MongoDB Mongoose MCP 서버

“MongoDB Mongoose” MCP 서버는 무엇을 하나요?

MongoDB Mongoose MCP 서버는 Claude와 같은 AI 어시스턴트가 MongoDB 데이터베이스와 직접 상호작용할 수 있게 해주는 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 선택적으로 Mongoose 스키마 지원도 제공하여 강력한 데이터 검증 및 운영 훅을 사용할 수 있습니다. 이 서버를 통해 AI 기반 워크플로우는 쿼리, 집계, 삽입, 업데이트, 컬렉션 관리 등 폭넓은 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다. 설계상 스키마 기반/스키마리스 연산을 모두 지원하여 다양한 개발 환경에 유연하게 대응할 수 있습니다. 데이터베이스 동작을 도구로 노출함으로써 MongoDB Mongoose MCP는 개발자의 생산성을 높이고 데이터 관리 업무를 간소화하며, 중요한 데이터 인프라에 안전하고 자연어 기반으로 접근할 수 있게 합니다.

프롬프트 목록

저장소 문서나 파일에 명시적 프롬프트 템플릿이 나와있지 않습니다.

리소스 목록

문서나 저장소 파일에 명시적인 MCP 리소스가 안내되어 있지 않습니다.

쿼리 도구

• find: 필터링 및 프로젝션으로 문서를 조회합니다.
• listCollections: 데이터베이스 내 모든 컬렉션을 나열합니다.
• insertOne: 컬렉션에 단일 문서를 삽입합니다.
• updateOne: 컬렉션 내 단일 문서를 업데이트합니다.
• deleteOne: 단일 문서를 소프트 삭제(실제 삭제 없이 삭제로 마킹)합니다.
• count: 필터와 일치하는 문서 수를 셉니다.
• aggregate: 파이프라인을 이용해 집계 쿼리를 수행합니다.

인덱스 도구

• createIndex: 컬렉션에 새 인덱스를 생성합니다.
• dropIndex: 컬렉션에서 인덱스를 제거합니다.
• indexes: 특정 컬렉션의 모든 인덱스를 나열합니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 데이터베이스 관리: AI 클라이언트가 자연어로 CRUD 작업, 인덱스 관리, 데이터 쿼리를 안전하게 수행하여 수동 접근 필요를 줄입니다.
• 데이터 탐색: 개발자가 MongoDB 컬렉션을 탐색하고, 집계 파이프라인을 실행하며, 대화식으로 인사이트를 생성할 수 있습니다.
• 스키마 강제 적용: Mongoose 통합으로 데이터 검증을 적용하고, 훅을 활용하여 더 깨끗한 데이터 관리를 할 수 있습니다.
• 소프트 삭제 워크플로우: 소프트 삭제 패턴을 지원하여 데이터가 실제로 삭제되지 않고, 필요시 복구할 수 있도록 마킹합니다.
• 빠른 프로토타이핑: AI 어시스턴트에서 직접 데이터베이스 스키마 변경 및 데이터 모델을 빠르게 테스트할 수 있어 수동 스크립팅이 필요 없습니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js(v18+)와 MongoDB가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 찾고 편집하세요.
3. mcpServers 섹션에 MongoDB Mongoose MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to the root folder of your mongoose schema objects>"
         }
       }
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 실행 중이고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. Claude Desktop 설정 > 개발자 > 설정 편집을 엽니다.
2. claude_desktop_config.json에 MongoDB Mongoose MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to the root folder of your mongoose schema objects>"
         }
       }
     }
   }
   

3. 설정을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
4. 데이터베이스 명령을 내려 통합을 확인하세요.

Cursor

1. Node.js(v18+)와 MongoDB를 설치하세요.
2. Cursor의 설정 인터페이스를 엽니다.
3. MCP Servers에 아래 JSON을 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to mongoose schemas>"
         }
       }
     }
   }
   

4. 저장하고 Cursor를 리로드하세요.
5. Cursor를 통해 쿼리를 실행하여 테스트하세요.

Cline

1. Node.js(v18+)와 MongoDB가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 편집하세요.
3. 아래를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to mongoose schemas>"
         }
       }
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 지원되는 명령어를 실행하여 서버가 정상 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안

MONGODB_URI와 같은 민감한 데이터는 항상 환경 변수에 저장하세요. 예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "mongodb-mongoose": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mongo-mongoose-mcp"
      ],
      "env": {
        "MONGODB_URI": "${MONGODB_URI}",
        "SCHEMA_PATH": "${SCHEMA_PATH}"
      },
      "inputs": {
        "MONGODB_URI": "set in environment",
        "SCHEMA_PATH": "set in environment"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP 사용하기

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

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

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

설정이 완료되면 해당 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “mongodb-mongoose"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버의 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

Roots 지원: ⛔ (문서/저장소에 언급 없음)

두 표를 종합하면, 이 MCP 서버 구현은 데이터베이스 도구 및 설정 문서화에 충실하지만, 프롬프트, 명시적 리소스, roots, 샘플링 지원 정보는 부족합니다. 기능적으로 강력하지만 고급 MCP 개념 측면에서는 완전하지 않습니다.

의견

MCP 점수: 6/10
MongoDB Mongoose MCP는 설정 및 도구 사용법이 잘 문서화되어 있어 데이터베이스 작업에 집중하는 개발자에게 실용적입니다. 그러나 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스, roots, 샘플링 기능이 없어 고급 MCP 워크플로우에는 아쉬움이 남습니다.

MCP 점수