Servidor MCP MongoDB Mongoose

¿Qué hace el Servidor MCP “MongoDB Mongoose”?

El Servidor MCP MongoDB Mongoose es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite que asistentes de IA, como Claude, interactúen directamente con bases de datos MongoDB. Con soporte opcional de esquemas Mongoose, permite una validación robusta de datos y hooks operativos. Este servidor potencia flujos de trabajo impulsados por IA para realizar una amplia gama de tareas de base de datos, incluyendo consultas, agregación, inserción, actualización y gestión de colecciones de MongoDB. Su diseño admite operaciones tanto basadas en esquemas como sin esquema, proporcionando flexibilidad para diversos entornos de desarrollo. Al exponer acciones de base de datos como herramientas, MongoDB Mongoose MCP mejora la productividad del desarrollador, optimiza la gestión de datos y habilita el acceso seguro y en lenguaje natural a la infraestructura crítica de datos.

Lista de Prompts

No se listan plantillas de prompt explícitas en la documentación o archivos del repositorio.

Lista de Recursos

No se detallan recursos MCP explícitos en la documentación o archivos del repositorio.

Herramientas de Consulta

• find: Consultar documentos con filtrado y proyección.
• listCollections: Listar todas las colecciones disponibles en la base de datos.
• insertOne: Insertar un único documento en una colección.
• updateOne: Actualizar un único documento dentro de una colección.
• deleteOne: Eliminación suave de un documento (marca como eliminado sin removerlo).
• count: Contar documentos que coincidan con un filtro.
• aggregate: Realizar consultas de agregación usando pipelines.

Herramientas de Índice

• createIndex: Crear un nuevo índice en una colección.
• dropIndex: Eliminar un índice de una colección.
• indexes: Listar todos los índices de una colección específica.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión de Bases de Datos: Permite a los clientes de IA realizar operaciones CRUD, gestionar índices y consultar datos de forma segura a través de lenguaje natural, reduciendo la necesidad de acceso manual a la base de datos.
• Exploración de Datos: Permite a los desarrolladores explorar y analizar colecciones de MongoDB, ejecutar pipelines de agregación y generar insights de forma interactiva.
• Aplicación de Esquemas: Con integración de Mongoose, los desarrolladores pueden aplicar validación de datos y aprovechar hooks para una gestión de datos más limpia.
• Flujos de Eliminación Suave: Admite patrones de eliminación suave, asegurando que los datos no se pierdan sino que queden marcados para eliminación y puedan recuperarse si es necesario.
• Prototipado Rápido: Facilita pruebas rápidas de cambios en esquemas de base de datos y modelos de datos directamente desde el asistente de IA sin scripts manuales.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js (v18+) y MongoDB instalados.
2. Ubica y edita tu archivo de configuración de Windsurf.
3. Agrega el servidor MCP MongoDB Mongoose a la sección 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. Guarda el archivo y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor MCP esté en ejecución y accesible.

Claude

1. Abre Configuración de Claude Desktop > Desarrollador > Editar configuración.
2. Agrega el servidor MCP MongoDB Mongoose en tu 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. Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop.
4. Confirma la integración emitiendo un comando de base de datos.

Cursor

1. Instala Node.js (v18+) y MongoDB.
2. Abre la interfaz de configuración de Cursor.
3. Inserta el siguiente JSON en Servidores MCP:

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

4. Guarda y recarga Cursor.
5. Prueba ejecutando una consulta de base de datos a través de Cursor.

Cline

1. Asegúrate de tener como requisitos previos Node.js (v18+) y MongoDB.
2. Edita tu archivo de configuración de Cline.
3. Agrega:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Cline.
5. Confirma que el servidor funciona emitiendo un comando soportado.

Protección de Claves API

Guarda siempre datos sensibles como MONGODB_URI en variables de entorno. Ejemplo de configuración:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Cómo usar este MCP dentro de flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo 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 del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "mongodb-mongoose": {
    "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 “mongodb-mongoose” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Soporte de roots: ⛔ (No se menciona en docs/repositorio)

De acuerdo con ambas tablas, esta implementación de servidor MCP es sólida en cuanto a herramientas de base de datos y documentación de configuración, pero carece de información sobre prompts, recursos explícitos, roots y soporte de muestreo. Es funcionalmente fuerte pero no está completamente equipada para conceptos MCP más avanzados.

Nuestra opinión

Puntuación MCP: 6/10
MongoDB Mongoose MCP está bien documentado en cuanto a configuración y uso de herramientas, lo que lo hace práctico para desarrolladores enfocados en operaciones de base de datos. Sin embargo, la ausencia de plantillas de prompt, recursos explícitos, raíces y funciones de muestreo limita su completitud para flujos de trabajo MCP avanzados.

Puntuación MCP