Illustrazione SaaS minimalista per integrazione ArangoDB

Agente AI per ArangoDB MCP Server

Integra e automatizza senza sforzo le operazioni sul database ArangoDB con il server MCP open-source per ArangoDB. Esegui facilmente query AQL, gestisci collezioni, esegui backup dei dati e operazioni CRUD direttamente dai tuoi strumenti preferiti come Claude o VSCode. Accelera i flussi di lavoro di sviluppo, semplifica la gestione del database e ottimizza il DevOps per ArangoDB.

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Icone database e integrazione per operazioni ArangoDB

Operazioni Database Complete

Sfrutta la potenza di ArangoDB con strumenti ottimizzati per query, inserimento, aggiornamento, rimozione di documenti e gestione delle collezioni. Esegui query AQL complesse, automatizza le attività quotidiane sul database e migliora la produttività con risposte affidabili in formato JSON. Perfetto per sviluppatori e data engineer che necessitano di automazione veloce e flessibile.

Esecuzione Query AQL.
Esegui potenti query AQL di ArangoDB con supporto parametrizzato e ottieni risultati JSON istantanei.
Inserimento & Aggiornamento Documenti.
Inserisci facilmente nuovi documenti o aggiorna quelli esistenti in qualsiasi collezione con gestione automatica delle chiavi.
Rimozione Documenti.
Elimina documenti in modo sicuro tra le collezioni con ritorno completo dei metadati per la tracciabilità.
Gestione Collezioni.
Elenca, crea e configura collezioni di documenti o edge per la massima flessibilità.
Icone backup e server per protezione dati ArangoDB

Backup & Migrazione Dati Semplici

Proteggi i dati di sviluppo con strumenti di backup robusti—esegui backup di tutte o solo alcune collezioni in file JSON per un facile ripristino o migrazione. Progettato per esportazioni veloci, affidabili e integrazione senza soluzione di continuità nei tuoi pipeline DevOps.

Backup con Un Click.
Esporta tutte le collezioni ArangoDB in file JSON—ideale per sviluppo locale e migrazione.
Backup Selettivo Collezioni.
Scegli collezioni specifiche da salvare, ottimizzando spazio e trasferimento nello sviluppo.
Pratiche di Sviluppo Sicure.
Solo per uso di sviluppo, garantendo che i dati di produzione restino sicuri e isolati.
Editor di codice e simboli di integrazione per automazione ArangoDB

Integrato con Claude, VSCode e altro

Collega direttamente ArangoDB MCP Server a Claude desktop, VSCode tramite estensione Cline e altri strumenti compatibili MCP. Abilita query tramite chat, script automatici e gestione del database senza necessità di configurazione manuale.

Integrazione VSCode & Cline.
Configura in VSCode per una gestione database tramite chat e workflow alimentati da agenti.
Supporto Claude Desktop.
Installa direttamente per accesso immediato agli strumenti ArangoDB dall'interfaccia chat di Claude.

INTEGRAZIONE MCP

Strumenti disponibili per l'integrazione MCP ArangoDB

I seguenti strumenti sono disponibili come parte dell'integrazione MCP con ArangoDB:

arango_query

Esegui query AQL con variabili di bind opzionali per recuperare e filtrare dati direttamente da ArangoDB.

arango_insert

Inserisce documenti nelle collezioni specificate, generando automaticamente le chiavi se non fornite.

arango_update

Aggiorna documenti esistenti nelle collezioni specificando la chiave del documento e l'oggetto di aggiornamento.

arango_remove

Rimuove documenti dalle collezioni utilizzando il nome della collezione e la chiave del documento.

arango_backup

Esegue backup di tutte o solo alcune collezioni in file JSON per migrazione o recupero dati.

arango_list_collections

Elenca tutte le collezioni nel database, inclusi nomi, ID e tipi.

arango_create_collection

Crea nuove collezioni di documenti o edge nel database con opzioni configurabili.

Potenzia i tuoi workflow ArangoDB

Prova una gestione del database senza soluzione di continuità con il server MCP basato su TypeScript per ArangoDB. Integra con Claude, VSCode e altri per query, backup e automazione senza sforzo.

Screenshot della landing page di ArangoDB

Cos'è ArangoDB

ArangoDB è una delle principali aziende di database multi-modello, che offre una soluzione ad alte prestazioni, scalabile e flessibile progettata per le applicazioni moderne. Fondata nel 2015 a Colonia, Germania, ArangoDB alimenta la piattaforma ArangoGraph Insights, che integra modelli di dati documentali, key/value e grafici in un unico motore database. Questo approccio unico consente alle organizzazioni di gestire diversi tipi di dati e query complesse in modo efficiente su un'unica piattaforma. ArangoDB è ampiamente utilizzato per alimentare applicazioni enterprise, analisi in tempo reale e knowledge graph, ed è noto per la facilità di implementazione, il supporto per architetture distribuite e un ecosistema robusto. L'azienda si impegna ad accelerare l'innovazione consentendo a sviluppatori, data scientist e imprese di ottenere insight preziosi grazie a una gestione fluida di dati complessi e interconnessi.

Funzionalità

Cosa possiamo fare con ArangoDB

ArangoDB offre una piattaforma database multi-modello estremamente versatile che consente di archiviare, interrogare e analizzare dati in modalità documentale, grafica e key/value. La sua architettura robusta offre strumenti e integrazioni per costruire applicazioni moderne, gestire relazioni complesse e scalare orizzontalmente per esigenze enterprise.

Modellazione dati flessibile
Archivia documenti, grafi e dati key/value in un unico database.
Query potenti
Utilizza AQL (ArangoDB Query Language) per operazioni analitiche e traversing complesse.
Analisi in tempo reale
Abilita analisi dati e insight in tempo reale su dataset connessi.
Architettura scalabile
Scala orizzontalmente con sharding e distribuzioni distribuite.
Integrazioni enterprise
Integra strumenti standard per analytics, visualizzazione e workflow AI/ML.
server vettorizzato e agente AI

Cos'è ArangoDB

Gli agenti AI possono trarre grande beneficio dalla piattaforma dati unificata di ArangoDB gestendo e interrogando in modo efficiente dati interconnessi, essenziali per knowledge graph, motori di raccomandazione e analisi in tempo reale. La capacità multi-modello consente ai sistemi AI di elaborare in modo flessibile dati strutturati, semi-strutturati e basati su grafi, abilitando insight più ricchi, decisioni più rapide e automazione più efficace.