خادم MongoDB Mongoose MCP

ماذا يفعل خادم “MongoDB Mongoose” MCP؟

خادم MongoDB Mongoose MCP هو خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) يمكّن مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude من التفاعل مباشرة مع قواعد بيانات MongoDB. مع دعم اختياري لمخططات Mongoose، يتيح تحققًا قويًا من البيانات وخطافات تشغيلية. يمكّن هذا الخادم تدفقات العمل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من تنفيذ مجموعة واسعة من مهام قواعد البيانات، بما يشمل الاستعلام، والتجميع، والإدخال، والتحديث، وإدارة مجموعات MongoDB. يدعم تصميمه العمليات القائمة على المخطط وبدون مخطط، مما يوفر مرونة لبيئات التطوير المتنوعة. من خلال عرض إجراءات قاعدة البيانات كأدوات، يعزز MongoDB Mongoose MCP إنتاجية المطورين، ويسهّل إدارة البيانات، ويوفر وصولًا آمنًا مدفوعًا باللغة الطبيعية إلى البنية التحتية الحيوية للبيانات.

قائمة القوالب

لا توجد قوالب أوامر محددة موثقة في المستودع أو الملفات.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP محددة مذكورة في الوثائق أو ملفات المستودع.

أدوات الاستعلام

• find: استعلام عن المستندات مع الفلترة والإسقاط.
• listCollections: عرض جميع المجموعات المتوفرة في قاعدة البيانات.
• insertOne: إدراج مستند واحد في مجموعة.
• updateOne: تحديث مستند واحد داخل مجموعة.
• deleteOne: حذف ناعم لمستند واحد (يتم وضع علامة كمحذوف دون الإزالة).
• count: عد المستندات المطابقة لمرشح.
• aggregate: تنفيذ استعلامات التجميع باستخدام خطوط الأنابيب.

أدوات الفهارس

• createIndex: إنشاء فهرس جديد على مجموعة.
• dropIndex: إزالة فهرس من مجموعة.
• indexes: عرض جميع الفهارس لمجموعة معينة.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• إدارة قواعد البيانات: يمكّن عملاء الذكاء الاصطناعي من تنفيذ عمليات CRUD، إدارة الفهارس، واستعلام البيانات بأمان عبر اللغة الطبيعية، مما يقلل الحاجة للوصول اليدوي لقاعدة البيانات.
• استكشاف البيانات: يتيح للمطورين استكشاف وتحليل مجموعات MongoDB، تشغيل خطوط تجميع، واستخلاص رؤى بشكل تفاعلي.
• فرض المخطط: مع تكامل Mongoose، يمكن للمطورين فرض تحقق من البيانات والاستفادة من الخطافات لمزيد من إدارة البيانات نظافةً.
• تدفقات الحذف الناعم: يدعم أنماط الحذف الناعم، مما يضمن عدم فقدان البيانات بل وضع علامة عليها ويمكن استعادتها عند الحاجة.
• النماذج السريعة: يسهل اختبار التغييرات على المخطط ونماذج البيانات بسرعة مباشرة من مساعد الذكاء الاصطناعي دون كتابة نصوص يدوية.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js (إصدار 18 أو أعلى) وMongoDB.
2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf وقم بتحريره.
3. أضف خادم MongoDB Mongoose MCP إلى قسم mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to the root folder of your mongoose schema objects>"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من أن الخادم MCP يعمل ويمكن الوصول إليه.

Claude

1. افتح إعدادات Claude Desktop > المطور > تحرير الإعدادات.
2. أضف خادم MongoDB Mongoose MCP في claude_desktop_config.json الخاص بك:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to the root folder of your mongoose schema objects>"
         }
       }
     }
   }
   

3. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Claude Desktop.
4. تأكد من التكامل بتنفيذ أمر قاعدة بيانات.

Cursor

1. ثبّت Node.js (إصدار 18 أو أعلى) وMongoDB.
2. افتح واجهة إعدادات Cursor.
3. أضف JSON التالي تحت MCP Servers:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to mongoose schemas>"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تحميل Cursor.
5. اختبر ذلك عن طريق تنفيذ استعلام قاعدة بيانات من خلال Cursor.

Cline

1. تأكد من المتطلبات: Node.js (إصدار 18 أو أعلى) وMongoDB.
2. حرر ملف إعدادات Cline الخاص بك.
3. أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to mongoose schemas>"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من عمل الخادم بتنفيذ أمر مدعوم.

تأمين مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات

قم دائمًا بتخزين البيانات الحساسة مثل MONGODB_URI في متغيرات البيئة. مثال على الإعداد:

{
  "mcpServers": {
    "mongodb-mongoose": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mongo-mongoose-mcp"
      ],
      "env": {
        "MONGODB_URI": "${MONGODB_URI}",
        "SCHEMA_PATH": "${SCHEMA_PATH}"
      },
      "inputs": {
        "MONGODB_URI": "set in environment",
        "SCHEMA_PATH": "set in environment"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في تدفق العمل الخاص بك في FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وقم بتوصيله بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

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

{
  "mongodb-mongoose": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “mongodb-mongoose” إلى اسم خادم MCP الفعلي واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

دعم الجذور: ⛔ (لا يوجد ذكر في الوثائق/المستودع)

بين الجدولين، يعد تنفيذ خادم MCP هذا قويًا من حيث أدوات قاعدة البيانات وتوثيق الإعداد، لكنه يفتقر إلى المعلومات حول القوالب، الموارد الصريحة، الجذور، ودعم أخذ العينات. إنه قوي وظيفيًا لكنه ليس مكتملاً من حيث مفاهيم MCP المتقدمة.

رأينا

تقييم MCP: 6/10
يتميز MongoDB Mongoose MCP بتوثيق جيد للإعداد واستخدام الأدوات، مما يجعله عمليًا للمطورين المهتمين بعمليات قواعد البيانات. ومع ذلك، فإن غياب قوالب الأوامر، الموارد الصريحة، الجذور، وميزات أخذ العينات يحد من اكتماله لتدفقات عمل MCP المتقدمة.

تقييم MCP