ماذا يفعل خادم “Couchbase” MCP؟

خادم Couchbase MCP هو تنفيذ لبروتوكول سياق النموذج (MCP) الذي يمكّن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومساعدي الذكاء الاصطناعي من التفاعل المباشر مع البيانات المخزنة في مجموعات Couchbase. يعمل كوسيط، مما يسمح بالدمج السلس لعمليات قاعدة بيانات Couchbase في سير عمل التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي. يدعم مهام مثل استرجاع هيكل المجموعات، والوصول إلى المستندات حسب المعرف، وتحديث أو حذف المستندات، وتنفيذ استعلامات SQL++. من خلال ربط LLMs ببيانات Couchbase الحية، يمكن للمطورين أتمتة إدارة قواعد البيانات، وتعزيز الإنتاجية، وتبسيط العمليات المعقدة عبر واجهات اللغة الطبيعية. يمكن ضبط الخادم على أوضاع للقراءة فقط أو للقراءة والكتابة، وهو متوافق مع عملاء MCP مثل Claude Desktop وCursor وWindsurf.

قائمة القوالب

لا توجد معلومات حول قوالب الأوامر في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد تعريفات موارد صريحة موثقة في ملفات المستودع أو README.

قائمة الأدوات

• الحصول على قائمة بجميع النطاقات والمجموعات: استرجع البيانات الوصفية حول تنظيم حاوية Couchbase محددة.
• الحصول على هيكل لمجموعة: الوصول إلى المعلومات الهيكلية (المخطط) لمجموعة معينة.
• الحصول على مستند حسب المعرف: جلب مستند من نطاق ومجموعة محددين باستخدام معرفه الفريد.
• إدراج أو تحديث مستند حسب المعرف: إدراج أو تحديث مستند في نطاق ومجموعة محددين.
• حذف مستند حسب المعرف: إزالة مستند من نطاق ومجموعة محددين.
• تنفيذ استعلام SQL++: تنفيذ استعلام SQL++ للقراءة فقط أو (اختياريًا) مع إمكانية الكتابة ضد نطاق محدد. افتراضيًا، يتم تعطيل الاستعلامات المعدلة للبيانات من أجل الأمان.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• إدارة قواعد البيانات: أتمتة العمليات الشائعة مثل إضافة أو تحديث أو حذف المستندات مباشرة من واجهات الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من الأعباء اليدوية.
• استكشاف البيانات: تمكين المطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي من استكشاف هياكل البيانات والمجموعات ومحتوى المستندات بسرعة لأغراض التحليل أو تصحيح الأخطاء.
• الاستعلام التفاعلي: السماح بالاستعلامات بلغة طبيعية يتم تحويلها إلى SQL++ وتنفيذها على Couchbase، مما يجعل استرجاع البيانات متاحًا لغير المتخصصين.
• التقارير التلقائية: تسهيل إنشاء التقارير الديناميكية من خلال الاستعلام وتجميع البيانات عبر سير عمل مدعوم بالذكاء الاصطناعي.
• تكامل سلس في سير عمل التطوير: تعزيز الإنتاجية بدمج الوصول إلى بيانات Couchbase في أدوات مثل Claude وCursor وWindsurf، وتبسيط مهام البرمجة والوثائق القائمة على السياق.

كيفية إعداده

Windsurf

1. المتطلبات: تأكد من وجود Python 3.10+ وuv مثبتين؛ وتوافر الوصول إلى مجموعة Couchbase.
2. استنسخ المستودع:

   git clone https://github.com/Couchbase-Ecosystem/mcp-server-couchbase.git
   

3. عدّل إعداد عميل MCP في Windsurf ليشمل خادم Couchbase MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "couchbase": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "path/to/cloned/repo/mcp-server-couchbase/",
           "run",
           "src/mcp_server.py"
         ],
         "env": {
           "CB_CONNECTION_STRING": "couchbases://connection-string",
           "CB_USERNAME": "username",
           "CB_PASSWORD": "password",
           "CB_BUCKET_NAME": "bucket_name"
         }
       }
     }
   }
   

4. أعد تشغيل Windsurf لتطبيق التغييرات.
5. تحقق من الاتصال بتنفيذ استعلام تجريبي.

Claude

1. المتطلبات: Python 3.10+، uv، الوصول إلى مجموعة Couchbase، Claude Desktop مثبت.
2. استنسخ مستودع Couchbase MCP Server.
3. حدد موقع ملف الإعدادات:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. أضف إعداد الخادم كما هو موضح أعلاه إلى قسم mcpServers.
5. أعد تشغيل Claude Desktop.
6. اختبر بالاستعلام عن بيانات Couchbase عبر واجهة Claude.

Cursor

1. تأكد من وجود Python 3.10+، uv، والوصول إلى مجموعة Couchbase.
2. استنسخ المستودع وثبت التبعيات إذا لزم الأمر.
3. أضف خادم Couchbase MCP إلى إعدادات Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "couchbase": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "path/to/cloned/repo/mcp-server-couchbase/",
           "run",
           "src/mcp_server.py"
         ],
         "env": {
           "CB_CONNECTION_STRING": "couchbases://connection-string",
           "CB_USERNAME": "username",
           "CB_PASSWORD": "password",
           "CB_BUCKET_NAME": "bucket_name"
         }
       }
     }
   }
   

4. أعد تشغيل Cursor.
5. تحقق بتنفيذ عملية قاعدة بيانات.

Cline

1. تلبية المتطلبات: Python 3.10+، uv، مجموعة Couchbase.
2. استنسخ المستودع محليًا.
3. أضف ما يلي إلى إعدادات MCP في Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "couchbase": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "path/to/cloned/repo/mcp-server-couchbase/",
           "run",
           "src/mcp_server.py"
         ],
         "env": {
           "CB_CONNECTION_STRING": "couchbases://connection-string",
           "CB_USERNAME": "username",
           "CB_PASSWORD": "password",
           "CB_BUCKET_NAME": "bucket_name"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Cline.
5. أكد الإعداد بتنفيذ إجراء قاعدة بيانات.

تأمين مفاتيح API:
تُخزن جميع القيم الحساسة (مثل CB_PASSWORD) كمتغيرات بيئة في قسم env في الإعدادات.
مثال:

"env": {
  "CB_CONNECTION_STRING": "couchbases://connection-string",
  "CB_USERNAME": "username",
  "CB_PASSWORD": "password",
  "CB_BUCKET_NAME": "bucket_name"
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى تدفقك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP بالنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{ “couchbase”: { “transport”: “streamable_http”, “url”: “https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url" } }

بمجرد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “couchbase” إلى اسم خادم MCP الخاص بك الفعلي واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى الجدول أعلاه، فإن خادم Couchbase MCP موثق جيدًا من حيث الإعداد وتوثيق الأدوات، لكنه يفتقر إلى قوالب الأوامر الصريحة، وتعريفات الموارد، وتوثيق دعم العينات/الجذور. فائدته في مهام قواعد البيانات واضحة، لكن يمكن تحسينه بمزيد من الميزات المتقدمة المتوافقة مع MCP. أقيّم هذا الخادم 6/10 للاستخدام العام مع LLM والمطورين.

تقييم MCP