Serverul MCP Couchbase

Ce face Serverul MCP “Couchbase”?

Serverul MCP Couchbase este o implementare a Model Context Protocol (MCP) care permite modelelor de limbaj mari (LLM) și asistenților AI să interacționeze direct cu datele stocate în clustere Couchbase. Acționând ca un middleware, acest server permite integrarea fluidă a operațiunilor pe baza de date Couchbase în fluxurile de lucru alimentate de AI. Suportă sarcini precum obținerea structurii colecțiilor, accesarea documentelor prin ID, inserarea sau ștergerea documentelor și executarea de interogări SQL++. Prin conectarea LLM-urilor la date Couchbase live, dezvoltatorii pot automatiza managementul bazei de date, pot crește productivitatea și pot simplifica operațiuni complexe de date prin interfețe în limbaj natural. Serverul poate fi configurat în mod read-only sau read-write și este compatibil cu diverși clienți MCP precum Claude Desktop, Cursor și Windsurf.

Listă de Prompt-uri

Nu sunt furnizate informații despre șabloane de prompt în depozit.

Listă de Resurse

Nu există definiții explicite de resurse documentate în fișierele repository sau README.

Listă de Instrumente

• Obține lista tuturor scope-urilor și colecțiilor: Recuperează metadate despre organizarea unui bucket Couchbase specificat.
• Obține structura unei colecții: Accesează informații despre structură (schemă) pentru o colecție dată.
• Obține un document după ID: Preia un document dintr-un anumit scope și colecție folosind ID-ul său unic.
• Inserează sau actualizează un document după ID: Inserează sau actualizează un document într-un scope și colecție specificate.
• Șterge un document după ID: Elimină un document dintr-un scope și colecție date.
• Execută o interogare SQL++: Rulează o interogare SQL++ doar pentru citire sau (opțional) cu drept de scriere asupra unui anumit scope. Implicit, interogările care modifică datele sunt dezactivate pentru siguranță.

Cazuri de utilizare ale acestui Server MCP

• Management bază de date: Automatizează operațiuni uzuale precum adăugarea, actualizarea sau ștergerea documentelor direct din interfețe AI, reducând efortul manual.
• Explorare date: Permite dezvoltatorilor și agenților AI să exploreze rapid structura datelor, colecții și conținutul documentelor pentru analiză sau depanare.
• Interogare interactivă: Oferă interogări în limbaj natural care sunt traduse în SQL++ și executate pe Couchbase, făcând accesul la date ușor pentru non-specialiști.
• Raportare automată: Facilitează generarea de rapoarte dinamice prin interogarea și agregarea datelor în fluxuri de lucru AI.
• Integrare fluidă în fluxurile de dezvoltare: Sporește productivitatea prin integrarea accesului la datele Couchbase în instrumente precum Claude, Cursor sau Windsurf, simplificând sarcinile de programare și documentare contextuale.

Cum se configurează

Windsurf

1. Cerințe: Asigurați-vă că Python 3.10+ și uv sunt instalate; aveți acces la un cluster Couchbase.
2. Clonați repository-ul:

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

3. Editați configurația clientului MCP din Windsurf pentru a include serverul MCP Couchbase:

   {
     "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. Reporniți Windsurf pentru a aplica modificările.
5. Verificați conectivitatea rulând o interogare de test.

Claude

1. Cerințe: Python 3.10+, uv, acces la cluster Couchbase, Claude Desktop instalat.
2. Clonați repository-ul MCP Couchbase.
3. Localizați fișierul de configurare:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Adăugați configurația serverului, precum cea de mai sus, în secțiunea mcpServers.
5. Reporniți Claude Desktop.
6. Testați interogând date Couchbase prin interfața Claude.

Cursor

1. Asigurați-vă că aveți Python 3.10+, uv și acces la un cluster Couchbase.
2. Clonați repo-ul și instalați dependențele, dacă este necesar.
3. Adăugați serverul MCP Couchbase în configurația 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. Reporniți Cursor.
5. Verificați rulând o operațiune pe baza de date.

Cline

1. Îndepliniți cerințele: Python 3.10+, uv, cluster Couchbase.
2. Clonați repository-ul local.
3. Adăugați următoarea configurație în setările MCP din 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. Salvați modificările și reporniți Cline.
5. Confirmați instalarea efectuând o acțiune pe baza de date.

Securizarea cheilor API:
Toate valorile sensibile (de ex. CB_PASSWORD) sunt stocate ca variabile de mediu în secțiunea env a configurației.
Exemplu:

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

Cum se utilizează acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul dvs. FlowHunt, începeți prin a adăuga componenta MCP în flux și conectați-o la agentul AI:

Faceți clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP din sistem, introduceți detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uitați să modificați “couchbase” cu numele real al serverului MCP și să înlocuiți URL-ul cu cel al serverului dvs. MCP.

Prezentare generală

Pe baza tabelelor de mai sus, Serverul MCP Couchbase este bine documentat pentru instalare și instrumente, dar îi lipsesc șabloane de prompt explicite, definiții de resurse și documentație privind eșantionarea/rădăcinile. Utilitatea sa pentru sarcini de baze de date este clară, însă ar putea fi îmbunătățită cu mai multe funcționalități MCP native. I-aș acorda acestui server MCP un scor de 6/10 pentru uz general LLM și dezvoltatori.

Scor MCP