Co robi serwer MCP “ArangoDB”?

ArangoDB MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) oparty na TypeScript, który zapewnia płynną możliwość interakcji z bazą danych ArangoDB. Pełniąc rolę wydajnego mostu między asystentami AI a bazą danych ArangoDB, umożliwia deweloperom i agentom opartym o LLM wykonywanie podstawowych operacji na bazie danych bezpośrednio przez standaryzowane narzędzia MCP. Serwer ten pozwala na zadania takie jak wykonywanie zapytań, wstawianie i aktualizowanie dokumentów, zarządzanie kolekcjami oraz wykonywanie kopii zapasowych – wszystko za pomocą prostych wywołań narzędziowych. Integracja z platformami takimi jak Claude, VSCode (za pomocą rozszerzeń typu Cline) i innymi sprawia, że jest to uniwersalne zaplecze do usprawniania workflowów deweloperskich wymagających dostępu do danych strukturalnych w czasie rzeczywistym lub programowo.

Lista promptów

W repozytorium nie podano żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W dokumentacji repozytorium nie opisano żadnych dedykowanych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• arango_query
  Wykonywanie zapytań AQL (ArangoDB Query Language). Przyjmuje zapytanie w formie stringa oraz opcjonalnie zmienne powiązane, zwracając wyniki jako JSON.

• arango_insert
  Wstawianie dokumentów do kolekcji. Wymaga nazwy kolekcji i obiektu dokumentu; automatycznie generuje klucz dokumentu, jeśli nie zostanie podany.

• arango_update
  Aktualizacja już istniejących dokumentów w kolekcji. Wymaga nazwy kolekcji, klucza dokumentu oraz obiektu aktualizacji.

• arango_remove
  Usuwanie dokumentów z kolekcji. Wymaga nazwy kolekcji i klucza dokumentu.

• arango_backup
  Wykonywanie kopii zapasowej wszystkich kolekcji do plików JSON w wybranym katalogu, przydatne w migracjach i backupie danych.

• arango_list_collections
  Listowanie wszystkich kolekcji w bazie danych, zwraca ich nazwy, identyfikatory oraz typy.

• arango_create_collection
  Tworzenie nowej kolekcji (dokumentowej lub krawędziowej) z opcjami nazwy, typu i synchronizacji.

Przykłady zastosowań tego MCP Servera

• Zarządzanie bazą danych
  Łatwe wykonywanie operacji CRUD (tworzenie, odczyt, aktualizacja, usuwanie) na kolekcjach ArangoDB bezpośrednio z narzędzi AI lub agentów chatowych.

• Eksploracja kodu w projektach opartych na danych
  Umożliwia deweloperom zadawanie zapytań i modyfikację danych aplikacji bez opuszczania środowiska programistycznego, usprawniając eksplorację danych.

• Automatyczny backup i migracja danych
  Użyj narzędzia backupu do eksportu danych kolekcji jako JSON, wspierając automatyczne workflowy backupu i migracji.

• Integracja z agentami AI
  Umożliwia LLM-om i asystentom AI (np. Claude czy tym w VSCode przez Cline) pobieranie, aktualizację lub analizę danych bazy jako część zautomatyzowanych workflowów.

• Dynamiczne zarządzanie kolekcjami
  Pozwala na programowe tworzenie i listowanie kolekcji, wspierając szybkie prototypowanie lub aplikacje wielodostępne.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

Brak instrukcji konfiguracji dla Claude.

Cursor

Brak instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline (rozszerzenie VSCode)

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że masz zainstalowany VSCode (wersja 1.99.0 lub wyższa).
2. Edytuj/utwórz konfigurację MCP:
   • Workspace: .vscode/mcp.json
   • Użytkownik: Dodaj do ustawień użytkownika VSCode dla globalnego użycia.
3. Dodaj konfigurację serwera MCP ArangoDB:

   {
     "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. Uruchom serwer MCP:
   • Otwórz paletę poleceń (Ctrl+Shift+P lub Cmd+Shift+P na Macu)
   • Wybierz MCP: Start Server i wskaż arango-mcp.

Zabezpieczanie kluczy API

Zaleca się wykorzystywanie zmiennych środowiskowych do danych uwierzytelniających. Przykład:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Jak używać MCP w flowach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflowie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow oraz połączenia go z agentem AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by “arango-mcp” zamienić na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

Ten serwer MCP jest dobrze udokumentowany pod kątem obsługi narzędzi i konfiguracji, szczególnie dla VSCode/Cline. Brakuje jednak jawnych szablonów promptów i opisów zasobów oraz nie wspomniano o sampling czy wsparciu dla roots. Jego główną siłą jest szeroki zestaw narzędzi do obsługi bazy i jasne użycie zmiennych środowiskowych.
Ogólnie oceniamy ten MCP Server na 7/10 za praktyczne zastosowania i dokumentację, ale z brakami w zakresie zaawansowanych funkcji MCP.

Ocena MCP