MongoDB Mongoose MCP Server

Čo robí “MongoDB Mongoose” MCP Server?

MongoDB Mongoose MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), ktorý umožňuje AI asistentom, ako je Claude, priamu interakciu s databázami MongoDB. S voliteľnou podporou schém Mongoose umožňuje robustnú validáciu dát a operačné háky. Tento server umožňuje AI workflow vykonávať široké spektrum databázových úloh, vrátane dotazovania, agregácie, vkladania, aktualizácie a správy kolekcií MongoDB. Jeho dizajn podporuje operácie so schémou aj bez nej, čo poskytuje flexibilitu pre rôzne vývojové prostredia. Tým, že sprístupňuje databázové akcie ako nástroje, MongoDB Mongoose MCP zvyšuje produktivitu vývojárov, zjednodušuje správu dát a umožňuje bezpečný prístup k dôležitej dátovej infraštruktúre cez prirodzený jazyk.

Zoznam promptov

V dokumentácii ani v súboroch repozitára nie sú uvedené žiadne explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dokumentácii ani v súboroch repozitára nie sú uvedené žiadne explicitné MCP zdroje.

Nástroje na dotazovanie

• find: Dotazovanie na dokumenty s filtrovaním a projekciou.
• listCollections: Zoznam všetkých dostupných kolekcií v databáze.
• insertOne: Vloženie jedného dokumentu do kolekcie.
• updateOne: Aktualizácia jedného dokumentu v kolekcii.
• deleteOne: Soft delete jedného dokumentu (označí ako zmazaný, ale neodstráni).
• count: Počíta dokumenty zodpovedajúce filtru.
• aggregate: Spúšťa agregované dotazy pomocou pipeline.

Nástroje na správu indexov

• createIndex: Vytvorenie nového indexu na kolekcii.
• dropIndex: Odstránenie indexu z kolekcie.
• indexes: Zoznam všetkých indexov pre konkrétnu kolekciu.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Správa databázy: Umožňuje AI klientom vykonávať CRUD operácie, spravovať indexy a bezpečne dotazovať dáta cez prirodzený jazyk, čím znižuje potrebu manuálneho prístupu do databázy.
• Prieskum dát: Umožňuje vývojárom skúmať a analyzovať kolekcie MongoDB, spúšťať agregácie a interaktívne generovať poznatky.
• Vynucovanie schémy: S integráciou Mongoose môžu vývojári vynucovať validáciu dát a využívať háky pre čistejšiu správu dát.
• Soft delete workflow: Podporuje vzory so soft delete, vďaka čomu sa dáta nestratia, ale sú označené na zmazanie a je ich možné obnoviť.
• Rýchle prototypovanie: Umožňuje rýchle testovanie zmien schémy databázy a dátových modelov priamo z AI asistenta bez manuálneho skriptovania.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js (v18+) a MongoDB.
2. Vyhľadajte a upravte konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte MongoDB Mongoose MCP server do sekcie mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to the root folder of your mongoose schema objects>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte súbor a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že MCP server beží a je dostupný.

Claude

1. Otvorte Nastavenia Claude Desktop > Developer > Edit config.
2. Pridajte MongoDB Mongoose MCP server do vášho claude_desktop_config.json:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to the root folder of your mongoose schema objects>"
         }
       }
     }
   }
   

3. Uložte konfiguráciu a reštartujte Claude Desktop.
4. Overte integráciu vydaním databázového príkazu.

Cursor

1. Nainštalujte Node.js (v18+) a MongoDB.
2. Otvorte konfiguračné rozhranie Cursor.
3. Vložte nasledujúci JSON pod MCP Servers:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to mongoose schemas>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Otestujte spustením databázového dotazu cez Cursor.

Cline

1. Overte požiadavky: Node.js (v18+) a MongoDB.
2. Upravte svoj konfiguračný súbor Cline.
3. Pridajte:

   {
     "mcpServers": {
       "mongodb-mongoose": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "-y",
           "mongo-mongoose-mcp"
         ],
         "env": {
           "MONGODB_URI": "<your mongodb uri>",
           "SCHEMA_PATH": "<path to mongoose schemas>"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte súbor a reštartujte Cline.
5. Overte funkčnosť servera vydaním podporovaného príkazu.

Zabezpečenie API kľúčov

Vždy ukladajte citlivé údaje ako MONGODB_URI do environmentálnych premenných. Príklad konfigurácie:

{
  "mcpServers": {
    "mongodb-mongoose": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mongo-mongoose-mcp"
      ],
      "env": {
        "MONGODB_URI": "${MONGODB_URI}",
        "SCHEMA_PATH": "${SCHEMA_PATH}"
      },
      "inputs": {
        "MONGODB_URI": "set in environment",
        "SCHEMA_PATH": "set in environment"
      }
    }
  }
}

Ako použiť tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a prepojením na AI agenta:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

{
  "mongodb-mongoose": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nakonfigurovaní môže AI agent tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “mongodb-mongoose” na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahraďte adresou vášho MCP servera.

Prehľad

Podpora roots: ⛔ (V dokumentácii/repozitári nie je zmienka)

Medzi týmito dvoma tabuľkami je táto implementácia MCP servera pevná v oblasti databázových nástrojov a dokumentácie k nastaveniu, ale chýbajú informácie o promptoch, explicitných zdrojoch, roots a sampling podpore. Funkčne je silný, ale nie úplný pre pokročilejšie MCP koncepty.

Náš názor

MCP skóre: 6/10
MongoDB Mongoose MCP je dobre zdokumentovaný na nastavenie aj používanie nástrojov, čo ho robí praktickým pre vývojárov zameraných na databázové operácie. Absencia šablón promptov, explicitných zdrojov, roots a sampling funkcií však obmedzuje jeho úplnosť pre pokročilé MCP workflow.

MCP skóre