ArangoDB MCP-server

Hvad gør “ArangoDB” MCP-serveren?

ArangoDB MCP-serveren er en TypeScript-baseret Model Context Protocol (MCP)-server, der tilbyder problemfri databaseinteraktion med ArangoDB. Som et stærkt bindeled mellem AI-assistenter og ArangoDB-databasen gør den det muligt for udviklere og LLM-baserede agenter at udføre kernefunktioner direkte via standardiserede MCP-værktøjer. Serveren muliggør opgaver som dataforespørgsler, indsættelse og opdatering af dokumenter, samlingsstyring og backup – alt sammen via enkle værktøjsopkald. Dens integration med platforme som Claude, VSCode (via udvidelser som Cline) m.fl. gør den til en alsidig backend til at styrke udviklingsarbejdsgange, der kræver realtids- eller programmatisk adgang til strukturerede data.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er specifikt nævnt i repositoryet.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i repository-dokumentationen.

Liste over Værktøjer

• arango_query
  Kør AQL (ArangoDB Query Language)-forespørgsler. Modtager en forespørgselsstreng og evt. bind-variabler, returnerer resultater som JSON.

• arango_insert
  Indsæt dokumenter i samlinger. Kræver samlingsnavn og dokumentobjekt; genererer automatisk dokumentnøgle, hvis ikke angivet.

• arango_update
  Opdater eksisterende dokumenter i en samling. Kræver samlingsnavn, dokumentnøgle og opdateringsobjekt.

• arango_remove
  Fjern dokumenter fra samlinger. Kræver samlingsnavn og dokumentnøgle.

• arango_backup
  Tag backup af alle samlinger til JSON-filer i en angivet mappe; nyttigt til datamigrering og backup.

• arango_list_collections
  List alle samlinger i databasen og returnér deres navne, ID’er og typer.

• arango_create_collection
  Opret en ny samling (dokument- eller edge-type) med muligheder for navn, type og synkroniseringsadfærd.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Databasestyring
  Udfør nemt CRUD-operationer (opret, læs, opdater, slet) på ArangoDB-samlinger direkte fra AI-drevne værktøjer eller chatagenter.

• Kodebaseudforskning til datadrevne projekter
  Giv udviklere mulighed for at forespørge og ændre applikationsdata uden at forlade udviklingsmiljøet og gør dataudforskning lettere.

• Automatiserede databackups og migrering
  Brug backupværktøjet til at eksportere samlingsdata som JSON, hvilket understøtter automatiserede backup-arbejdsgange og migreringer.

• Integration med AI-agenter
  Giv LLM’er og AI-assistenter (som Claude eller dem i VSCode via Cline) mulighed for at hente, opdatere eller analysere databasedata som en del af agentarbejdsgange.

• Dynamisk samlingsstyring
  Muliggør programmatisk oprettelse og listning af samlinger, hvilket understøtter hurtig prototyping eller multi-tenant-applikationer.

Sådan sættes den op

Windsurf

Ingen installationsvejledning angivet for Windsurf.

Claude

Ingen installationsvejledning angivet for Claude.

Cursor

Ingen installationsvejledning angivet for Cursor.

Cline (VSCode-udvidelse)

1. Forudsætninger: Sørg for, at du har VSCode (version 1.99.0 eller nyere) installeret.
2. Redigér/Opret MCP-konfiguration:
   • Arbejdsområde: .vscode/mcp.json
   • Bruger: Tilføj til VSCode-brugerindstillinger for global brug.
3. Tilføj ArangoDB MCP-server-konfigurationen:

   {
     "servers": {
       "arango-mcp": {
         "type": "stdio",
         "command": "npx",
         "args": ["arango-server"],
         "env": {
           "ARANGO_URL": "http://localhost:8529",
           "ARANGO_DB": "v20",
           "ARANGO_USERNAME": "app",
           "ARANGO_PASSWORD": "75Sab@MYa3Dj8Fc"
         }
       }
     }
   }
   

4. Start MCP-serveren:
   • Åbn Command Palette (Ctrl+Shift+P eller Cmd+Shift+P på Mac)
   • Kør MCP: Start Server og vælg arango-mcp.

Sikkerhed af API-nøgler

Det anbefales at bruge miljøvariabler til legitimationsoplysninger. Eksempel:

{
  "servers": {
    "arango-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["arango-server"],
      "env": {
        "ARANGO_URL": "${env:ARANGO_URL}",
        "ARANGO_DB": "${env:ARANGO_DB}",
        "ARANGO_USERNAME": "${env:ARANGO_USERNAME}",
        "ARANGO_PASSWORD": "${env:ARANGO_PASSWORD}"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-forløb skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion skal du indsætte dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "arango-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “arango-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP-server er veldokumenteret hvad angår værktøjsunderstøttelse og opsætning, især for VSCode/Cline. Dog mangler den eksplicitte prompt-skabeloner og ressourcebeskrivelser, og der er ingen omtale af sampling eller roots-understøttelse. Dens hovedstyrke er det omfattende sæt af databaseværktøjer og klar håndtering af miljøvariabler.
Samlet vurderer vi denne MCP-server til 7/10 for praktisk nytte og dokumentation, men mangler nogle avancerede MCP-funktioner.

MCP-score