Wat doet de “Couchbase” MCP Server?

De Couchbase MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die Large Language Models (LLM’s) en AI-assistenten in staat stelt om direct te interacteren met data opgeslagen in Couchbase-clusters. Deze server fungeert als middleware en maakt een naadloze integratie van Couchbase-databaseoperaties in AI-gedreven ontwikkelaarsworkflows mogelijk. Hij ondersteunt taken als het ophalen van de structuur van collecties, benaderen van documenten op ID, upserten of verwijderen van documenten, en uitvoeren van SQL++-query’s. Door LLM’s te verbinden met live Couchbase-data kunnen ontwikkelaars databasebeheer automatiseren, de productiviteit verhogen en complexe dataoperaties stroomlijnen via natuurlijke taalinterfaces. De server kan worden geconfigureerd in alleen-lezen of lees-en-schrijfmodus en is compatibel met diverse MCP-clients zoals Claude Desktop, Cursor en Windsurf.

Lijst van Prompts

Er is in de repository geen informatie over prompt-templates beschikbaar.

Lijst van Resources

In de bestanden of README van de repository zijn geen expliciete resource-definities vastgelegd.

Lijst van Tools

• Lijst van alle scopes en collecties ophalen: Haal metadata op over de organisatie van een opgegeven Couchbase-bucket.
• Structuur van een collectie ophalen: Toegang tot structurele informatie (schema) van een bepaalde collectie.
• Document op ID ophalen: Haal een document op uit een opgegeven scope en collectie via het unieke ID.
• Document upserten op ID: Voeg een document toe of werk het bij in een opgegeven scope en collectie.
• Document verwijderen op ID: Verwijder een document uit een opgegeven scope en collectie.
• SQL++-query uitvoeren: Voer een alleen-lezen of (optioneel) schrijf-geactiveerde SQL++-query uit op een bepaalde scope. Standaard zijn query’s die data wijzigen uitgeschakeld voor de veiligheid.

Use-cases van deze MCP Server

• Databasebeheer: Automatiseer veelvoorkomende databasebewerkingen zoals toevoegen, bijwerken of verwijderen van documenten direct vanuit AI-interfaces, wat handmatig werk vermindert.
• Data-verkenning: Laat ontwikkelaars en AI-agenten snel datastructuren, collecties en documentinhoud verkennen voor analyse- of debugdoeleinden.
• Interactieve query’s: Mogelijk maken van natuurlijke taalvragen die worden vertaald naar SQL++ en uitgevoerd op Couchbase, zodat data toegankelijk wordt voor niet-experts.
• Geautomatiseerde rapportage: Maak het genereren van dynamische rapportages mogelijk door data te bevragen en te aggregeren via AI-gedreven workflows.
• Naadloze integratie in dev-workflows: Verhoog de productiviteit door toegang tot Couchbase-data te integreren in tools als Claude, Cursor of Windsurf, waardoor contextbewust coderen en documenteren versneld wordt.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Vereisten: Zorg dat Python 3.10+ en uv zijn geïnstalleerd; heb toegang tot een Couchbase-cluster.
2. Clone de repository:

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

3. Bewerk de Windsurf MCP-clientconfiguratie en voeg de Couchbase MCP-server toe:

   {
     "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. Herstart Windsurf om de wijzigingen toe te passen.
5. Verifieer de verbinding door een testquery uit te voeren.

Claude

1. Vereisten: Python 3.10+, uv, toegang tot een Couchbase-cluster, Claude Desktop geïnstalleerd.
2. Clone de Couchbase MCP Server-repository.
3. Zoek het configuratiebestand:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Voeg de serverconfiguratie zoals hierboven getoond toe aan de sectie mcpServers.
5. Herstart Claude Desktop.
6. Test door Couchbase-data te bevragen via de Claude-interface.

Cursor

1. Zorg dat Python 3.10+, uv, en toegang tot een Couchbase-cluster beschikbaar zijn.
2. Clone de repo en installeer indien nodig afhankelijkheden.
3. Voeg de Couchbase MCP-server toe aan de Cursor-configuratie:

   {
     "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. Herstart Cursor.
5. Verifieer door een databaseoperatie uit te voeren.

Cline

1. Voldoen aan de vereisten: Python 3.10+, uv, Couchbase-cluster.
2. Clone de repository lokaal.
3. Voeg het volgende toe aan de MCP-configuratie van 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. Sla de wijzigingen op en herstart Cline.
5. Bevestig de setup door een database-actie uit te voeren.

API-sleutels beveiligen:
Alle gevoelige waarden (bijv. CB_PASSWORD) worden opgeslagen als omgevingsvariabelen in het env-gedeelte van de configuratie.
Voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van de MCP-component aan je flow en verbind je die met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In het systeem MCP-configuratiegedeelte voeg je je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “couchbase” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande tabellen is de Couchbase MCP Server goed gedocumenteerd voor setup en toolgebruik, maar ontbreken expliciete prompt-templates, resource-definities en sampling/roots support-documentatie. De bruikbaarheid voor databasetaken is duidelijk, maar het zou verder kunnen worden verbeterd met meer MCP-native features. Ik geef deze MCP-server een score van 6/10 voor algemeen LLM- en ontwikkelaarsgebruik.

MCP-score