Bem-vindo à Iniciativa Open Data da Vinkius.

Estamos abrindo o acesso ao catálogo de Model Context Protocol (MCP) da Vinkius. Documentação atualizada automaticamente para 7.588 Connectors únicos.

Pergunte à IA sobre a Iniciativa de Dados Abertos

Disponível em

GitHubgithub.com

Hugging Facehuggingface.co

Kagglekaggle.com

ModelScopemodelscope.ai

Por que isso importa

Este corpus altamente estruturado é projetado para pesquisadores de IA, cientistas de dados e desenvolvedores de modelos de linguagem. Mais ninguém compilou, estruturou e publicou o ecossistema de Connectors como um conjunto de dados aberto propriamente dito. Somos os primeiros a tratar metadados MCP pelo que são: dados de infraestrutura crítica que pertencem ao domínio público.

Connectors

Totalmente documentados: o maior conjunto de dados MCP estruturado já publicado

Plataformas Globais

GitHub · Hugging Face · Kaggle · ModelScope, simultaneamente

12h

Sincronização Automática

Atualizado a cada 12 horas por pipelines autônomos

CC0

Domínio Público

Use, modifique, redistribua para qualquer finalidade, com zero restrições

Distribuição global

Um conjunto de dados.Quatro continentes.

Espelhamos o registro completo com integrações nativas nas quatro plataformas onde pesquisadores, cientistas de dados e engenheiros de IA do mundo realmente trabalham.

Kaggle

Notebooks

Execute notebooks diretamente contra os dados. Kernels Kaggle, instantâneos versionados, discussões comunitárias e integração instantânea com pipelines ML. O conjunto de dados está pronto para análise no momento em que você o abre.

Utilizado por cientistas de dados que pesquisam padrões de adoção do MCP e constroem sistemas de recomendação para seleção de ferramentas de IA.

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Hugging Face

Streaming

Conjunto de dados compatível com streaming no Hub. Carregue com uma única linha de Python usando a biblioteca datasets. Visualize no visualizador de dados. Integre diretamente com transformers e pipelines de fine-tuning.

Ideal para treinar LLMs para entender e recomendar Connectors, a base para a descoberta autônoma de ferramentas.

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GitHub

Fonte

A fonte da verdade. Clone, faça fork ou contribua. Documentação completa, definições de esquema, scripts de automação e pipelines CI/CD que mantêm os espelhos downstream sincronizados.

Infraestrutura open source, audite o pipeline, proponha adições ou construa seu próprio espelho. Todo o sistema é transparente.

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ModelScope

Espelho

Espelho com paridade total para o ecossistema de desenvolvedores chinês. Integração nativa com Alibaba Cloud, PAI e o hub de modelos do ModelScope, levando os AI Connections a mais de 10 milhões de desenvolvedores na China.

O único conjunto de dados MCP estruturado acessível por trás da Grande Firewall, conectando dois ecossistemas.

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Referência do esquema

13 colunas.Um CSV. Pronto para consultar.

Cada linha captura o perfil completo de um Connector, desde metadados e inventário de ferramentas até notas de qualidade atribuídas pelo Vinkius Debugger. Codificado em UTF-8, ~3 MB, atualizado a cada 12 horas.

10 string1 integer1 float1 datetime

vinkius_mcp_servers.csvUTF-8CC0 1.0

vinkius_mcp_servers.csvAtualizado a cada 12 horas

string

slug

Identificador único do servidor

string

title

Nome de exibição do servidor

string

Para pesquisa em IA,desenvolvimento de produtos e inteligência de mercado.

Quando todo o ecossistema MCP está estruturado, pesquisável e aberto, pesquisadores, construtores e agentes autônomos podem trabalhar com dados reais em vez de suposições.

Fine-Tuning de LLM

Esquemas do mundo real para treinar modelos em chamadas avançadas de funções e utilização de ferramentas. Use tool_names e prompt_examples como corpus estruturado para ensinar LLMs a selecionar e invocar Connectors.

Inteligência do Ecossistema

Mapeie a trajetória de crescimento das categorias de Connectors ao longo do tempo. Identifique quais tipos de ferramentas (banco de dados, API, sistema de arquivos, comunicação) estão expandindo mais rápido. Acompanhe novos registros de servidores como proxy para a adoção do ecossistema.

RAG & Fine-Tuning

Alimente sistemas de geração aumentada por recuperação com o registro. Treine um LLM que entenda servidores disponíveis, suas ferramentas e como recomendar a integração certa para qualquer tarefa.

Análise de Qualidade e Confiabilidade

Explore a distribuição de debugger_grade e debugger_score para identificar padrões em servidores de alta qualidade versus mal mantidos. Correlacione tools_count com pontuações de confiabilidade para medir compromissos entre complexidade e estabilidade.

Machine Learning

Classificação multi-rótulo, predição de categoria ou tags a partir de descrições usando modelos NLP. Sistemas de recomendação, construa recomandadores de ferramentas baseados em similaridade de tags ou distância de embeddings. Detecção de anomalias, sinalize servidores com padrões anormais de pontuação.

Frameworks Agênticos

Metadados operacionais para estudar orquestração multi-agente e integração de sistemas. Analise como plataformas de software externas são mapeadas para interfaces em linguagem natural em 7.588 implementações reais.

Convite aberto

Abrimos o catálogo.Agora é seu.

CC0 1.0 Domínio Público. Use, modifique e distribua para qualquer finalidade, comercial ou não comercial, sem restrições. Citação é apreciada, mas não obrigatória.

Clonar Repositório Abrir no Kaggle Abrir no Hugging Face

Citação

@dataset{vinkius_mcp_registry,
  title   = {Vinkius MCP Registry, Global Model Context Protocol Dataset},
  author  = {{Vinkius}},
  year    = {{2026}},
  url     = {https://www.kaggle.com/datasets/renato2marinho/vinkius-mcp-registry},
  note    = {Atualizado a cada 12 horas. 7.588 Connectors indexados.}
}

Atualizado a cada 12 horasCC0 1.0, Domínio Público7.588 servidores