Une liste de serveurs MCP utile, en trois groupes : le registre MCP officiel et les serveurs de référence, les répertoires communautaires gratuits comme Glama, mcp.so et PulseMCP, et le registre et les listes awesome de GitHub. Elle comprend un tableau comparatif, une routine de sécurité et une configuration qui fonctionne.
Cherchez un serveur MCP aujourd’hui et vous vous heurtez à un mur d’options. Des dizaines de milliers de fiches sont dispersées sur une dizaine de sites, et chaque site définit « référencé » à sa façon. Quelques catalogues sont sélectionnés par les mainteneurs du protocole eux-mêmes. La plupart sont récupérés automatiquement depuis GitHub pendant la nuit, puis classés selon le signal que préfère le propriétaire du site.
Cette liste de serveurs MCP trie ce bruit en trois groupes exploitables : les sources officielles, les répertoires communautaires gratuits et les répertoires et listes sur GitHub. Pour chacun, vous saurez ce que c’est, ce qu’il fait bien et où il montre ses limites. Viennent ensuite une courte routine de sécurité, une configuration qui fonctionne et un aperçu des serveurs qui génèrent des images et des vidéos.
D’abord, les termes. Un serveur MCP est un petit programme qui expose des outils, des données ou des prompts à un client d’IA comme Claude, Cursor ou VS Code, via le Model Context Protocol. Les serveurs locaux communiquent via stdio, les serveurs distants via Streamable HTTP. Un répertoire est un catalogue de ces programmes. Un registre est un répertoire doté de règles sur qui a le droit de publier.
💡 En bref : utilisez le registre MCP officiel lorsque vous avez besoin d’un nom vérifié, Glama ou PulseMCP lorsque vous voulez parcourir une catégorie, et GitHub lorsque vous voulez lire le code source avant que quoi que ce soit ne s’exécute sur votre machine.
« Officiel » signifie ici l’une de ces deux choses : géré par le projet MCP lui-même, ou géré par l’entreprise qui a créé le service. Ces sources sont peu nombreuses, et c’est précisément pour cela que vous pouvez leur faire confiance.
Le registre MCP officiel se trouve à registry.modelcontextprotocol.io et a été lancé en préversion le 8 septembre 2025. Un éditeur décrit un serveur dans un fichier server.json et le publie avec l’outil en ligne de commande mcp-publisher. Les noms utilisent le DNS inversé, comme io.github.username/server ou com.example/server, et l’éditeur doit prouver qu’il possède le compte GitHub ou le domaine derrière cet espace de noms.
Deux points comptent. D’abord, c’est un catalogue de métadonnées, pas un hébergeur : une fiche pointe vers un paquet ou une URL distante et n’exécute rien par elle-même. Ensuite, sa documentation décrit une préversion où des changements incompatibles ou des réinitialisations de données peuvent survenir avant la disponibilité générale ; vérifiez donc le statut actuel avant de bâtir des outils autour de son API. Les clients et les agrégateurs le lisent via une API REST, et c’est pourquoi un nom de registre est la chaîne la plus sûre à coller dans une configuration client.
Le dépôt modelcontextprotocol/servers compte plus de 90 000 étoiles, mais il ne liste que quelques serveurs maintenus par le groupe de pilotage de MCP. Considérez-le comme du code d’exemple fonctionnel, pas comme une boutique.
| Serveur | Ce qu’il fait |
|---|---|
| Everything | Un serveur de démonstration avec prompts, ressources et outils, conçu pour tester les clients |
| Fetch | Récupère du contenu web et le convertit pour le modèle |
| Filesystem | Opérations sur les fichiers avec contrôles d’accès |
| Git | Lit, recherche et modifie des dépôts |
| Memory | Mémoire persistante fondée sur un graphe de connaissances |
| Sequential Thinking | Résolution de problèmes pas à pas via des séquences de réflexion |
| Time | Conversion d’heures et de fuseaux horaires |
Les anciens serveurs de référence, dont GitHub, Slack, PostgreSQL, Puppeteer, Google Drive, Redis et SQLite, ont été transférés vers un dépôt servers-archived distinct. Le serveur Brave Search a été remplacé par la version officielle de Brave. Le README du dépôt lui-même renvoie vers le registre MCP les personnes qui cherchent une liste.
