Serveur MCP MongoDB Mongoose

Que fait le serveur MCP “MongoDB Mongoose” ?

Le serveur MCP MongoDB Mongoose est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui permet aux assistants IA, comme Claude, d’interagir directement avec des bases de données MongoDB. Avec le support optionnel des schémas Mongoose, il permet une validation robuste des données et l’utilisation de hooks opérationnels. Ce serveur permet aux workflows pilotés par IA d’effectuer une large gamme de tâches de base de données, telles que la requête, l’agrégation, l’insertion, la mise à jour et la gestion des collections MongoDB. Sa conception prend en charge les opérations avec ou sans schéma, offrant une grande flexibilité pour divers environnements de développement. En exposant les actions de base de données comme des outils, MongoDB Mongoose MCP améliore la productivité des développeurs, simplifie la gestion des données et permet un accès sécurisé et en langage naturel à l’infrastructure de données critique.

Liste des prompts

Aucun template de prompt explicite n’est listé dans la documentation du dépôt ou les fichiers.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est détaillée dans la documentation ou les fichiers du dépôt.

Outils de requête

• find : Interroger des documents avec filtres et projection.
• listCollections : Lister toutes les collections disponibles dans la base.
• insertOne : Insérer un document dans une collection.
• updateOne : Mettre à jour un document dans une collection.
• deleteOne : Suppression douce d’un document (marqué supprimé mais non effacé).
• count : Compter les documents correspondant à un filtre.
• aggregate : Effectuer des requêtes d’agrégation via des pipelines.

Outils d’index

• createIndex : Créer un nouvel index sur une collection.
• dropIndex : Supprimer un index d’une collection.
• indexes : Lister tous les index d’une collection.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion de base de données : Permet aux clients IA d’effectuer des opérations CRUD, de gérer les index et d’interroger les données en toute sécurité en langage naturel, réduisant le besoin d’accès manuel à la base.
• Exploration de données : Permet aux développeurs d’explorer et d’analyser les collections MongoDB, d’exécuter des pipelines d’agrégation et de générer des insights de façon interactive.
• Application de schéma : Avec Mongoose, les développeurs peuvent appliquer la validation des données et utiliser des hooks pour une gestion plus propre.
• Workflows de suppression douce : Prend en charge les modèles de suppression douce, garantissant que les données ne sont pas perdues mais simplement marquées comme supprimées et récupérables si besoin.
• Prototypage rapide : Facilite les tests rapides de changements de schéma et de modèles de données directement depuis l’assistant IA sans script manuel.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js (v18+) et MongoDB sont installés.
2. Localisez et modifiez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP MongoDB Mongoose dans la section 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. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur MCP fonctionne et est accessible.

Claude

1. Ouvrez les paramètres Claude Desktop > Développeur > Modifier la config.
2. Ajoutez le serveur MCP MongoDB Mongoose dans votre 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. Enregistrez la configuration et redémarrez Claude Desktop.
4. Confirmez l’intégration en lançant une commande base de données.

Cursor

1. Installez Node.js (v18+) et MongoDB.
2. Ouvrez l’interface de configuration de Cursor.
3. Ajoutez le JSON suivant dans 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. Sauvegardez et rechargez Cursor.
5. Testez en lançant une requête base de données via Cursor.

Cline

1. Prérequis : Node.js (v18+) et MongoDB.
2. Modifiez votre fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez :

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

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cline.
5. Confirmez le bon fonctionnement du serveur en lançant une commande supportée.

Sécuriser les clés API

Stockez toujours les données sensibles telles que MONGODB_URI dans des variables d’environnement. Exemple de configuration :

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système du MCP, indiquez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "mongodb-mongoose": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “mongodb-mongoose” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Support des roots : ⛔ (Non mentionné dans la doc/dépôt)

Entre les deux tableaux, cette implémentation de serveur MCP est solide pour les outils base de données et la documentation d’installation, mais manque d’informations sur les prompts, ressources explicites, roots et support du sampling. Elle est fonctionnellement robuste mais pas complète pour les concepts MCP avancés.

Notre avis

Score MCP : 6/10
Le MCP MongoDB Mongoose est bien documenté pour l’installation et l’utilisation des outils, ce qui le rend pratique pour les développeurs axés sur les opérations de base de données. Cependant, l’absence de templates de prompt, de ressources explicites, de roots et de fonctionnalités de sampling limite son exhaustivité pour des workflows MCP avancés.

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