ArangoDB MCP-server

Vad gör “ArangoDB” MCP-servern?

ArangoDB MCP-servern är en TypeScript-baserad Model Context Protocol (MCP) server som tillhandahåller sömlösa databasintegrationsmöjligheter med ArangoDB. Genom att fungera som en kraftfull brygga mellan AI-assistenter och ArangoDB-databasen gör den det möjligt för utvecklare och LLM-baserade agenter att utföra centrala databasoperationer direkt via standardiserade MCP-verktyg. Servern möjliggör uppgifter som att söka data, införa och uppdatera dokument, hantera samlingar och utföra säkerhetskopior – allt via enkla verktygsanrop. Dess integration med plattformar som Claude, VSCode (via tillägg såsom Cline) och fler, gör den till en mångsidig backend för att förbättra utvecklingsarbetsflöden som kräver realtids- eller programmatiskt tillträde till strukturerad data.

Lista över Prompts

Inga promptmallar är specifikt nämnda i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i arkivdokumentationen.

Lista över verktyg

• arango_query
  Kör AQL (ArangoDB Query Language)-frågor. Tar en frågesträng och valfria bindningsvariabler, returnerar frågeresultat som JSON.

• arango_insert
  Inför dokument i samlingar. Kräver samlingsnamn och dokumentobjekt; genererar automatiskt dokumentnyckel om den inte anges.

• arango_update
  Uppdatera befintliga dokument i en samling. Kräver samlingsnamn, dokumentnyckel och uppdateringsobjekt.

• arango_remove
  Ta bort dokument från samlingar. Kräver samlingsnamn och dokumentnyckel.

• arango_backup
  Säkerhetskopiera alla samlingar till JSON-filer i en angiven katalog, användbart för datamigrering och backup.

• arango_list_collections
  Lista alla samlingar i databasen, returnerar deras namn, ID och typer.

• arango_create_collection
  Skapa en ny samling (dokument- eller kanttyp), med alternativ för namn, typ och synkroniseringsbeteende.

Användningsområden för denna MCP-server

• Databashantering
  Utför enkelt CRUD-operationer (create, read, update, delete) på ArangoDB-samlingar direkt från AI-drivna verktyg eller chattagenter.

• Utforskning av kodbas för datadrivna projekt
  Möjliggör för utvecklare att söka och modifiera applikationsdata utan att lämna sin utvecklingsmiljö, vilket effektiviserar datautforskning.

• Automatiserade säkerhetskopior och migrering
  Använd backup-verktyget för att exportera samlingsdata som JSON, vilket stödjer automatiserade backupflöden och underlättar migreringar.

• Integration med AI-agenter
  Ge LLM:er och AI-assistenter (som Claude eller de i VSCode via Cline) möjlighet att hämta, uppdatera eller analysera databasdata som en del av agentarbetsflöden.

• Dynamisk samlingshantering
  Möjliggör programmatiskt skapande och listning av samlingar, vilket stödjer snabb prototypframtagning eller multi-tenant-applikationer.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga installationsanvisningar tillhandahålls för Windsurf.

Claude

Inga installationsanvisningar tillhandahålls för Claude.

Cursor

Inga installationsanvisningar tillhandahålls för Cursor.

Cline (VSCode-tillägg)

1. Förutsättningar: Se till att du har VSCode (version 1.99.0 eller senare) installerat.
2. Redigera/skapa MCP-konfiguration:
   • Arbetsyta: .vscode/mcp.json
   • Användare: Lägg till i VSCode-användarinställningar för global användning.
3. Lägg till ArangoDB MCP-serverkonfigurationen:

   {
     "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. Starta MCP-servern:
   • Öppna kommandopaletten (Ctrl+Shift+P eller Cmd+Shift+P på Mac)
   • Kör MCP: Start Server och välj arango-mcp.

Så här skyddar du API-nycklar

Det rekommenderas att använda miljövariabler för inloggningsuppgifter. Exempel:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Så här använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med åtkomst till alla dess funktioner. Kom ihåg att ändra “arango-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår åsikt

Denna MCP-server är väl dokumenterad vad gäller verktygsstöd och installation, särskilt för VSCode/Cline. Dock saknas explicita promptmallar och resursbeskrivningar, och det finns ingen information om sampling eller root-stöd. Dess största styrka är ett omfattande urval av databasverktyg och tydlig hantering av miljövariabler.
Totalt ger vi denna MCP-server betyget 7/10 för praktisk användbarhet och dokumentation, men vissa avancerade MCP-funktioner saknas.

MCP-score