Minimalistyczna ilustracja SaaS dla integracji ArangoDB

Agent AI dla ArangoDB MCP Server

Płynnie integruj i automatyzuj operacje na bazie danych ArangoDB z otwartoźródłowym MCP Server dla ArangoDB. Wykonuj zapytania AQL, zarządzaj kolekcjami, twórz kopie zapasowe danych i realizuj operacje CRUD bezpośrednio z poziomu Twoich ulubionych narzędzi, takich jak Claude czy VSCode. Przyspieszaj workflow developerski, upraszczaj zarządzanie bazą danych i usprawniaj DevOps dla ArangoDB.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Ikony bazy danych i integracji dla operacji na ArangoDB

Kompletne operacje na bazie danych

Odkryj potencjał ArangoDB dzięki uproszczonym narzędziom do zapytań, wstawiania, aktualizowania, usuwania dokumentów i zarządzania kolekcjami. Uruchamiaj złożone zapytania AQL, automatyzuj codzienne zadania bazodanowe i zwiększaj produktywność dzięki niezawodnym odpowiedziom w formacie JSON. Idealne rozwiązanie dla programistów i inżynierów danych wymagających szybkiej, elastycznej automatyzacji baz danych.

Wykonywanie zapytań AQL.
Uruchamiaj zaawansowane zapytania AQL w ArangoDB z obsługą parametrów i natychmiast uzyskuj wyniki w formacie JSON.
Wstawianie i aktualizacja dokumentów.
Łatwo wstawiaj nowe dokumenty lub aktualizuj istniejące w dowolnej kolekcji z automatycznym zarządzaniem kluczami.
Usuwanie dokumentów.
Bezpiecznie usuwaj dokumenty w kolekcjach z pełnym zwrotem metadanych dla śledzenia zmian.
Zarządzanie kolekcjami.
Wyświetlaj, twórz i konfiguruj kolekcje dokumentów lub krawędzi dla maksymalnej elastyczności bazy danych.
Ikony backupu i serwera dla ochrony danych ArangoDB

Bezproblemowe kopie zapasowe i migracja danych

Chroń swoje dane developerskie dzięki solidnym narzędziom do backupu — wykonaj kopię wszystkich lub wybranych kolekcji do plików JSON, co umożliwia łatwe odzyskiwanie lub migrację. Zaprojektowane dla szybkiego, niezawodnego eksportu i bezproblemowej integracji z pipeline DevOps.

Backup jednym kliknięciem.
Eksportuj wszystkie kolekcje ArangoDB do plików JSON — idealne do lokalnego developmentu i migracji.
Selektywny backup kolekcji.
Wybierz konkretne kolekcje do backupu, optymalizując miejsce i transfer podczas developmentu.
Bezpieczne praktyki developerskie.
Wyłącznie do zastosowań developerskich, dzięki czemu dane produkcyjne pozostają bezpieczne i odizolowane.
Edytor kodu i symbole integracji dla automatyzacji ArangoDB

Integracja z Claude, VSCode i innymi

Połącz ArangoDB MCP Server bezpośrednio z Claude desktop, VSCode przez rozszerzenie Cline oraz innymi narzędziami obsługującymi MCP. Umożliwiaj zapytania przez chat, automatyzuj skrypty i zarządzaj bazą danych bez ręcznej konfiguracji.

Integracja z VSCode i Cline.
Skonfiguruj w VSCode, aby zarządzać bazą danych przez chat oraz automatyzować workflow z pomocą agenta.
Wsparcie dla Claude Desktop.
Zainstaluj bezpośrednio, by uzyskać natychmiastowy dostęp do narzędzi ArangoDB z poziomu chatu Claude.

