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Los 5 mejores servidores MCP para desarrolladores
El Protocolo de Contexto de Modelo está ganando terreno desde Claude Desktop hasta OpenAI, que ahora también ofrece compatibilidad. Y no cabe duda de que los servidores MCP también están en el centro del desarrollo de software.
Ya sea que uses Cursor, Qodo o la compatibilidad nativa de VS Code con MCP para su herramienta de asistencia de programación Copilot en Modo de agente, si no aprovechas los servidores MCP, te estás perdiendo una experiencia de desarrollo de software mejorada.
Beneficios de los servidores MCP para desarrolladores
Los LLM están limitados por la fecha de corte de los datos con los que se entrenaron. Esto significa que, si usas la versión más reciente de un entorno de ejecución, como Node.js 22 LTS, cualquier cambio reciente en la API publicado en los últimos meses faltará por completo como contexto para el LLM.
Además, los servidores MCP no solo conectan con contexto actualizado, como se pretende con RAG, sino que también permiten ampliar los LLM: pasan de ser un proceso de entrada y salida en forma de conversación por chat a poder activar acciones, también conocidas como llamadas a funciones o herramientas.
Imagina que usas una biblioteca de código abierto, pero los modelos de Claude, Gemini u OpenAI simplemente desconocen las nuevas API disponibles en una versión principal reciente. Un servidor MCP puede cerrar esa brecha.
Si quieres resolver un problema abierto en un repositorio de código de GitHub directamente desde el IDE de Cursor, normalmente tendrías que abrir un navegador, buscar el problema, copiar y pegar el texto con el contexto en Cursor y pedirle que lo implemente.
¿Y sabes qué? Hay un servidor MCP que obtiene esa información directamente desde la interfaz de chat de Cursor Tab. Por eso, aquí van mis cinco recomendaciones de servidores MCP que, en mi opinión, aportan más valor a los desarrolladores:
MCP #1: Context7
Context7 es un centro de bibliotecas de terceros de código abierto de distintos ecosistemas de lenguajes. Su objetivo es indexar documentación actualizada de las API de bibliotecas populares y proporcionársela al LLM. La documentación se mantiene indexada a través del propio centro y las herramientas de Context7: https://context7.com

Una forma de trabajar con Context7 es buscar la página de la biblioteca pertinente (y asegurarte de que esté indexando correctamente los datos de una fuente confiable) y luego copiar los datos textuales indexados de esa página al LLM:

Otra forma, posiblemente mejor y más programable, es instalar el servidor MCP de Context7. Según la documentación del repositorio de código de Context7, necesitas un entorno de Node.js y ejecutar estos comandos:
{
"mcpServers": {
"context7": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]
}
}
}Esto requiere un entorno de ejecución de Node.js en el entorno local para ejecutar el comando `npx.
Luego puedes darle instrucciones a Cursor en un chat, por ejemplo:
Create a basic todo note taking app in Fastify Node.js framework. use context7.Aviso de seguridad
Context7 indexa Markdown, texto y otra documentación que se encuentra en bibliotecas de terceros, pero nada impide que alguien malintencionado aporte una actualización de la documentación que introduzca una inyección de prompts maliciosa o recomiende API débiles e inseguras.
Además, los atacantes pueden aprovechar el mecanismo de búsqueda por similitud de Context7 para crear incrustaciones vectoriales que coincidan estrechamente con sus propias contribuciones para ciertas API objetivo y, luego, incluir en ellas sus recomendaciones maliciosas.
MCP #2: GitHub MCP Server
GitHub es un recurso central para que los desarrolladores administren código, revisen cambios y colaboren con otros desarrolladores. Por eso, suelen trabajar en distintas páginas de GitHub, como Issues o Pull Requests, para comentar, subir código y realizar otras actividades de desarrollo de software.
Sin embargo, estas interacciones con GitHub se realizan principalmente desde el navegador, interactuando con el sitio web de GitHub, y los servidores MCP de GitHub cambian por completo esa dinámica.
El GitHub MCP Server se instala principalmente mediante una imagen de Docker y, al momento de escribir este artículo, ofrece 36 herramientas. Aquí tienes un ejemplo de algunas herramientas que aparecen en Qodo Gen, la extensión de VS Code para asistencia de programación con IA agéntica:

Para configurar el servidor, debes proporcionarle la siguiente definición de servidor MCP y reemplazar el valor de marcador de posición 1234 del token de acceso personal (PAT) de GitHub por el tuyo:
{
"docker": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
"ghcr.io/github/github-mcp-server"
],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "1234"
}
}
}Luego, “chatear con GitHub” se vuelve tan fácil como escribir un prompt sencillo:

