OpenMesh vs. VMware Private AI (GPU & Model Serving)
OpenMesh es un servidor MCP publicado por docker. Marketplaces que leemos y que lo publican: 1 (Docker MCP Catalog). VMware Private AI (GPU & Model Serving) es un servidor MCP publicado por vmware-skills. Marketplaces que leemos y que lo publican: 1 (Official MCP Registry). Según nuestra pasada por los marketplaces del 2026-10-18. Este par lo eligió un lector, no nuestra regla de comparación, así que pedimos a los buscadores que no indexen la página.
Dónde se publica cada uno
| Marketplace |  VMware Private AI (GPU & Model Serving) | |
|---|---|---|
| Docker MCP Catalog | Publicado Versión: sin indicar Sin cifra publicada Sin marca · Visto por primera vez |
No figura |
| Official MCP Registry | No figura | Publicado Versión: 2.4.0 Descargas por mes (PyPI): 943 Descargas por semana (PyPI): 118 Forks (GitHub): 0 Estrellas (GitHub): 0 Sin marca · Visto por primera vez |
Cada cifra es del propio marketplace y nunca se suma entre marketplaces. Un marketplace que no publica cifras no muestra ninguna: sin número no es cero.
Los datos lado a lado
| Dato | OpenMesh | VMware Private AI (GPU & Model Serving) |
|---|---|---|
| Marketplaces que lo listan | 1 | 1 |
| Estrellas (GitHub) (distinto) | Sin cifra en GitHub | 0 |
| Forks (GitHub) (distinto) | Sin cifra en GitHub | 0 |
| Última versión (distinto) | No publicado | 2026-10-16 |
| Dónde se ejecuta (distinto) | Servidor remoto (api.openmesh.dev/mcp) | En tu equipo (vmware-privateai) |
| Transporte (distinto) | Streamable HTTP | stdio |
| Herramientas que declara (distinto) | 4 | No publicado |
| Variables de entorno que pide | No publicado | No publicado |
| Licencia (distinto) | Apache-2.0 | Sin indicar |
| Repositorio (distinto) | Sin indicar | github.com/vmware-skills/vmware-privateai |
| Cambios en los últimos 7 días (distinto) | 0 | 8 |
| Visto por primera vez | 2026-10-11 | 2026-10-11 |
| Endpoint en la última comprobación (distinto) | No responde desde 2026-10-13 | sin endpoint remoto que comprobemos |
Las filas en las que difieren tienen fondo tintado y valores en negrita. Donde los propios datos dicen qué valor es mejor (más marketplaces, una cifra mayor del mismo marketplace, una versión más reciente, una marca verified en un marketplace que lista a ambos), el mejor se marca además en verde con ▲ y el peor en rojo con ▼. Dónde se ejecuta, el transporte, las herramientas, los ajustes, los hooks, las partes del paquete, la licencia y los cambios de la semana se marcan solo como diferentes: más o menos no es mejor en sí.
Qué dice cada uno que hace
OpenMesh
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
VMware Private AI (GPU & Model Serving)
VMware Private AI (NVIDIA): GPU inventory, vGPU profiles, utilization, model serving — 18 tools
Cómo ejecutar cada uno
OpenMesh Como servidor MCP remoto
claude mcp add --transport http openmesh https://api.openmesh.dev/mcpVMware Private AI (GPU & Model Serving) Como servidor MCP local: paquete PyPI
claude mcp add --transport stdio vmware-privateai -- uvx vmware-privateai mcpComandos construidos solo con lo que declaran los marketplaces; el conjunto completo para cada cliente está en la ficha de cada uno.
Solo OpenMesh tiene un endpoint remoto que comprobamos. Cómo comprobamos los endpoints
Herramientas que declara cada uno
Los marketplaces de VMware Private AI (GPU & Model Serving) no publican una lista de herramientas, así que no comparamos herramientas.
Ajustes que pide cada uno
Los marketplaces de ninguno de los dos publican los ajustes que pide.
Qué puede hacer: OpenMesh · Qué puede hacer: VMware Private AI (GPU & Model Serving) · Comparar otros dos plugins
Datos de Docker MCP Catalog. Datos de Official MCP Registry. Las cifras proceden de nuestros propios recorridos periódicos por los marketplaces, leída por última vez el . No publicamos datos de contacto de los editores de plugins.