MongoDB Mongoose MCP Server

Hvad gør “MongoDB Mongoose” MCP Server?

MongoDB Mongoose MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der gør det muligt for AI-assistenter som Claude at interagere direkte med MongoDB-databaser. Med valgfri Mongoose-schema-understøttelse giver den robust datavalidering og operationelle hooks. Denne server giver AI-drevne arbejdsgange mulighed for at udføre en bred vifte af databaseopgaver, herunder forespørgsler, aggregering, indsættelse, opdatering og styring af MongoDB-collections. Dens design understøtter både schema-baserede og schema-løse operationer, hvilket giver fleksibilitet til forskellige udviklingsmiljøer. Ved at eksponere databasehandlinger som værktøjer øger MongoDB Mongoose MCP udviklerproduktivitet, strømliner datastyring og muliggør sikker, naturlig sprog-adgang til kritisk datainfrastruktur.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er angivet i repository-dokumentationen eller filer.

Liste over Ressourcer

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

Forespørgselsværktøjer

• find: Forespørg dokumenter med filtrering og projektion.
• listCollections: Vis alle tilgængelige collections i databasen.
• insertOne: Indsæt et enkelt dokument i en collection.
• updateOne: Opdater et enkelt dokument i en collection.
• deleteOne: Soft delete af et enkelt dokument (markerer som slettet uden at fjerne det).
• count: Tæl dokumenter, der matcher et filter.
• aggregate: Udfør aggregeringsforespørgsler med pipelines.

Indeks-værktøjer

• createIndex: Opret et nyt indeks på en collection.
• dropIndex: Fjern et indeks fra en collection.
• indexes: Vis alle indekser for en specifik collection.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Databasestyring: Gør det muligt for AI-klienter at udføre CRUD-operationer, styre indekser og forespørge data sikkert via naturligt sprog – og reducerer behovet for manuel databaseadgang.
• Dataudforskning: Giver udviklere mulighed for at udforske og analysere MongoDB-collections, køre aggregeringspipelines og generere indsigter interaktivt.
• Schema-håndhævelse: Med Mongoose-integration kan udviklere håndhæve datavalidering og udnytte hooks til renere datastyring.
• Soft Deletion-workflows: Understøtter soft deletion-mønstre, så data ikke mistes men markeres til sletning og kan gendannes ved behov.
• Hurtig prototypeudvikling: Gør det nemt at teste databaseschema-ændringer og datamodeller direkte fra AI-assistenten uden manuel scripting.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js (v18+) og MongoDB er installeret.
2. Find og rediger din Windsurf konfigurationsfil.
3. Tilføj MongoDB Mongoose MCP server i sektionen 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. Gem filen og genstart Windsurf.
5. Verificér at MCP-serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Åbn Claude Desktop Indstillinger > Udvikler > Rediger konfiguration.
2. Tilføj MongoDB Mongoose MCP server i din 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. Gem konfigurationen og genstart Claude Desktop.
4. Bekræft integrationen ved at udføre en databasekommando.

Cursor

1. Installer Node.js (v18+) og MongoDB.
2. Åbn Cursors konfigurationsinterface.
3. Indsæt følgende JSON under 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. Gem og genindlæs Cursor.
5. Test ved at køre en databaseforespørgsel gennem Cursor.

Cline

1. Sørg for forudsætninger: Node.js (v18+) og MongoDB.
2. Rediger din Cline konfigurationsfil.
3. Tilføj:

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

4. Gem filen og genstart Cline.
5. Bekræft at serveren fungerer ved at udføre en understøttet kommando.

Sikring af API-nøgler

Opbevar altid følsomme oplysninger som MONGODB_URI i miljøvariabler. Eksempel på konfiguration:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang, 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 indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

{
  "mongodb-mongoose": {
    "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 “mongodb-mongoose” til det aktuelle navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Roots support: ⛔ (Intet nævnt i dokumentation/repo)

Blandt de to tabeller er denne MCP-server-implementering solid for databasetools og opsætningsdokumentation, men mangler information om prompts, eksplicitte ressourcer, roots og sampling support. Den er funktionsstærk, men ikke fuldt udbygget for mere avancerede MCP-koncepter.

Vores vurdering

MCP Score: 6/10
MongoDB Mongoose MCP er veldokumenteret med hensyn til opsætning og værktøjsbrug, hvilket gør den praktisk for udviklere med fokus på databaseoperationer. Fraværet af prompt-skabeloner, eksplicitte ressourcer, roots og sampling-funktioner begrænser dog dens komplethed til avancerede MCP-workflows.

MCP Score