Servidor Couchbase MCP

O que faz o Servidor “Couchbase” MCP?

O Servidor Couchbase MCP é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) que permite que Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) e assistentes de IA interajam diretamente com dados armazenados em clusters Couchbase. Atuando como um middleware, este servidor possibilita a integração fluida de operações do banco de dados Couchbase em fluxos de trabalho de desenvolvimento impulsionados por IA. Ele oferece suporte a tarefas como recuperar a estrutura das coleções, acessar documentos por ID, inserir/substituir ou excluir documentos e executar consultas SQL++. Ao conectar LLMs a dados Couchbase em tempo real, desenvolvedores podem automatizar o gerenciamento do banco de dados, aumentar a produtividade e simplificar operações complexas de dados através de interfaces em linguagem natural. O servidor pode ser configurado em modo somente leitura ou leitura e escrita, e é compatível com diversos clientes MCP como Claude Desktop, Cursor e Windsurf.

Lista de Prompts

Não há informações sobre templates de prompt fornecidas no repositório.

Lista de Recursos

Nenhuma definição explícita de recurso está documentada nos arquivos do repositório ou README.

Lista de Ferramentas

• Obter uma lista de todos os escopos e coleções: Recupera metadados sobre a organização de um bucket Couchbase especificado.
• Obter a estrutura de uma coleção: Acessa informações estruturais (esquema) de uma determinada coleção.
• Obter um documento por ID: Busca um documento em determinado escopo e coleção usando seu ID exclusivo.
• Inserir/substituir um documento por ID: Insere ou atualiza um documento em um escopo e coleção especificados.
• Excluir um documento por ID: Remove um documento de um determinado escopo e coleção.
• Executar uma consulta SQL++: Executa uma consulta SQL++ somente leitura ou (opcionalmente) habilitada para escrita em um escopo especificado. Por padrão, consultas que modificam dados estão desabilitadas por segurança.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento de Banco de Dados: Automatize operações comuns de banco de dados como adicionar, atualizar ou excluir documentos diretamente pelas interfaces de IA, reduzindo o trabalho manual.
• Exploração de Dados: Permita que desenvolvedores e agentes de IA explorem rapidamente estruturas de dados, coleções e conteúdo de documentos para análises ou depuração.
• Consultas Interativas: Habilite consultas em linguagem natural que são traduzidas para SQL++ e executadas no Couchbase, tornando a recuperação de dados acessível para não especialistas.
• Relatórios Automatizados: Facilite a geração de relatórios dinâmicos consultando e agregando dados através de fluxos de trabalho orientados por IA.
• Integração fluida em fluxos Dev: Aumente a produtividade integrando o acesso a dados Couchbase em ferramentas como Claude, Cursor ou Windsurf, otimizando tarefas de codificação e documentação contextualizadas.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que Python 3.10+ e uv estão instalados; tenha acesso a um cluster Couchbase.
2. Clone o repositório:

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

3. Edite a configuração do cliente MCP do Windsurf para incluir o servidor Couchbase MCP:

   {
     "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. Reinicie o Windsurf para aplicar as alterações.
5. Verifique a conectividade executando uma consulta de teste.

Claude

1. Pré-requisitos: Python 3.10+, uv, acesso a cluster Couchbase, Claude Desktop instalado.
2. Clone o repositório do Servidor Couchbase MCP.
3. Localize o arquivo de configuração:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Adicione a configuração do servidor como mostrado acima na seção mcpServers.
5. Reinicie o Claude Desktop.
6. Teste consultando dados Couchbase pela interface do Claude.

Cursor

1. Certifique-se de ter Python 3.10+, uv e acesso a um cluster Couchbase.
2. Clone o repositório e instale as dependências se necessário.
3. Adicione o servidor Couchbase MCP à configuração do Cursor:

   {
     "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. Reinicie o Cursor.
5. Verifique executando uma operação no banco de dados.

Cline

1. Atenda aos pré-requisitos: Python 3.10+, uv, cluster Couchbase.
2. Clone o repositório localmente.
3. Adicione o seguinte na configuração MCP do 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. Salve as alterações e reinicie o Cline.
5. Confirme a configuração realizando uma ação no banco de dados.

Protegendo chaves de API:
Todos os valores sensíveis (ex: CB_PASSWORD) são armazenados como variáveis de ambiente na seção env da configuração.
Exemplo:

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

Como usar este MCP em seus fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP em seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os dados do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “couchbase” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o Servidor Couchbase MCP é bem documentado para configuração e exposição de ferramentas, mas carece de templates de prompt explícitos, definições de recursos e documentação de suporte a amostragem/roots. Sua utilidade para tarefas de banco de dados é clara, mas poderia ser melhorado com mais recursos nativos MCP. Eu avaliaria este servidor MCP com nota 6/10 para uso geral por LLMs e desenvolvedores.

Pontuação MCP