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.

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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.

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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