Serveur MCP ArangoDB
Connectez vos assistants IA à ArangoDB pour un accès, une gestion et une automatisation des données en temps réel grâce au serveur MCP ArangoDB de FlowHunt.

Que fait le serveur MCP “ArangoDB” ?
Le serveur MCP ArangoDB est un serveur Model Context Protocol (MCP) basé sur TypeScript qui offre des capacités d’interaction transparente avec la base de données ArangoDB. Agissant comme un puissant pont entre les assistants IA et la base de données ArangoDB, il permet aux développeurs et agents pilotés par LLM d’exécuter les opérations principales de base de données directement via des outils MCP standardisés. Ce serveur rend possible des tâches telles que l’interrogation de données, l’insertion et la mise à jour de documents, la gestion des collections et la réalisation de sauvegardes, le tout via des appels d’outils simples. Son intégration avec des plateformes comme Claude, VSCode (via des extensions comme Cline), et bien d’autres, en fait un backend polyvalent pour améliorer les workflows de développement nécessitant un accès structuré aux données en temps réel ou par programmation.
Liste des prompts
Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt.
Liste des ressources
Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation du dépôt.
Liste des outils
arango_query
Exécute des requêtes AQL (ArangoDB Query Language). Prend une requête sous forme de chaîne et, éventuellement, des variables de liaison, renvoie les résultats sous format JSON.arango_insert
Insère des documents dans des collections. Nécessite le nom de la collection et l’objet document ; la clé du document est générée automatiquement si non fournie.arango_update
Met à jour des documents existants dans une collection. Nécessite le nom de la collection, la clé du document et l’objet de mise à jour.arango_remove
Supprime des documents de collections. Nécessite le nom de la collection et la clé du document.arango_backup
Sauvegarde toutes les collections au format JSON dans un répertoire spécifié, utile pour la migration et la sauvegarde des données.arango_list_collections
Liste toutes les collections de la base de données, en renvoyant leurs noms, IDs et types.arango_create_collection
Crée une nouvelle collection (de type document ou arête), avec des options pour le nom, le type et le comportement de synchronisation.
Cas d’usage de ce serveur MCP
Gestion de base de données
Effectuez facilement des opérations CRUD (création, lecture, mise à jour, suppression) sur des collections ArangoDB directement depuis des outils ou agents conversationnels IA.Exploration de code pour projets orientés données
Permet aux développeurs d’interroger et de modifier les données de l’application sans quitter leur environnement de développement, facilitant l’exploration.Sauvegardes et migrations automatisées des données
Utilisez l’outil de sauvegarde pour exporter les données des collections au format JSON, prenant en charge les workflows de sauvegarde automatisés et facilitant les migrations.Intégration avec des agents IA
Donnez la capacité aux LLMs et assistants IA (comme Claude ou ceux de VSCode via Cline) de récupérer, mettre à jour ou analyser les données de la base dans le cadre de workflows agents.Gestion dynamique des collections
Autorisez la création et la liste des collections par programmation, pour le prototypage rapide ou les applications multi-locataires.
Comment le configurer
Windsurf
Aucune instruction de configuration fournie pour Windsurf.
Claude
Aucune instruction de configuration fournie pour Claude.
Cursor
Aucune instruction de configuration fournie pour Cursor.
Cline (extension VSCode)
- Prérequis : Assurez-vous que VSCode (version 1.99.0 ou supérieure) est installé.
- Éditer/Créer la config MCP :
- Espace de travail :
.vscode/mcp.json
- Utilisateur : Ajoutez aux paramètres utilisateur VSCode pour une utilisation globale.
- Espace de travail :
- Ajouter la configuration du serveur MCP ArangoDB :
{ "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" } } } }
- Démarrer le serveur MCP :
- Ouvrez la palette de commandes (
Ctrl+Shift+P
ouCmd+Shift+P
sur Mac) - Exécutez
MCP: Start Server
et sélectionnezarango-mcp
.
- Ouvrez la palette de commandes (
Sécurisation des clés API
Il est recommandé d’utiliser des variables d’environnement pour les identifiants. Exemple :
{
"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}"
}
}
}
}
Comment utiliser ce MCP dans des flows
Utilisation du MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration du système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :
{
"arango-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois la configuration effectuée, l’agent IA peut maintenant utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “arango-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.
Vue d’ensemble
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Vue d’ensemble | ✅ | MCP ArangoDB pour opérations base de données via ArangoDB |
Liste des prompts | ⛔ | Aucun modèle de prompt trouvé |
Liste des ressources | ⛔ | Aucune ressource MCP explicite documentée |
Liste des outils | ✅ | 7 outils pour la gestion des bases et collections |
Sécurisation des clés API | ✅ | Exemple avec variables d’environnement dans la config |
Prise en charge de l’échantillonnage | ⛔ | Non mentionné |
Notre avis
Ce serveur MCP est bien documenté pour le support des outils et la configuration, notamment pour VSCode/Cline. Cependant, il manque de modèles de prompts explicites et de descriptions de ressources, et il n’est pas fait mention du support de l’échantillonnage ou des roots. Son principal atout est une gamme complète d’outils base de données et une gestion claire des variables d’environnement.
Globalement, nous attribuons à ce serveur MCP la note de 7/10 pour son utilité pratique et sa documentation, bien qu’il manque certaines fonctionnalités MCP avancées.
Score MCP
Dispose d’une LICENCE | ✅ (MIT) |
---|---|
Au moins un outil | ✅ |
Nombre de Forks | 9 |
Nombre d’Étoiles | 30 |
Questions fréquemment posées
- Qu'est-ce que le serveur MCP ArangoDB ?
Le serveur MCP ArangoDB est un serveur basé sur TypeScript qui fait le lien entre les outils IA et ArangoDB. Il permet aux agents et développeurs d’exécuter des requêtes, de gérer les collections, d’effectuer des sauvegardes et plus encore — directement depuis des environnements comme FlowHunt, Claude ou VSCode.
- Quelles opérations ce serveur MCP prend-il en charge ?
Il prend en charge l’exécution de requêtes AQL, l’insertion, la mise à jour et la suppression de documents, la création et la liste des collections, ainsi que les sauvegardes de la base de données au format JSON.
- Puis-je utiliser ce serveur avec FlowHunt ?
Ouixa0! Ajoutez le composant MCP à votre workflow FlowHunt, configurez-le avec les détails du serveur MCP ArangoDB, et vos agents IA pourront accéder à tous les outils de la base de données de façon programmatique.
- Comment sécuriser mes identifiants de base de données ?
Vous devez toujours utiliser des variables d’environnement pour stocker les données sensibles comme les URLs, noms d’utilisateurs et mots de passe. L’exemple de configuration fourni montre comment les référencer avec ${env:VAR_NAME}.
- Quels sont les cas d'usage typiques ?
Les cas d’usage courants incluent la gestion de bases de données pour les opérations CRUD, les sauvegardes automatisées, l’exploration de données pilotée par l’IA, le prototypage rapide avec des collections dynamiques, et l’intégration d’un accès aux données en temps réel dans les workflows d’agent.
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