Couchbase MCP Server

Cosa fa il server “Couchbase” MCP?

Il Couchbase MCP Server è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) che consente a Large Language Models (LLM) e assistenti AI di interagire direttamente con i dati archiviati nei cluster Couchbase. Agendo da middleware, questo server permette un’integrazione senza soluzione di continuità delle operazioni sul database Couchbase nei flussi di lavoro di sviluppo basati su AI. Supporta attività come il recupero della struttura delle collezioni, l’accesso ai documenti tramite ID, l’upsert o l’eliminazione di documenti ed esecuzione di query SQL++. Collegando gli LLM ai dati Couchbase in tempo reale, gli sviluppatori possono automatizzare la gestione del database, aumentare la produttività e semplificare operazioni complesse tramite interfacce in linguaggio naturale. Il server può essere configurato sia in modalità sola lettura che lettura/scrittura ed è compatibile con diversi client MCP come Claude Desktop, Cursor e Windsurf.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione sui template di prompt è fornita nel repository.

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Elenco delle Risorse

Nessuna definizione esplicita di risorse è documentata nei file del repository o nel README.

Elenco degli Strumenti

• Ottieni l’elenco di tutti gli scope e le collezioni: Recupera i metadati sull’organizzazione di un bucket Couchbase specificato.
• Ottieni la struttura di una collezione: Accedi alle informazioni strutturali (schema) per una data collezione.
• Ottieni un documento tramite ID: Recupera un documento da uno scope e una collezione specifici usando il suo ID univoco.
• Upsert di un documento tramite ID: Inserisce o aggiorna un documento in uno scope e una collezione specifici.
• Elimina un documento tramite ID: Rimuove un documento da uno scope e una collezione specifici.
• Esegui una query SQL++: Esegue una query SQL++ in sola lettura o (opzionalmente) abilitata alla scrittura su uno scope specificato. Per impostazione predefinita, le query che modificano i dati sono disabilitate per sicurezza.

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Casi d’Uso di questo MCP Server

• Gestione Database: Automatizza le operazioni comuni sul database come aggiungere, aggiornare o eliminare documenti direttamente da interfacce AI, riducendo la gestione manuale.
• Esplorazione Dati: Permette a sviluppatori e agenti AI di esplorare rapidamente strutture dati, collezioni e contenuti dei documenti per analisi o debugging.
• Query Interattive: Abilita interrogazioni in linguaggio naturale tradotte in SQL++ ed eseguite su Couchbase, rendendo il recupero dati accessibile anche ai non esperti.
• Reportistica Automatica: Facilita la generazione di report dinamici interrogando e aggregando dati tramite flussi di lavoro guidati da AI.
• Integrazione senza soluzione di continuità nei flussi Dev: Aumenta la produttività integrando l’accesso ai dati Couchbase in strumenti come Claude, Cursor o Windsurf, semplificando compiti di codifica e documentazione contestuali.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti: Assicurati che Python 3.10+ e uv siano installati; avere accesso a un cluster Couchbase.
2. Clona il repository:

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

3. Modifica la configurazione del client MCP di Windsurf per includere il Couchbase MCP server:

   {
     "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. Riavvia Windsurf per applicare le modifiche.
5. Verifica la connettività eseguendo una query di test.

Claude

1. Prerequisiti: Python 3.10+, uv , accesso al cluster Couchbase, Claude Desktop installato.
2. Clona il repository Couchbase MCP Server.
3. Individua il file di configurazione:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Aggiungi la configurazione del server come sopra nella sezione mcpServers.
5. Riavvia Claude Desktop.
6. Testa interrogando i dati Couchbase tramite l’interfaccia Claude.

Cursor

1. Assicurati di avere Python 3.10+, uv e accesso a un cluster Couchbase.
2. Clona il repository ed installa le dipendenze se necessario.
3. Aggiungi il Couchbase MCP server alla configurazione di 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. Riavvia Cursor.
5. Verifica eseguendo un’operazione sul database.

Cline

1. Soddisfa i prerequisiti: Python 3.10+, uv , cluster Couchbase.
2. Clona il repository localmente.
3. Aggiungi quanto segue alla configurazione MCP di 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. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Conferma la configurazione eseguendo un’azione sul database.

Sicurezza delle API Key:
Tutti i valori sensibili (es. CB_PASSWORD) sono memorizzati come variabili d’ambiente nella sezione env della configurazione.
Esempio:

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

Come usare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “couchbase” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alla tabella sopra, il Couchbase MCP Server è ben documentato per quanto riguarda configurazione ed esposizione degli strumenti, ma manca di template di prompt espliciti, definizioni di risorse e documentazione sul supporto sampling/roots. La sua utilità per i task di database è chiara, ma potrebbe essere migliorata con più feature MCP-native. Valuterei questo MCP server 6/10 per uso generale con LLM e sviluppatori.

MCP Score