines de análise de texto relacionados. É mais comparável ao textract, mas com foco em preservar a estrutura e o conteúdo importantes do documento como Markdown, incluindo títulos, listas, tabelas, links etc. A saída costuma ser razoavelmente apresentável e amigável ao humano, mas destina‑se a ser consumida por ferramentas de análise de texto, podendo não ser a melhor opção para conversões de documentos de alta fidelidade para consumo humano. MarkItDown atualmente suporta a conversão a partir de PDF, PowerPoint, Word, Excel, Imagens (metadados EXIF e OCR), Áudio (metadados EXIF e transcrição de fala), HTML, formatos baseados em texto (CSV, JSON, XML), arquivos ZIP, URLs do Youtube, EPubs e mais. Recomenda‑se usar um ambiente virtual para evitar conflitos de dependências. Com Python 3.10 ou superior, você pode instalar o MarkItDown usando o pip: pip install 'markitdown[all]' ou a partir do código‑fonte com: git clone git@github.com:microsoft/markitdown.git, depois pip install -e 'packages/markitdown[all]'. O uso do MarkItDown envolve invocação via linha de comando, seja especificando o arquivo de saída, canalizando o conteúdo, ou usando a função convert_* mais restrita para casos de uso específicos.

• Conversão de PDF, PowerPoint, Word, Excel
• Suporte a Imagens (metadados EXIF e OCR)
• Suporte a Áudio (metadados EXIF e transcrição de fala)
• Suporte a HTML, formatos baseados em texto (CSV, JSON, XML)
• Suporte a arquivos ZIP, URLs do YouTube, EPubs
• Dependências opcionais para ativar vários formatos de arquivo

9

mcp-clickhouse

Servidor mcp-clickhouse MCP

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O servidor mcp-clickhouse MCP é um servidor MCP para ClickHouse. Ele inclui Ferramentas ClickHouse, como run_query para executar consultas SQL em seu cluster ClickHouse, list_databases para listar todos os bancos de dados em seu cluster ClickHouse e list_tables para listar tabelas em um banco de dados com paginação. Além disso, inclui Ferramentas chDB, como run_chdb_select_query, para executar consultas SQL usando o mecanismo ClickHouse incorporado do chDB. Ele também fornece um Endpoint de Verificação de Saúde para verificar a saúde do servidor e um mecanismo de segurança para autenticação. O servidor pode ser configurado para serviços internos, desenvolvimento local ou com provedores de autenticação OAuth / OIDC por meio do FastMCP.

• run_query para executar consultas SQL no cluster ClickHouse
• list_databases para listar todos os bancos de dados no cluster ClickHouse
• list_tables para listar tabelas em um banco de dados com paginação
• run_chdb_select_query para executar consultas SQL usando o mecanismo ClickHouse incorporado do chDB
• Endpoint de Verificação de Saúde para monitoramento do servidor
• Múltiplos modos de autenticação, incluindo OAuth e OIDC por meio do FastMCP

O Servidor MCP para QA Sphere TMS é um cliente usado para integrar Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) com QA Sphere (QSP) para impulsionar as capacidades de criação de scripts de teste. Depois de configurar o servidor (detalhes disponíveis no GitHub), os LLMs podem interagir com os casos de teste automatizados do QA Sphere. Ao aproveitar o MCP (Protocolo de Callback de Modelo), ele permite que desenvolvedores e testadores criem rapidamente casos de teste baseados em IA, automatizem tarefas e executem suites de teste integradas com o QAS Sphere. A solução baseada em MCP é apoiada por usuários, permitindo que uma ampla gama de tarefas de QA seja automatizada, incluindo descoberta e execução de casos de teste. Além disso, você pode referenciar grandes modelos de linguagem, automatizar tarefas e executar suites de teste integradas ao Sistema de Gerenciamento de Testes do QA Sphere.