Couchbase MCP Sunucusu

“Couchbase” MCP Sunucusu ne yapar?

Couchbase MCP Sunucusu, Model Context Protocol’ün (MCP) bir uygulamasıdır ve Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ile AI asistanlarının Couchbase kümelerinde saklanan verilere doğrudan erişmesini sağlar. Bir ara yazılım olarak çalışan bu sunucu, Couchbase veritabanı işlemlerinin AI destekli geliştirme iş akışlarına sorunsuzca entegre edilmesini mümkün kılar. Koleksiyonların yapısını alma, kimliğe göre belgeye erişme, belge ekleme/güncelleme/silme ve SQL++ sorguları çalıştırma gibi görevleri destekler. LLM’leri canlı Couchbase verisine bağlayarak geliştiricilerin veritabanı yönetimini otomatikleştirmesine, verimliliğini artırmasına ve karmaşık veri işlemlerini doğal dil arayüzleriyle kolaylaştırmasına olanak tanır. Sunucu salt okunur veya okuma-yazma modlarında yapılandırılabilir ve Claude Desktop, Cursor ve Windsurf gibi çeşitli MCP istemcileriyle uyumludur.

Komut Listesi

Depoda komut şablonları hakkında bilgi bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

Depo dosyalarında veya README’de açık bir kaynak tanımı belgelenmemiştir.

Araç Listesi

• Tüm scope ve koleksiyonların listesini al: Belirtilen bir Couchbase bucket’ın organizasyonu hakkında meta verileri alır.
• Bir koleksiyonun yapısını al: Belirli bir koleksiyon için yapısal bilgi (şema) elde eder.
• Kimliğe göre belge al: Belirli bir scope ve koleksiyondan, benzersiz kimliğiyle bir belge getirir.
• Kimliğe göre belge ekle/güncelle (upsert): Belirtilen scope ve koleksiyona bir belge ekler veya günceller.
• Kimliğe göre belge sil: Belirtilen scope ve koleksiyondan bir belgeyi siler.
• SQL++ sorgusu çalıştır: Belirtilen scope üzerinde salt okunur veya (isteğe bağlı olarak) yazma destekli SQL++ sorgusu çalıştırır. Varsayılan olarak, veri değiştiren sorgular güvenlik nedeniyle devre dışıdır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Veritabanı Yönetimi: AI arayüzlerinden belge ekleme, güncelleme veya silme gibi yaygın veritabanı işlemlerini otomatikleştirerek manuel yükü azaltır.
• Veri Keşfi: Geliştiricilerin ve AI agentlerinin, analiz veya hata ayıklama amacıyla veri yapılarını, koleksiyonları ve belge içeriklerini hızla keşfetmesine olanak tanır.
• Etkileşimli Sorgulama: Doğal dilde verilen sorguların SQL++’a çevrilip Couchbase üzerinde çalıştırılmasını sağlar; böylece veri çekme işlemleri uzman olmayanlar için de erişilebilir olur.
• Otomatik Raporlama: AI destekli iş akışlarıyla sorgulama ve veri toplama yoluyla dinamik raporların oluşturulmasını kolaylaştırır.
• Geliştirici İş Akışlarında Sorunsuz Entegrasyon: Claude, Cursor veya Windsurf gibi araçlara Couchbase veri erişimi entegre ederek, bağlama duyarlı kodlama ve dokümantasyon görevlerini kolaylaştırır.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Önkoşullar: Python 3.10+ ve uv kurulu olmalı; bir Couchbase kümesine erişiminiz olmalı.
2. Depoyu klonlayın:

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

3. Windsurf MCP istemci yapılandırmasına Couchbase MCP sunucusunu ekleyin:

   {
     "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. Değişiklikleri uygulamak için Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Test sorgusu çalıştırarak bağlantıyı doğrulayın.

Claude

1. Önkoşullar: Python 3.10+, uv, Couchbase kümesine erişim, Claude Desktop kurulu olmalı.
2. Couchbase MCP Sunucusu deposunu klonlayın.
3. Yapılandırma dosyasını bulun:
   • Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
4. Yukarıdaki sunucu yapılandırmasını mcpServers bölümüne ekleyin.
5. Claude Desktop’ı yeniden başlatın.
6. Claude arayüzü üzerinden Couchbase verilerini sorgulayarak test edin.

Cursor

1. Python 3.10+, uv ve bir Couchbase kümesine erişiminiz olduğundan emin olun.
2. Depoyu klonlayın ve gerekirse bağımlılıkları kurun.
3. Couchbase MCP sunucusunu Cursor’un yapılandırmasına ekleyin:

   {
     "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. Cursor’u yeniden başlatın.
5. Bir veritabanı işlemi çalıştırarak doğrulayın.

Cline

1. Önkoşulları karşılayın: Python 3.10+, uv, Couchbase kümesi.
2. Depoyu yerel makinenize klonlayın.
3. Aşağıdakini Cline’ın MCP yapılandırmasına ekleyin:

   {
     "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. Değişiklikleri kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Bir veritabanı işlemi gerçekleştirerek kurulumu doğrulayın.

API Anahtarlarının Güvenliği:
Tüm hassas değerler (örn. CB_PASSWORD) yapılandırmanın env bölümünde ortam değişkeni olarak saklanır.
Örnek:

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

Bu MCP Nasıl Akışlarda Kullanılır

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI agentinize bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne MCP sunucunuzun detaylarını şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI agentiniz bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyonlarına erişebilir. “couchbase” adını kendi MCP sunucu isminizle, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdaki tablolara göre, Couchbase MCP Sunucusu kurulum ve araçlar açısından iyi belgelenmiş fakat açık komut şablonları, kaynak tanımı ve örnekleme desteği dokümantasyonu eksiktir. Veritabanı görevleri için kullanışlılığı açık ancak daha fazla MCP-yerel özellik ile zenginleştirilebilir. Genel LLM ve geliştirici kullanımı için bu MCP sunucusuna 6/10 puan veriyorum.

MCP Puanı