💡 Si un tutoriel vous demande d’installer l’un des serveurs archivés, cherchez d’abord le serveur actuel de l’éditeur. Les anciennes commandes d’installation circulent encore dans des articles de blog longtemps après que le code a cessé d’être mis à jour.
Un nombre croissant d’entreprises livrent désormais leur propre serveur. Citons le serveur de GitHub dans github/github-mcp-server, playwright-mcp de Microsoft pour l’automatisation du navigateur, et Context7 d’Upstash pour la documentation des bibliothèques. Les serveurs distants de Stripe, Notion, Linear, Sentry, Figma et Cloudflare suivent le même modèle.
La règle de base est simple : lorsque l’éditeur fournit un serveur, privilégiez-le plutôt qu’un clone communautaire. La liste des outils suit la véritable API, l’entreprise corrige les failles de sécurité, et la documentation est rédigée par des personnes qui connaissent le produit. Cherchez « MCP » sur le site de documentation de l’éditeur avant d’ouvrir un répertoire quel qu’il soit.
Les répertoires communautaires sacrifient la sélection au volume. Chaque site ci-dessous est gratuit à parcourir, même si certains vendent de l’hébergement ou des offres payantes en complément. Considérez les chiffres comme des instantanés de mi-2026, car ils évoluent chaque jour.
Glama référençait environ 50 800 serveurs open source en juillet 2026, ce qui en fait le plus grand index de cette liste. Il héberge aussi des serveurs derrière une passerelle, de sorte que vous pouvez vous connecter via une API sans exécuter le code vous-même. mcp.so est un répertoire communautaire d’environ 19 700 fiches, ouvert aux soumissions.
Le volume est à la fois l’intérêt et le problème. À cette échelle, vous rencontrerez des doublons, des forks abandonnés et des projets du week-end d’un seul commit. Triez par mises à jour récentes et par étoiles avant de cliquer sur quoi que ce soit, et ignorez toute fiche sans lien vers sa source.
PulseMCP suit plusieurs milliers de serveurs et s’appuie sur des signaux de popularité et de fraîcheur. C’est donc l’onglet à ouvrir lorsque vous voulez les serveurs les plus utilisés dans une catégorie, comme les bases de données, l’automatisation du navigateur ou la recherche, plutôt que tous les serveurs qui existent.
Un répertoire vous dit ce qui existe. Ces deux-là vous aident à le faire fonctionner. Smithery est une place de marché avec hébergement et gestion OAuth, de sorte que les serveurs distants se connectent sans que vous ayez à configurer les identifiants à la main. Le Docker MCP Catalog empaquette les serveurs dans des conteneurs, et la MCP Gateway de Docker les démarre à la demande et injecte les identifiants dont ils ont besoin, ce qui isole chaque serveur du reste de votre machine.
Choisissez-les lorsque vous préférez isoler plutôt que faire confiance. Le compromis est un rouage de plus : un compte sur une plateforme, ou une installation de Docker, s’intercale désormais entre votre client et l’outil.
GitHub est l’endroit où vit presque chaque serveur, c’est donc aussi là que se trouvent les fiches les plus transparentes. Vous pouvez lire le code, les tickets et l’historique des commits avant de décider quoi que ce soit.
GitHub a lancé son propre registre MCP en septembre 2025, un catalogue sélectionné avec installation en un clic dans VS Code. Au lancement, il comptait 39 serveurs de partenaires comme Figma, Postman, HashiCorp et Dynatrace, chacun vérifié avant publication, et les fiches peuvent être triées par étoiles GitHub. Il est petit, mais chaque fiche est liée à un dépôt que vous pouvez ouvrir. Attendez-vous à ce que ce nombre ait augmenté depuis le lancement.
