MCP (1536 apps)

Pros: Implementa MCP para que los clientes puedan solicitar la generación de texto a video. Utiliza el modelo Veo de Google para producir salidas de video de estilo cinematográfico. Gestión segura de claves API para el acceso a Google Cloud Vertex AI. Soporta el despliegue local o en contenedores y mensajes configurables.

Contras: Requiere un host MCP como Claude Desktop para operar. Depende de un proyecto de Google Cloud con Vertex AI habilitado. No es un producto oficial de Google, envuelve las APIs de Google. No proporciona capacidades de localización o traducción de texto.

Pros: Integración nativa de MCP para generación de imágenes en el chat. Acceso a la suite FLUX.1, incluyendo modelos schnell, dev y pro. Implementación ligera de código abierto, auditable en GitHub. Parámetros personalizables como relaciones de aspecto y ponderación de indicaciones.

Contras: Requiere un cliente compatible con MCP como Claude Desktop. Depende de una clave API de AceDataCloud para la generación de imágenes. Dirigido a los primeros adoptantes de MCP en lugar de a los usuarios generales de la interfaz web.

Pros: Diseñado específicamente para el entorno del Protocolo de Contexto del Modelo. Devuelve datos SERP estructurados en las verticales de noticias, imágenes y compras. Implementación de código abierto en GitHub para personalización. Se integra con clientes MCP como Claude Desktop y Zed editor.

Contras: Se requiere una clave API de AceDataCloud para consultas autenticadas. La implementación actual se dirige únicamente a los resultados de búsqueda de Google. Necesita un host de Node.js y un cliente compatible con MCP para operar. Las consultas se envían a través de la API de AceDataCloud, enviando datos a un servicio externo.

Pros: Habilita la generación de audio impulsada por agentes dentro de entornos MCP. La monitorización del estado proporciona un seguimiento de tareas en tiempo real. Devuelve metadatos estructurados (títulos, estilos, duraciones). El servidor de código abierto permite la inspección y personalización.

Contras: Requiere un host compatible con MCP y acceso a la API autenticado. Depende de un backend externo para la generación de audio real. Orientado hacia desarrolladores en lugar de creadores no técnicos.

Pros: Reduce el uso de tokens hasta un 90 por ciento durante la exploración de código. La recuperación consciente del AST desambiguará los símbolos por tipos de padre. Syntax Guard valida los cambios contra el AST antes de escribir. El índice semántico basado en Rust proporciona búsqueda de alta velocidad para grandes repositorios.

Contras: El proyecto está en Beta, sujeto a cambios activos. Requiere un cliente compatible con MCP para la integración. Opera localmente sin herramientas de colaboración en la nube integradas.

Pros: Compatibilidad con MCP, comprobada con la integración de Claude Desktop y Cursor. El CLI de TypeScript permite la instalación a través de 'npx @chewcw/tia-portal-openness-mcpserver install'. Proyecto de código abierto con mantenimiento activo y más de 100 commits.

Contras: Requiere instalación de TIA Portal con licencia en hosts de Windows. Depende del tiempo de ejecución de .NET Framework 4.8 en el host. El código PLC generado necesita verificación humana y compilación de prueba.

Pros: Conecta agentes de IA a más de 22 herramientas empresariales, incluyendo Jira y Slack. Sanitización de PII incorporada para reducir la exposición de datos sensibles. Los registros de escritura-seguridad y auditoría proporcionan interacciones monitoreadas y revisables. Los ganchos de políticas YAML a nivel de usuario permiten la aplicación de políticas por cuenta..

Contras: Requiere un entorno compatible con MCP y experiencia en operaciones locales. La configuración de políticas y conectores necesita conocimientos de YAML e integración. Dirigido a equipos de TI y desarrolladores, no a usuarios finales no técnicos.

Pros: Registra automáticamente archivos de diario como recursos MCP para la navegación del agente. Genera estados financieros estándar utilizando el motor hledger local. Admite la vista previa de las escrituras con un modo de 'simulación' antes de confirmar..

Contras: Requiere un host de Protocolo de Contexto de Modelo, Node.js y hledger CLI. Dirigido a usuarios técnicamente capacitados en lugar de contables no técnicos. Las capacidades de escritura requieren validación activa para evitar cambios accidentales.

Pros: Obtiene esquemas directamente del repositorio GitHub loft-sh/vcluster. Acepta un parámetro de versión opcional para consultas específicas de la versión. Se ejecuta a través de npx o HTTP remoto sin gestión de esquema local. Formatea datos de esquema con tipo contexto y clasificación de relevancia para LLMs.

Contras: Los manifiestos generados por IA requieren verificación humana para su uso en producción. La caché en memoria de 15 minutos puede retrasar la visibilidad de cambios muy recientes. La integración requiere un cliente compatible con MCP o la CLI incluida.

Pros: Acceso a la bóveda siempre activo sin que la aplicación de escritorio esté en ejecución. Admite operaciones de lectura, búsqueda, creación y edición en notas. Soporte de cifrado de extremo a extremo para el manejo de datos privados. Desplegable en Fly.io, Docker o entornos locales de Node.js.

Contras: Optimizado para LiveSync autohospedado; menos efectivo sin él. Requiere despliegue de servidor y habilidades básicas de administración del sistema. Comportamiento vinculado a la salud de sincronización del backend de CouchDB.

Pros: Implementa herramientas MCP para el descubrimiento de esquemas y la ejecución de SQL. Soporta metadatos YAML/JSON compatibles con descripciones de Datasette. Las consultas enlatadas exponen SQL predefinido como herramientas MCP separadas. Construcción basada en Go con dependencias mínimas, desplegable en máquinas de desarrolladores.

Contras: Ejecuta SQL arbitrario, requiriendo revisión del operador para comprobar la corrección. Requiere el tiempo de ejecución de Go y un cliente compatible con MCP para la integración. No dirigido a usuarios no técnicos sin familiaridad con SQL.

Pros: Código R, transparencia y citas con un clic para la reproducibilidad. Conectores en vivo a Shopify, Stripe, GA4 y plataformas adicionales. Más de 50 herramientas estadísticas y de aprendizaje automático disponibles. Opciones de implementación de Docker y ejecución de npx de Node.js.

Contras: Actualmente en una reconstrucción beta (v2), sujeta a cambios. Requiere un host compatible con MCP como Claude Desktop o Cursor. Dirigido a usuarios técnicos; no para audiencias no técnicas.

Pros: Acceso en lenguaje natural a vSphere a través de clientes compatibles con MCP. El arnés de seguridad registra acciones y requiere confirmaciones para cambios arriesgados. Soporta más de 40 operaciones distintas centradas en VMware. Instalaciones a través de la herramienta uv o pip; código abierto en GitHub.

Contras: Requiere Python 3.10+ y configuración del cliente MCP. Se necesitan credenciales válidas de vCenter o ESXi para realizar acciones. Las operaciones destructivas están disponibles, requiriendo una gobernanza cuidadosa.