MongoDB MCPサーバー

「MongoDB」MCPサーバーの役割

MongoDB MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとMongoDBデータベースの間の橋渡し役を担います。AI駆動のツールやエージェント、ワークフローがMongoDBインスタンスと直接接続し、標準化されたMCPインターフェースを通してシームレスにデータベースクエリ・管理・データ取得を行うことができます。データベース操作を簡単にアクセス可能なリソースやツールとして公開することで、MongoDB MCPサーバーは開発者にデータベース作業の自動化、開発ワークフローの強化、MongoDBデータのLLMアプリへの統合を可能にします。特に、AIアシスタントが構造化データとやり取りし、CRUD操作や分析・レポート作成などをMCP標準の相互運用性とセキュリティのもとで実行する必要がある場面で有用です。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なリソース定義は見つかりませんでした。

ツール一覧

リポジトリファイル（server.pyやsrcディレクトリ等）に詳細なツールリストは見つかりませんでした。

このMCPサーバーのユースケース

• データベース管理: AIアシスタントや開発者がMCP経由でMongoDBデータベースにプログラム的に接続し、クエリやデータ更新などの処理を実行可能。
• 分析用データ取得: レポートやダッシュボード、LLM分析用途のためにMongoDBからのデータ抽出を自動化。
• アプリケーション統合: MongoDBデータベースを様々な開発環境のLLMエージェントやツールに簡単に接続し、迅速なプロトタイピングや本番展開を支援。
• 自動データ処理: LLMがMongoDBコレクション上でフィルタ・集計・変換等のデータ処理操作をトリガー可能。

セットアップ方法

Windsurf

1. 前提条件をインストール（Node.js、MongoDB）。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersセクションにMongoDB MCPサーバーを追加します。
4. 保存してWindsurfを再起動します。
5. Windsurfインターフェースで接続を確認します。

{
  "mcpServers": {
    "mongodb-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiliczsh/mcp-mongo-server@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Node.jsとMongoDBがインストールされていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを探します。
3. mcpServersにMongoDB MCPサーバーを挿入します。
4. Claudeを再起動します。
5. Claude UIでサーバーステータスを確認します。

{
  "mcpServers": {
    "mongodb-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiliczsh/mcp-mongo-server@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Node.jsとMongoDBをインストールします。
2. CursorのMCP設定を編集します。
3. mcpServersリストにMongoDB MCPサーバーを追加します。
4. 保存してCursorを再起動します。
5. Cursorでサーバーが動作しているか確認します。

{
  "mcpServers": {
    "mongodb-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiliczsh/mcp-mongo-server@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. 依存関係（Node.js、MongoDB）をインストールします。
2. ClineのMCPサーバー用設定ファイルを開きます。
3. MongoDB MCPサーバーを登録します。
4. ファイルを保存してClineを再起動します。
5. Clineの診断機能でセットアップを確認します。

{
  "mcpServers": {
    "mongodb-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiliczsh/mcp-mongo-server@latest"]
    }
  }
}

APIキーの保護

サーバーがAPIキーや機密入力を必要とする場合は、環境変数を使用してください：

{
  "mcpServers": {
    "mongodb-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kiliczsh/mcp-mongo-server@latest"],
      "env": {
        "MONGODB_URI": "your-mongodb-uri"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用方法

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローへ追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、下記JSON形式でMCPサーバー情報を入力してください：

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、全機能・能力にアクセス可能となります。“mongodb-mcp"は実際のサーバー名に、URL部分は自分のMCPサーバーのURLにそれぞれ置き換えてください。

概要

総評

表から分かる通り、MCP MongoDBサーバーはセットアップや利用に必要な基本情報は提供していますが、プロンプト・リソース・ツールの明示的なドキュメントは不足しています。AIとMongoDB統合の実用的な架け橋ですが、プロトコルの詳細なプリミティブがないため柔軟性や透明性に欠けます。シンプルな用途には役立ちますが、より豊富なドキュメントやリソース／ツール一覧の充実が望まれます。

MCPスコア

評価: 4/10 – 基本的な実用性とオープンソース性は十分ですが、プロトコル面やドキュメントの詳細さが不足しており、応用や多様なMCP用途にはやや物足りません。