Le format classique est un README unique avec des liens regroupés par catégorie. punkpeye/awesome-mcp-servers et wong2/awesome-mcp-servers sont deux exemples largement utilisés.
Utilisez la commande de recherche de votre navigateur pour trouver l’outil dont vous avez besoin, puis vérifiez la date du dernier commit de chaque dépôt avant de faire confiance à un lien.
Lorsque les listes passent à côté de quelque chose, cherchez sur GitHub lui-même. Le sujet mcp-server est l’endroit où les auteurs étiquettent leurs projets, et la syntaxe de recherche vous permet d’écarter les projets obsolètes :
topic:mcp-server language:TypeScript stars:>50 pushed:>2026-07-01
Remplacez le langage par Python, Go ou Rust selon ce que votre équipe est capable de maintenir. Un serveur que vous pouvez lire et corriger vous-même vaut plus qu’un serveur légèrement plus populaire que vous ne pouvez pas maîtriser.
Chaque source citée plus haut répond à une question différente. Ce tableau les met côte à côte.
| Source | Type | Taille (mi-2026) | Idéal pour | Points de vigilance |
|---|---|---|---|---|
| Registre MCP officiel | Registre | Sélectionné | Noms vérifiés et intégrations client | Statut de préversion |
| modelcontextprotocol/servers | Dépôt GitHub | 7 serveurs de référence | Tester les clients, lire un code d’exemple propre | Ce n’est pas un catalogue |
| Registre MCP de GitHub | Registre sélectionné | 39 au lancement | Serveurs liés à des dépôts lisibles | Sélection réduite |
| Glama | Index et hébergement | Environ 50 800 | Recherche la plus large, option hébergée | Doublons |
| mcp.so | Répertoire communautaire | Environ 19 700 | Soumissions ouvertes | Qualité inégale |
| PulseMCP | Répertoire | Plusieurs milliers | Signaux de popularité | Moins de fiches |
| Smithery | Place de marché et hébergement | Variable | OAuth et serveurs hébergés | Dépendance à la plateforme |
| Docker MCP Catalog | Catalogue de conteneurs | Variable | Isolation et gestion des identifiants | Nécessite Docker |
| Listes awesome | README GitHub | Variable | Navigation gratuite par catégorie | Liens obsolètes |
La plupart des personnes finissent par utiliser deux sources : l’une pour trouver des candidats, et l’autre, en général GitHub, pour les vérifier.
Un serveur MCP s’exécute avec vos permissions, et tout ce qu’il renvoie est transmis directement à votre modèle. Un serveur négligent peut lire des fichiers qu’il ne devrait pas toucher, divulguer des jetons ou glisser des instructions dans la conversation. Traitez chaque serveur comme une dépendance qui dispose d’un accès shell.
Accordez à chaque serveur l’accès le plus restreint qui fonctionne. Utilisez un utilisateur de base de données en lecture seule, un jeton GitHub limité et un seul dossier de projet plutôt que tout votre répertoire personnel. Conservez les jetons dans des variables d’environnement, jamais dans un fichier de configuration que vous versionnez.
Exécutez d’abord les serveurs inconnus dans Docker ou dans une machine virtuelle jetable. Les descriptions d’outils sont lues par le modèle, donc un serveur malveillant peut tenter une injection de prompt par leur intermédiaire. Gardez l’approbation humaine activée pour tout outil qui écrit, supprime ou envoie.
⚠️ Attention aux collisions de noms d’outils. Deux serveurs qui exposent tous deux un outil appelé
searchouread_filepeuvent amener le modèle à se tromper sur celui à appeler. Installez moins de serveurs et désactivez les outils que vous n’utilisez jamais.
