ArangoDB MCP-server

Hva gjør “ArangoDB” MCP-serveren?

ArangoDB MCP-serveren er en TypeScript-basert Model Context Protocol (MCP)-server som gir sømløs databaseinteraksjon med ArangoDB. Som en kraftig bro mellom AI-assistenter og ArangoDB-databasen, lar den utviklere og LLM-baserte agenter utføre sentrale databaseoperasjoner direkte gjennom standardiserte MCP-verktøy. Serveren muliggjør oppgaver som datasøk, innsetting og oppdatering av dokumenter, håndtering av samlinger og backup – alt via enkle verktøykall. Integrasjonen med plattformer som Claude, VSCode (via utvidelser som Cline) og flere gjør denne til et allsidig backend-verktøy for utviklingsarbeidsflyter som krever sanntids- eller programmessig tilgang til strukturerte data.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er spesifikt nevnt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i dokumentasjonen til depotet.

Liste over verktøy

• arango_query
  Kjør AQL (ArangoDB Query Language)-spørringer. Tar en spørringsstreng og eventuelle bind-variabler, og returnerer resultatene som JSON.

• arango_insert
  Sett inn dokumenter i samlinger. Krever samlingsnavn og dokumentobjekt; genererer dokumentnøkkel automatisk hvis den ikke oppgis.

• arango_update
  Oppdater eksisterende dokumenter i en samling. Krever samlingsnavn, dokumentnøkkel og oppdateringsobjekt.

• arango_remove
  Fjern dokumenter fra samlinger. Krever samlingsnavn og dokumentnøkkel.

• arango_backup
  Ta backup av alle samlinger til JSON-filer i en angitt katalog, nyttig for datamigrering og backup.

• arango_list_collections
  List alle samlinger i databasen og returner deres navn, ID-er og typer.

• arango_create_collection
  Opprett en ny samling (dokument- eller kanttype), med valg for navn, type og synkroniseringsoppsett.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databaseadministrasjon
  Utfør enkelt CRUD-operasjoner (opprett, les, oppdater, slett) på ArangoDB-samlinger direkte fra AI-drevne verktøy eller chatteagenter.

• Kodebaseutforskning for datadrevne prosjekter
  La utviklere søke i og endre applikasjonsdata uten å forlate utviklingsmiljøet, forenkler datautforskning.

• Automatiserte databackup og migrering
  Bruk backup-verktøyet til å eksportere samlingsdata som JSON, støtter automatiserte backup-arbeidsflyter og letter migreringer.

• Integrasjon med AI-agenter
  Gi LLM-er og AI-assistenter (som Claude eller de i VSCode via Cline) mulighet til å hente, oppdatere eller analysere databasedata som en del av agentarbeidsflyter.

• Dynamisk samlingshåndtering
  Tillat programmessig opprettelse og visning av samlinger, støtter rask prototyping eller multi-leietakerapplikasjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen oppsettsinstruksjoner gitt for Windsurf.

Claude

Ingen oppsettsinstruksjoner gitt for Claude.

Cursor

Ingen oppsettsinstruksjoner gitt for Cursor.

Cline (VSCode-utvidelse)

1. Forutsetninger: Sørg for at du har installert VSCode (versjon 1.99.0 eller nyere).
2. Rediger/Opprett MCP-konfigurasjon:
   • Arbeidsområde: .vscode/mcp.json
   • Bruker: Legg til i VSCode-brukerinnstillinger for global bruk.
3. Legg til ArangoDB MCP-serverkonfigurasjon:

   {
     "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. Start MCP-serveren:
   • Åpne Command Palette (Ctrl+Shift+P eller Cmd+Shift+P på Mac)
   • Kjør MCP: Start Server og velg arango-mcp.

Sikring av API-nøkler

Det anbefales å bruke miljøvariabler for innloggingsinformasjon. Eksempel:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Slik bruker du denne MCP-serveren i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “arango-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

Denne MCP-serveren er godt dokumentert for verktøystøtte og oppsett, spesielt for VSCode/Cline. Det mangler imidlertid eksplisitte prompt-maler og ressursbeskrivelser, og det er ikke nevnt støtte for sampling eller røtter. Hovedstyrken er et omfattende sett med databaseverktøy og tydelig håndtering av miljøvariabler.
Totalt vurderer vi denne MCP-serveren til 7/10 for praktisk nytte og dokumentasjon, men den mangler noen avanserte MCP-funksjoner.

MCP-score