ArangoDB MCP Server 的 AI 智能体
与开源的 ArangoDB MCP Server 无缝集成并自动化 ArangoDB 数据库操作。可轻松执行 AQL 查询、管理集合、备份数据，并直接在您喜欢的工具（如 Claude 或 VSCode）中进行 CRUD 操作。加速开发工作流，简化数据库管理，提升 ArangoDB 的 DevOps 效率。
全功能数据库操作
利用高效工具释放 ArangoDB 的强大能力，支持查询、插入、更新、删除文档及集合管理。运行复杂的 AQL 查询，自动化日常数据库任务，并通过可靠的 JSON 响应提升生产力。非常适合需要快速灵活数据库自动化的开发者和数据工程师。
- AQL 查询执行.
- 支持参数化的强大 ArangoDB AQL 查询，秒级获取 JSON 结果。
- 文档插入与更新.
- 轻松在任意集合中插入新文档或更新已有文档，并自动管理主键。
- 文档删除.
- 安全地跨集合删除文档，完整返回元数据以便溯源。
- 集合管理.
- 列出、创建和配置文档/边集合，最大化数据库灵活性。
便捷的数据备份与迁移
使用强大的备份工具保护开发数据——可将全部或指定集合备份为 JSON 文件，便于恢复或迁移。专为快速、可靠导出及 DevOps 流水线无缝集成而设计。
- 一键备份.
- 将所有 ArangoDB 集合导出为 JSON 文件——适用于本地开发与迁移。
- 选择性集合备份.
- 可选择指定集合进行备份，开发过程优化存储与传输。
- 安全开发实践.
- 仅供开发环境使用，确保生产数据安全隔离。
集成 Claude、VSCode 等多种工具
将 ArangoDB MCP Server 直接连接至 Claude 桌面端、VSCode（通过 Cline 扩展）以及其他支持 MCP 的工具。实现基于聊天的查询、自动化脚本与无缝数据库管理——无需手动配置。
- VSCode & Cline 集成.
- 在 VSCode 中配置，实现基于聊天的数据库管理及智能体工作流。
- Claude 桌面端支持.
- 直接安装，即可在 Claude 聊天界面中即时访问 ArangoDB 工具。
MCP 集成
可用的 ArangoDB MCP 集成工具
以下工具作为 ArangoDB MCP 集成的一部分提供：
- arango_query
使用可选绑定变量直接从 ArangoDB 执行 AQL 查询，实现数据检索与过滤。
- arango_insert
向指定集合插入文档，如未指定主键则自动生成。
- arango_update
通过指定文档主键及更新内容，更新集合中的现有文档。
- arango_remove
通过集合名和文档主键，将文档从集合中移除。
- arango_backup
将全部或指定集合备份为 JSON 文件，便于数据迁移或恢复。
- arango_list_collections
列出数据库中的所有集合，包括名称、ID 和类型。
- arango_create_collection
在数据库中新建文档或边集合，并可配置相关参数。
全面提升您的 ArangoDB 工作流
基于 TypeScript 的 MCP Server 为 ArangoDB 带来无缝数据库管理体验。结合 Claude、VSCode 等工具，实现高效查询、备份与自动化。
什么是 ArangoDB
ArangoDB 是领先的多模型数据库公司，致力于为现代应用提供高性能、可扩展和灵活的数据库解决方案。2015 年创立于德国科隆，ArangoDB 驱动着 ArangoGraph Insights 平台，将文档、键值和图数据模型集于一体。这一独特方式让企业能够在单一平台内高效管理多样数据类型和复杂查询。ArangoDB 广泛应用于企业级应用、实时分析和知识图谱，因其易于部署、支持分布式架构和强大的生态系统而闻名。公司致力于通过简化复杂关联数据的处理，帮助开发者、数据科学家和企业加速创新、获得有价值的洞察。
能力
我们可以用 ArangoDB 做什么
ArangoDB 提供了高度灵活的多模型数据库平台，支持用户以高效方式跨文档、图与键值模型存储、查询和分析数据。其强大架构为现代应用开发、复杂数据关系管理及企业级横向扩展提供工具与集成。
- 灵活的数据建模
- 在一个统一数据库中存储文档、图和键值数据。
- 强大的查询能力
- 使用 AQL（ArangoDB 查询语言）执行复杂分析与遍历操作。
- 实时分析
- 实现跨关联数据集的实时数据分析与洞察。
- 可扩展架构
- 通过分片和分布式部署实现无缝横向扩展。
- 企业级集成
- 与行业标准的分析、可视化及 AI/ML 工具集成。
什么是 ArangoDB
AI 智能体可凭借 ArangoDB 的统一数据平台高效管理与查询互联数据，为知识图谱、推荐引擎和实时分析提供强大支持。多模型能力让 AI 系统灵活处理结构化、半结构化及图形化信息，实现更丰富洞察、更快决策与更高效自动化。