INTEGRACJA MCP

Dostępne narzędzia integracji ArangoDB MCP

Poniższe narzędzia są dostępne w ramach integracji ArangoDB MCP:

arango_query

Wykonuj zapytania AQL z opcjonalnymi zmiennymi powiązania, aby pobierać i filtrować dane bezpośrednio z ArangoDB.

arango_insert

Wstawiaj dokumenty do wskazanych kolekcji, automatycznie generując klucze dokumentów, jeśli ich nie podano.

arango_update

Aktualizuj istniejące dokumenty w kolekcjach, podając klucz dokumentu i obiekt aktualizacji.

arango_remove

Usuwaj dokumenty z kolekcji, korzystając z nazwy kolekcji i klucza dokumentu.

arango_backup

Wykonuj backup wszystkich lub wybranych kolekcji do plików JSON w celu migracji lub odzyskiwania danych.

arango_list_collections

Wyświetl wszystkie kolekcje w bazie danych wraz z ich nazwami, identyfikatorami i typami.

arango_create_collection

Twórz nowe kolekcje dokumentów lub krawędzi w bazie danych z konfigurowalnymi opcjami.

Przyspiesz swoje workflow w ArangoDB

Doświadcz bezproblemowego zarządzania bazą dzięki serwerowi MCP dla ArangoDB opartego na TypeScript. Integruj z Claude, VSCode i innymi, aby łatwo wykonywać zapytania, backupy i automatyzacje.

Zrzut ekranu strony głównej ArangoDB

Czym jest ArangoDB

ArangoDB to wiodąca firma oferująca wielomodelową bazę danych o wysokiej wydajności, skalowalności i elastyczności, zaprojektowaną dla nowoczesnych aplikacji. Założona w 2015 roku w Kolonii (Niemcy), ArangoDB napędza platformę ArangoGraph Insights, która łączy modele dokumentów, key/value i grafowe w jednym silniku bazy danych. To unikalne podejście pozwala organizacjom efektywnie zarządzać różnorodnymi typami danych i zaawansowanymi zapytaniami w jednej platformie. ArangoDB jest szeroko wykorzystywana w aplikacjach korporacyjnych, analizach w czasie rzeczywistym oraz grafach wiedzy, znana z łatwości wdrażania, wsparcia architektur rozproszonych i bogatego ekosystemu. Firma koncentruje się na przyspieszaniu innowacji, umożliwiając programistom, naukowcom danych i biznesowi zdobywanie cennych insightów poprzez płynne przetwarzanie złożonych, powiązanych danych.

Możliwości

Co możemy zrobić z ArangoDB

ArangoDB zapewnia wyjątkowo wszechstronną, wielomodelową platformę bazodanową, która pozwala użytkownikom efektywnie przechowywać, zapytywać i analizować dane w modelach dokumentowych, grafowych i key/value. Jej solidna architektura oferuje narzędzia i integracje do budowania nowoczesnych aplikacji, zarządzania złożonymi powiązaniami danych oraz poziomego skalowania pod potrzeby korporacyjne.

Elastyczne modelowanie danych
Przechowuj dokumenty, grafy i dane key/value w jednej, zintegrowanej bazie.
Zaawansowane zapytania
Używaj AQL (ArangoDB Query Language) do złożonych operacji analitycznych i przeszukiwania grafów.
Analizy w czasie rzeczywistym
Uzyskuj natychmiastowe insighty i analizy na połączonych zbiorach danych.
Skalowalna architektura
Skaluj poziomo dzięki shardowaniu i rozproszonym wdrożeniom.
Integracje korporacyjne
Integruj z narzędziami branżowymi do analityki, wizualizacji i workflow AI/ML.
zwektoryzowany serwer i agent AI

Czym jest ArangoDB

Agenci AI mogą w pełni wykorzystać zintegrowaną platformę danych ArangoDB do efektywnego zarządzania i zapytań na powiązanych danych, co jest kluczowe dla grafów wiedzy, silników rekomendacji oraz analiz czasu rzeczywistego. Wielomodelowość pozwala systemom AI elastycznie przetwarzać dane strukturalne, półstrukturalne i grafowe, umożliwiając bogatsze insighty, szybsze decyzje oraz skuteczniejszą automatyzację.