Choisissez un serveur inoffensif pour votre premier essai. Le serveur Filesystem de référence est un bon choix, car vous contrôlez exactement le dossier qu’il peut voir.
La plupart des clients de bureau lisent un fichier JSON contenant un objet mcpServers. Chaque entrée indique la commande à exécuter et ses arguments :
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Users/me/projects"
]
}
}
}
Le dernier argument est le seul dossier que le serveur est autorisé à lire et à modifier. Enregistrez le fichier, redémarrez complètement le client, et les outils apparaissent dans le menu des outils. Les serveurs distants n’ont pas besoin de commande : vous ajoutez leur URL dans les paramètres de connecteur ou de serveur du client, puis vous vous connectez via OAuth lorsqu’il le demande.
Pour tester un serveur seul avant de le relier à un client, lancez le MCP Inspector avec npx @modelcontextprotocol/inspector. Il liste les outils du serveur, vous permet de les appeler à la main et affiche les messages bruts.
Erreurs courantes et solutions rapides :
spawn npx ENOENT : Node.js ne figure pas dans le PATH que voit votre client. Installez Node, ou indiquez le chemin complet vers npx dans le champ command.La génération d’images et de vidéos figure parmi les catégories les plus actives de chaque répertoire ci-dessus. Un serveur de ce groupe encapsule une API de modèle sous forme de quelques outils : générer, vérifier le statut, récupérer le résultat.
Le modèle côté client compte aussi. La qualité d’appel d’outils varie, donc testez vos serveurs avec quelques candidats comme Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash ou Kimi K2.6 avant de vous engager.
PicassoIA expose ses modèles de génération de deux façons : une API REST à api.picassoia.com/v1 et un connecteur pour les clients MCP comme claude.ai. L’API suit le schéma asynchrone habituel. Vous créez une prédiction, vous l’interrogez jusqu’à son achèvement, puis vous récupérez le résultat. Le connecteur transforme ces mêmes modèles en outils :
| Outil | Fonction |
|---|---|
generate_image | Créer une image à partir d’un prompt texte |
edit_image | Modifier une image existante |
generate_video_picassoia | Créer une vidéo avec le modèle vidéo de PicassoIA |
generate_video_seedance | Créer une vidéo avec un modèle Seedance |
get_generation | Interroger une tâche jusqu’à réussite ou échec |
list_generations | Parcourir les résultats précédents |
cancel_generation | Arrêter une tâche encore en file d’attente ou en cours |
list_models et get_account | Vérifier les modèles disponibles, le forfait et les limites de parallélisme |
En octobre 2026, jusqu’à cinq prédictions peuvent s’exécuter simultanément par compte, et cette limite est partagée entre l’accès API et les connexions MCP. Les conditions d’abonnement pour l’accès API et MCP sont indiquées sur picassoia.com/en/api : consultez cette page avant de bâtir un flux de travail autour de ces fonctions.
💡 Astuce vidéo : partez d’une belle image fixe et animez-la. Une première image nette donne au modèle vidéo une composition stable, et vous perdez moins de tentatives sur des résultats instables.
Vous n’avez pas besoin de cinquante serveurs. La plupart des configurations efficaces fonctionnent avec trois à six : un serveur de fichiers ou Git, un outil de navigation ou de recherche, un ou deux serveurs d’éditeurs pour les produits que vous utilisez chaque jour, et un serveur de génération si vous créez des médias.
Une routine qui garde la liste en bon état :
Si vous créez des visuels, le moyen le plus rapide de voir un flux de travail MCP porter ses fruits est de l’essayer. Ouvrez Picasso IA, choisissez un modèle dans la liste complète des modèles et rédigez votre premier prompt. Générez quelques images avec Seedream 5 Pro, animez la meilleure avec Seedance 2.0, puis connectez les mêmes modèles à votre client d’IA afin que le prochain lot se lance depuis une seule conversation. Commencez petit, essayez différents prompts et modèles, et gardez la liste restreinte qui fonctionne pour vous.
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