“Couchbase” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Couchbase MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)의 구현체로, 대형 언어 모델(LLM)과 AI 어시스턴트가 Couchbase 클러스터에 저장된 데이터와 직접 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이 서버는 미들웨어 역할을 하며, Couchbase 데이터베이스 작업을 AI 기반 개발 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다. 컬렉션 구조 조회, ID로 문서 접근, 문서 업서트 또는 삭제, SQL++ 쿼리 실행 등의 작업을 지원합니다. LLM을 실시간 Couchbase 데이터와 연결함으로써 개발자는 데이터베이스 관리를 자동화하고, 생산성을 향상시키며, 복잡한 데이터 작업을 자연어 인터페이스로 간소화할 수 있습니다. 서버는 읽기 전용 또는 읽기/쓰기 모드로 설정할 수 있으며, Claude Desktop, Cursor, Windsurf 등 다양한 MCP 클라이언트와 호환됩니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿 정보가 제공되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 파일 또는 README에 명시적인 리소스 정의가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 모든 스코프 및 컬렉션 목록 조회: 지정된 Couchbase 버킷의 조직에 대한 메타데이터를 조회합니다.
• 컬렉션 구조 가져오기: 지정 컬렉션의 구조(스키마) 정보를 확인합니다.
• ID로 문서 가져오기: 스코프와 컬렉션을 지정해 고유 ID로 문서를 조회합니다.
• ID로 문서 업서트: 스코프와 컬렉션에 문서를 삽입하거나 업데이트합니다.
• ID로 문서 삭제: 스코프와 컬렉션에서 문서를 삭제합니다.
• SQL++ 쿼리 실행: 지정된 스코프에서 읽기 전용 또는 (선택적으로) 쓰기 허용 SQL++ 쿼리를 실행합니다. 기본적으로 데이터 수정 쿼리는 안전을 위해 비활성화되어 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 데이터베이스 관리: AI 인터페이스에서 직접 문서 추가, 수정, 삭제 등 자주 수행되는 데이터베이스 작업을 자동화하여 수작업을 줄입니다.
• 데이터 탐색: 개발자 및 AI 에이전트가 데이터 구조, 컬렉션, 문서 내용을 빠르게 탐색하여 분석 또는 디버깅에 활용할 수 있습니다.
• 인터랙티브 쿼리: 자연어 쿼리를 SQL++로 변환하여 Couchbase에서 실행, 비전문가도 쉽게 데이터 조회가 가능합니다.
• 자동 보고서 생성: AI 기반 워크플로로 데이터를 쿼리하고 집계하여 동적 보고서를 자동 생성할 수 있습니다.
• 개발 워크플로에 원활한 통합: Claude, Cursor, Windsurf 등 도구에 Couchbase 데이터 접근을 통합하여 컨텍스트 기반 코딩 및 문서 작업 생산성을 높입니다.

설치 방법

Windsurf

1. 필수 조건: Python 3.10+ 및 uv가 설치되어 있고, Couchbase 클러스터에 접근할 수 있어야 합니다.
2. 저장소를 클론하세요:

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

3. Windsurf MCP 클라이언트 구성에 Couchbase MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "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. 변경 사항을 적용하려면 Windsurf를 재시작하세요.
5. 테스트 쿼리를 실행해 연결을 확인하세요.

Claude

1. 필수 조건: Python 3.10+, uv, Couchbase 클러스터 접근권, Claude Desktop 설치 필요.
2. Couchbase MCP 서버 저장소를 클론하세요.
3. 구성 파일 위치:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. 위 예시처럼 mcpServers 섹션에 서버 구성을 추가하세요.
5. Claude Desktop을 재시작하세요.
6. Claude 인터페이스에서 Couchbase 데이터를 쿼리하여 테스트하세요.

Cursor

1. Python 3.10+, uv, Couchbase 클러스터에 접근할 수 있어야 합니다.
2. 저장소를 클론하고 필요하다면 의존성을 설치하세요.
3. Cursor 구성에 Couchbase MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "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. Cursor를 재시작하세요.
5. 데이터베이스 작업을 실행하여 확인하세요.

Cline

1. 필수 조건 충족: Python 3.10+, uv, Couchbase 클러스터.
2. 저장소를 로컬에 클론하세요.
3. Cline의 MCP 구성에 다음을 추가하세요:

   {
     "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. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 데이터베이스 작업을 실행하여 설정을 확인하세요.

API 키 보안:
모든 민감한 값(예: CB_PASSWORD)은 구성의 env 섹션 환경 변수로 저장됩니다.
예시:

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

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하는 것부터 시작하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에서 아래의 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있게 됩니다. “couchbase"는 실제 MCP 서버 이름으로 변경하고, URL도 본인 MCP 서버 주소로 교체하세요.

요약

위 표를 바탕으로, Couchbase MCP 서버는 설치 및 도구 노출에 대해 잘 문서화되어 있으나, 명시적 프롬프트 템플릿, 리소스 정의, 샘플링/루트 지원 문서는 부족합니다. 데이터베이스 작업용 유틸리티는 명확하지만, 더 많은 MCP 네이티브 기능이 추가되면 좋을 것입니다. 일반 LLM 및 개발자 활용도 평점은 6/10입니다.

MCP 점수