MongoDB Mongoose MCP Server

Co dělá “MongoDB Mongoose” MCP Server?

MongoDB Mongoose MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který umožňuje AI asistentům, jako je Claude, přímo pracovat s databází MongoDB. Díky volitelné podpoře schémat Mongoose umožňuje robustní validaci dat a operační hooky. Tento server dává AI workflowům možnost provádět celou škálu databázových úloh, včetně dotazování, agregací, vkládání, aktualizací i správy kolekcí MongoDB. Jeho architektura podporuje jak schématické, tak neschématické operace a poskytuje flexibilitu pro různá vývojová prostředí. Tím, že vystavuje databázové akce jako nástroje, MongoDB Mongoose MCP zvyšuje produktivitu vývojářů, zjednodušuje správu dat a umožňuje bezpečný přístup k důležité infrastruktuře pomocí přirozeného jazyka.

Seznam promptů

V dokumentaci ani souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dokumentaci ani souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní MCP zdroje.

Dotazovací nástroje

• find: Vyhledávání dokumentů s filtrováním a projekcí.
• listCollections: Výpis všech kolekcí v databázi.
• insertOne: Vložení jednoho dokumentu do kolekce.
• updateOne: Aktualizace jednoho dokumentu v kolekci.
• deleteOne: Soft mazání jednoho dokumentu (označení jako smazaný bez fyzického odstranění).
• count: Spočítání dokumentů dle filtru.
• aggregate: Spuštění agregačních dotazů pomocí pipeline.

Nástroje pro práci s indexy

• createIndex: Vytvoření nového indexu na kolekci.
• dropIndex: Odstranění indexu z kolekce.
• indexes: Výpis všech indexů pro konkrétní kolekci.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Správa databáze: Umožňuje AI klientům provádět CRUD operace, spravovat indexy a bezpečně dotazovat data přirozeným jazykem, bez nutnosti ručního přístupu do databáze.
• Průzkum dat: Vývojáři mohou prozkoumávat a analyzovat kolekce MongoDB, spouštět agregační pipeline a interaktivně získávat poznatky.
• Vynucení schématu: Pomocí integrace Mongoose mohou vývojáři vynucovat validaci dat a využívat hooky pro čistší správu dat.
• Workflow soft mazání: Podpora vzorů soft mazání zajišťuje, že data nejsou ztracena, pouze označena pro smazání a lze je případně obnovit.
• Rychlé prototypování: Umožňuje rychlé testování změn schématu a datových modelů přímo z AI asistenta bez nutnosti ručního skriptování.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Node.js (v18+) a MongoDB.
2. Najděte a upravte konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte MongoDB Mongoose MCP server do sekce 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. Uložte soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že MCP server běží a je dostupný.

Claude

1. Otevřete Nastavení Claude Desktop > Vývojář > Upravit config.
2. Přidejte MongoDB Mongoose MCP server do claude_desktop_config.json:

   {
     "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. Uložte konfiguraci a restartujte Claude Desktop.
4. Ověřte integraci zadáním databázového příkazu.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js (v18+) a MongoDB.
2. Otevřete konfigurační rozhraní Cursor.
3. Vložte následující JSON do sekce 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. Uložte a znovu načtěte Cursor.
5. Otestujte dotazem přes Cursor.

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Node.js (v18+) a MongoDB.
2. Upravte konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte:

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

4. Uložte soubor a restartujte Cline.
5. Ověřte funkčnost serveru zadáním podporovaného příkazu.

Zabezpečení API klíčů

Citlivá data, jako je MONGODB_URI, vždy ukládejte do environment proměnných. Ukázka konfigurace:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Jak tento MCP používat ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro zapojení MCP serverů do workflow ve FlowHunt přidejte MCP komponentu do vašeho flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Jakmile je nakonfigurováno, AI agent již může tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “mongodb-mongoose” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vaší vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Podpora roots: ⛔ (V dokumentaci/repozitáři není zmíněno)

Mezi těmito dvěma tabulkami je tato implementace MCP serveru solidní pro databázové nástroje a dokumentaci nastavení, ale postrádá informace o promptech, explicitních zdrojích, roots a podpoře sampling. Je funkčně silný, ale není plně vybaven pro pokročilé MCP koncepty.

Náš názor

MCP skóre: 6/10
MongoDB Mongoose MCP je dobře zdokumentovaný pro nastavení i použití nástrojů, což je praktické pro vývojáře zaměřené na databázové operace. Absence šablon promptů, explicitních zdrojů, roots i sampling však omezuje jeho kompletnost pro pokročilé MCP workflow.

MCP skóre