Servidor MCP de Couchbase

¿Qué hace el Servidor MCP de “Couchbase”?

El Servidor MCP de Couchbase es una implementación del Model Context Protocol (MCP) que permite a Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y asistentes de IA interactuar directamente con datos almacenados en clústeres de Couchbase. Actuando como middleware, este servidor permite la integración sin fisuras de operaciones de bases de datos Couchbase en flujos de trabajo de desarrollo potenciados por IA. Soporta tareas como obtener la estructura de colecciones, acceder a documentos por ID, actualizar o eliminar documentos y ejecutar consultas SQL++. Al conectar LLMs a datos en vivo de Couchbase, los desarrolladores pueden automatizar la gestión de bases de datos, aumentar la productividad y simplificar operaciones complejas de datos a través de interfaces en lenguaje natural. El servidor puede configurarse en modo solo lectura o lectura/escritura y es compatible con varios clientes MCP como Claude Desktop, Cursor y Windsurf.

Lista de Prompts

No se proporciona información sobre plantillas de prompt en el repositorio.

Lista de Recursos

No existen definiciones explícitas de recursos documentadas en los archivos del repositorio ni en el README.

Lista de Herramientas

• Obtener una lista de todos los scopes y colecciones: Recupera metadatos sobre la organización de un bucket de Couchbase especificado.
• Obtener la estructura de una colección: Accede a información estructural (esquema) de una colección determinada.
• Obtener un documento por ID: Extrae un documento de un scope y colección especificados usando su ID único.
• Insertar o actualizar un documento por ID: Inserta o actualiza un documento en un scope y colección especificados.
• Eliminar un documento por ID: Elimina un documento de un scope y colección especificados.
• Ejecutar una consulta SQL++: Ejecuta una consulta SQL++ de solo lectura (o con capacidad de escritura opcional) sobre un scope especificado. Por defecto, las consultas que modifican datos están deshabilitadas por seguridad.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión de bases de datos: Automatiza operaciones comunes como agregar, actualizar o eliminar documentos directamente desde interfaces de IA, reduciendo el trabajo manual.
• Exploración de datos: Permite a desarrolladores y agentes de IA explorar rápidamente estructuras, colecciones y contenido de documentos para analítica o depuración.
• Consultas interactivas: Habilita consultas en lenguaje natural que se traducen a SQL++ y se ejecutan en Couchbase, facilitando el acceso a datos para usuarios no expertos.
• Informes automáticos: Facilita la generación de informes dinámicos consultando y agregando datos mediante flujos de trabajo impulsados por IA.
• Integración fluida en flujos de desarrollo: Mejora la productividad integrando el acceso a datos de Couchbase en herramientas como Claude, Cursor o Windsurf, optimizando tareas de codificación y documentación con contexto.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Prerrequisitos: Asegúrate de tener Python 3.10+ y uv instalados; acceso a un clúster de Couchbase.
2. Clona el repositorio:

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

3. Edita la configuración del cliente MCP de Windsurf para incluir el servidor MCP de Couchbase:

   {
     "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. Reinicia Windsurf para aplicar los cambios.
5. Verifica la conectividad ejecutando una consulta de prueba.

Claude

1. Prerrequisitos: Python 3.10+, uv, acceso a clúster de Couchbase, Claude Desktop instalado.
2. Clona el repositorio del Servidor MCP de Couchbase.
3. Localiza el archivo de configuración:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Añade la configuración del servidor como se muestra arriba en la sección mcpServers.
5. Reinicia Claude Desktop.
6. Prueba consultando datos de Couchbase desde la interfaz de Claude.

Cursor

1. Asegúrate de tener Python 3.10+, uv y acceso a un clúster de Couchbase.
2. Clona el repositorio e instala dependencias si es necesario.
3. Añade el servidor MCP de Couchbase a la configuración de 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. Reinicia Cursor.
5. Verifica realizando una operación en la base de datos.

Cline

1. Cumple los prerrequisitos: Python 3.10+, uv, clúster de Couchbase.
2. Clona el repositorio localmente.
3. Agrega lo siguiente a la configuración MCP de 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. Guarda los cambios y reinicia Cline.
5. Confirma la configuración realizando una acción en la base de datos.

Cómo asegurar las claves API:
Todos los valores sensibles (por ejemplo, CB_PASSWORD) se almacenan como variables de entorno en la sección env de la configuración.
Ejemplo:

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

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “couchbase” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según las tablas anteriores, el Servidor MCP de Couchbase está bien documentado en cuanto a configuración y exposición de herramientas, pero carece de plantillas de prompt explícitas, definiciones de recursos y documentación sobre soporte de muestreo/roots. Su utilidad en tareas de bases de datos es clara, pero podría mejorar con más características nativas de MCP. Le daría una puntuación de 6/10 para uso general con LLM y desarrollo.

Puntuación MCP