“ArangoDB” MCP 서버는 어떤 역할을 하나요?

ArangoDB MCP 서버는 TypeScript 기반의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버로, ArangoDB와의 데이터베이스 상호작용을 원활하게 제공합니다. AI 어시스턴트와 ArangoDB 데이터베이스를 연결하는 강력한 다리 역할을 하며, 개발자와 LLM 기반 에이전트가 표준 MCP 툴을 통해 주요 데이터베이스 작업을 직접 수행할 수 있게 해줍니다. 이 서버를 통해 데이터 쿼리, 문서 삽입 및 갱신, 컬렉션 관리, 백업 등 다양한 작업을 간단한 툴 호출로 실행할 수 있습니다. Claude, VSCode(Cline 같은 확장 프로그램 포함) 등 다양한 플랫폼과의 연동으로, 실시간 또는 프로그래밍 방식의 구조적 데이터 접근이 필요한 개발 환경에 이상적인 백엔드 역할을 합니다.

프롬프트 목록

리포지토리에는 별도의 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

문서 내에 별도 MCP 리소스가 명확히 설명되어 있지 않습니다.

툴 목록

• arango_query
  AQL(ArangoDB Query Language) 쿼리 실행. 쿼리 문자열과 선택적 바인드 변수를 받아 결과를 JSON으로 반환합니다.

• arango_insert
  컬렉션에 문서 삽입. 컬렉션 이름과 문서 객체가 필요하며, 문서 키가 없을 경우 자동 생성됩니다.

• arango_update
  컬렉션 내 기존 문서 갱신. 컬렉션 이름, 문서 키, 갱신 객체가 필요합니다.

• arango_remove
  컬렉션에서 문서 삭제. 컬렉션 이름과 문서 키가 필요합니다.

• arango_backup
  모든 컬렉션을 지정된 디렉터리의 JSON 파일로 백업. 데이터 마이그레이션 및 백업에 유용합니다.

• arango_list_collections
  데이터베이스 내 모든 컬렉션의 이름, ID, 타입을 목록으로 반환합니다.

• arango_create_collection
  새 컬렉션(문서 또는 엣지 타입) 생성. 이름, 타입, 동기화 옵션 지정 가능.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리
  AI 기반 도구나 챗봇 에이전트에서 ArangoDB 컬렉션에 대해 CRUD 작업(생성, 조회, 갱신, 삭제)을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

• 데이터 중심 프로젝트의 코드베이스 탐색
  개발자가 개발 환경을 벗어나지 않고도 애플리케이션 데이터를 쿼리·수정할 수 있어 데이터 탐색이 간편해집니다.

• 자동화된 데이터 백업 및 마이그레이션
  백업 툴을 사용해 컬렉션 데이터를 JSON으로 내보내 자동화 백업 및 마이그레이션 워크플로우를 지원합니다.

• AI 에이전트와의 통합
  Claude나 VSCode(Cline 등) 기반 LLM 및 AI 어시스턴트가 데이터베이스를 조회, 갱신, 분석할 수 있어 에이전트 워크플로우에 실시간 데이터 활용이 가능합니다.

• 동적 컬렉션 관리
  컬렉션을 프로그래밍 방식으로 생성·목록화하여 빠른 프로토타이핑이나 멀티 테넌트 앱에 활용할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

Windsurf에 대한 별도의 설치 안내가 제공되지 않았습니다.

Claude

Claude에 대한 별도의 설치 안내가 제공되지 않았습니다.

Cursor

Cursor에 대한 별도의 설치 안내가 제공되지 않았습니다.

Cline (VSCode 확장)

1. 사전 준비: VSCode(버전 1.99.0 이상)가 설치되어 있어야 합니다.
2. MCP 설정 파일 편집/생성:
   • 워크스페이스: .vscode/mcp.json
   • 사용자 전체 적용: VSCode 사용자 설정에 추가
3. ArangoDB MCP 서버 설정 추가:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

4. MCP 서버 시작:
   • 명령 팔레트 열기(Ctrl+Shift+P 또는 Mac의 경우 Cmd+Shift+P)
   • MCP: Start Server 실행 후 arango-mcp 선택

API 키 보안

자격 증명은 환경 변수로 관리하는 것이 권장됩니다. 예시:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

FlowHunt 플로우에서 MCP 활용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 우선 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP를 하나의 툴로 활용할 수 있으며, 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “arango-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 교체해 주세요.

요약

총평

이 MCP 서버는 툴 지원 및 설치가 잘 문서화되어 있으며, 특히 VSCode/Cline 연동에 강점이 있습니다. 다만, 프롬프트 템플릿과 리소스 설명이 없고, 샘플링이나 roots 지원에 대한 언급도 없습니다. 환경 변수 처리와 데이터베이스 툴 세트가 잘 갖춰져 있는 것이 큰 장점입니다.
실용성과 문서화 기준으로 7/10을 평가합니다. 고급 MCP 기능 일부는 부족합니다.

MCP 점수