Además, el Git MCP Server es otro recurso MCP útil para administrar versiones del código fuente local y los flujos de trabajo de Git, ya sea que no conozcas Git o necesites consultar flujos de trabajo complejos.
MCP #3: Snyk MCP Server
Más código significa más errores de software. ¿Y más errores de software? Por desgracia, hay muchas probabilidades de que provoquen vulnerabilidades de seguridad.
Programar es divertido, pero tanto si tus dependencias de terceros contienen vulnerabilidades como si el LLM genera código vulnerable, te expones a riesgos de seguridad.
Agreguemos controles de seguridad de IA a todas estas herramientas de asistencia de programación con IA agéntica. ¿Y qué opción es más conveniente que usar Snyk, su base de datos de vulnerabilidades, líder en la industria, y el análisis de código de Snyk, basado en aprendizaje automático, para auditar código de IA generativa?
El Snyk MCP Server permite acceder a la plataforma de seguridad de Snyk. Para instalarlo y asegurarte de que Cursor, Windsurf o Copilot no te expongan a código inseguro, solo tienes que iniciar Snyk mediante su servidor MCP de la siguiente manera:
{
"Snyk": {
"command": "snyk",
"args": [
"mcp",
"-t",
"stdio",
"--experimental"
]
}
}Así funciona Snyk: detecta vulnerabilidades de seguridad:

MCP #4: Database MCP Server
¿Conversar con tu base de datos? ¡Claro que sí!
Cuando necesitamos explorar la base de datos para ver el estado actual de los datos, los desarrolladores solemos instalar herramientas de interfaz de usuario SQL como extensiones en nuestros IDE o usar herramientas dedicadas para explorar SQL, como DBeaver, Sequel PRO, Postico y otras.
Pero con los servidores MCP dedicados para bases de datos, si solo necesitamos consultar registros, actualizar o eliminar datos de tablas para un uso puntual o para una actividad que no requiere automatización ni scripts de migración de bases de datos, podemos hacerlo mucho más fácilmente y con mayor accesibilidad mediante instrucciones en lenguaje natural en el chat.
Por eso, muchas bases de datos populares tienen sus propios servidores MCP dedicados, como:
MySQL MCP Server
PostgreSQL MCP Server
SQLite MCP Server
Aquí tienes un ejemplo de cómo configurar el SQLite MCP Server con su imagen de Docker. En la extensión Qodo Gen, ve a Herramientas -> Agregar nuevo MCP y pega esta definición de servidor MCP:
{
"sqlite": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-v",
"/Users/lirantal/projects/repos/llm-ai-security-demo/:/mcp",
"mcp/sqlite",
"--db-path",
"/mcp/mcp-sqlite/conversations.db"
]
}
}Como puedes ver en el JSON anterior, se asigna el directorio local de un proyecto al directorio /mcp del contenedor (en la raíz del sistema de archivos). Allí, se busca la base de datos SQLite a la que se debe conectar en /mcp/mcp-slite/conversations.db, lo que significa que mcp-sqlite/conversations.db es una ruta relativa a la ruta del proyecto que indiqué para asignar a `/mcp.
Una vez que se conecte correctamente, aparecerá en la lista de MCP personalizados, junto con todas las herramientas que ofrece:

Ahora puedo consultarla simplemente con texto...

MCP #5: Puppeteer MCP Server
La automatización del navegador con Puppeteer MCP Server es otra de las opciones favoritas de los desarrolladores, especialmente de quienes trabajan en frontend y necesitan realizar muchas acciones en el navegador, como tomar capturas de pantalla, recorrer flujos específicos para los que están creando páginas, hacer clic en botones y mucho más.
Una forma rápida de empezar es usar el Puppeteer MCP Server con una imagen de Docker para ejecutarlo en modo de navegador sin interfaz gráfica. Usa la siguiente definición de servidor MCP:
{
"mcpServers": {
"puppeteer": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "--rm", "--init", "-e", "DOCKER_CONTAINER=true", "mcp/puppeteer"]
}
}
}Una vez habilitado el servidor MCP, aquí tienes algunas ideas de instrucciones para distintas acciones:
Ideas de instrucciones para Puppeteer MCP Server
Aquí tienes algunas ideas de instrucciones para usar Puppeteer MCP Server en tareas de desarrollo:
Toma una captura de pantalla de https://snyk.io y guárdala como screenshot.png.
Haz clic en el botón "Login" en https://snyk.io.
Escribe "testuser" en el campo de nombre de usuario y "password123" en el campo de contraseña en https://snyk.io.
Extrae todos los enlaces de https://snyk.io y haz una lista.
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