ArangoDB MCP Sunucusu

“ArangoDB” MCP Sunucusu ne yapar?

ArangoDB MCP Sunucusu, ArangoDB ile sorunsuz veritabanı etkileşimi sağlayan TypeScript tabanlı bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. AI asistanları ile ArangoDB veritabanı arasında güçlü bir köprü görevi görerek geliştiricilerin ve LLM tabanlı ajanların temel veritabanı işlemlerini standart MCP araçlarıyla doğrudan gerçekleştirmesine olanak tanır. Bu sunucu, veri sorgulama, belge ekleme ve güncelleme, koleksiyon yönetimi ve yedekleme gibi görevleri kolay araç çağrılarıyla yapılabilir hale getirir. Claude, VSCode (Cline gibi uzantılarla) ve daha fazla platform ile entegrasyonu sayesinde, gerçek zamanlı veya programatik olarak yapılandırılmış veriye erişim gerektiren geliştirme iş akışlarını güçlendiren çok yönlü bir arka uç sunar.

Komut Listesi

Depoda özel bir komut şablonundan bahsedilmemiştir.

Kaynak Listesi

Depo dokümantasyonunda açıkça belirtilmiş MCP kaynağı yoktur.

Araç Listesi

• arango_query
  AQL (ArangoDB Query Language) sorguları çalıştırır. Bir sorgu dizesi ve isteğe bağlı bağlama değişkenleri alır, sorgu sonuçlarını JSON olarak döndürür.

• arango_insert
  Koleksiyonlara belge ekler. Koleksiyon adı ve belge nesnesi gerektirir; belge anahtarı verilmezse otomatik oluşturulur.

• arango_update
  Bir koleksiyondaki mevcut belgeleri günceller. Koleksiyon adı, belge anahtarı ve güncelleme nesnesi gerektirir.

• arango_remove
  Koleksiyonlardan belgeleri siler. Koleksiyon adı ve belge anahtarı gerektirir.

• arango_backup
  Tüm koleksiyonları belirtilen bir dizinde JSON dosyalarına yedekler; veri taşıma ve yedekleme için faydalıdır.

• arango_list_collections
  Veritabanındaki tüm koleksiyonları listeler, adlarını, kimliklerini ve türlerini döndürür.

• arango_create_collection
  Yeni bir koleksiyon (belge veya kenar tipi) oluşturur; ad, tür ve senkronizasyon davranışı için seçenekler sunar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Veritabanı Yönetimi
  ArangoDB koleksiyonlarında CRUD işlemlerini (oluşturma, okuma, güncelleme, silme) doğrudan AI araçları ya da sohbet ajanlarından kolayca gerçekleştirin.

• Veri Odaklı Projeler için Kod Tabanı Keşfi
  Geliştiricilerin geliştirme ortamını terk etmeden uygulama verilerini sorgulamasına ve değiştirmesine olanak tanıyarak veri keşfini hızlandırın.

• Otomatik Veri Yedekleme ve Taşıma
  Koleksiyon verisini JSON olarak dışa aktaran yedekleme aracı ile otomatik yedekleme iş akışlarını destekleyin ve geçişleri kolaylaştırın.

• AI Ajanlarıyla Entegrasyon
  LLM’ler ve AI asistanlarını (Claude veya VSCode’daki Cline gibi) veritabanı verilerini ajan iş akışlarının bir parçası olarak alma, güncelleme veya analiz etme konusunda güçlendirin.

• Dinamik Koleksiyon Yönetimi
  Programatik olarak koleksiyon oluşturma ve listeleme ile hızlı prototipleme veya çok kiracılı uygulamaları destekleyin.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

Windsurf için kurulum talimatı sağlanmamıştır.

Claude

Claude için kurulum talimatı sağlanmamıştır.

Cursor

Cursor için kurulum talimatı sağlanmamıştır.

Cline (VSCode uzantısı)

1. Önkoşullar: VSCode’unuzun (sürüm 1.99.0 veya üzeri) kurulu olduğundan emin olun.
2. MCP yapılandırmasını düzenleyin/oluşturun:
   • Çalışma alanı: .vscode/mcp.json
   • Kullanıcı: Küresel kullanım için VSCode kullanıcı ayarlarına ekleyin.
3. ArangoDB MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

   {
     "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. MCP sunucusunu başlatın:
   • Komut Paletini açın (Ctrl+Shift+P veya Mac için Cmd+Shift+P)
   • MCP: Start Server çalıştırın ve arango-mcp seçin.

API Anahtarlarını Güvence Altına Alma

Kimlik bilgileri için ortam değişkenleri kullanılması önerilir. Örnek:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi akışlar içinde nasıl kullanabilirsiniz

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanına bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “arango-mcp” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’inizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

Bu MCP sunucusu, araç desteği ve kurulum için iyi dokümante edilmiş, özellikle VSCode/Cline için. Ancak, açık komut şablonları ve kaynak açıklamaları eksik; örnekleme veya kök desteğinden bahsedilmiyor. En büyük avantajı, kapsamlı veritabanı araç seti ve ortam değişkenlerinin net bir şekilde ele alınmasıdır.
Genel olarak, bu MCP sunucusuna uygulama pratiği ve dokümantasyon açısından 7/10 puan veriyoruz; ancak bazı gelişmiş MCP özellikleri eksik.

MCP Puanı