MongoDB MCP Server

by TeiNam
MIT License

Integrations

  • Provides a standardized protocol for interacting with MongoDB databases, supporting CRUD operations on documents, collection management, and index operations through async/await patterns.

MongoDB MCP-Server

Eine leistungsstarke Model Context Protocol (MCP)-Serverimplementierung, die eine nahtlose Interaktion mit MongoDB-Datenbanken über ein standardisiertes Protokoll ermöglicht.

Autor

Rastalion

Gliederung

Diese MCP-Serverimplementierung bietet eine leistungsstarke Schnittstelle zur Interaktion mit einer MongoDB-Datenbank über das Model Context Protocol. Es bietet zuverlässige Unterstützung für Vorgänge an Datenbanken, Sammlungen und Dokumenten mit dem Async/Await-Muster und der Fehlerbehandlung.

Merkmal

  • Vollständige Unterstützung für MongoDB CRUD-Operationen
  • Handhabung sicherer Verbindungen zu MongoDB
  • Async/Await-Muster für optimale Leistung
  • Umfassende Fehlerbehandlung
  • Docker-Unterstützung für einfache Bereitstellung
  • Ausführen von Abfragen mit Typhinweisen
  • Unterstützung für Server-Sent Events (SSE) für Echtzeit-Updates

Schnellstart

Verwendung als CLI-Tool

# 저장소 복제 git clone https://github.com/yourusername/mongo-mcp-server.git cd mongo-mcp-server # 개발 모드로 설치 pip install -e . # 로컬에서 CLI 명령으로 실행 mongo-mcp-server # SSE 트랜스포트로 실행 mongo-mcp-server --transport=sse # MongoDB URL 지정 mongo-mcp-server --mongodb-url="mongodb://username:password@hostname:port/dbname" # 도움말 보기 mongo-mcp-server --help

Ausführung über UVX

# UVX가 설치된 경우 uvx mongo-mcp-server # SSE 트랜스포트 모드 uvx mongo-mcp-server --transport=sse

Python direkt ausführen

# 저장소 복제 git clone https://github.com/yourusername/mongo-mcp-server.git cd mongo-mcp-server # 의존성 설치 pip install -r requirements.txt # 환경 변수 설정 export MONGODB_URL="mongodb://username:password@hostname:port/dbname?authSource=admin" # 서버 실행 uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 3000

Verwenden von Docker

# 저장소 복제 git clone https://github.com/yourusername/mongo-mcp-server.git cd mongo-mcp-server # Docker Compose로 빌드 및 실행 docker-compose up -d # 로그 확인 docker-compose logs -f mongo-mcp

Verwenden von UVX

UVX ist ein Tool, mit dem Sie Dienste in verschiedenen Umgebungen einfach verwalten können.

# 등록 스크립트에 실행 권한 부여 chmod +x uvx-register.sh # UVX에 서비스 등록 ./uvx-register.sh # 서비스 시작 uvx start mongo-mcp # 상태 확인 uvx status mongo-mcp # 로그 확인 uvx logs mongo-mcp

Weitere Informationen finden Sie im UVX-Handbuch .

Umgebungsvariablen

Legen Sie vor dem Ausführen des Servers die folgenden Umgebungsvariablen fest:

# 필수 MONGODB_URL="mongodb://username:password@hostname:port/dbname?authSource=admin" # 선택 - 기본값 표시 PORT=3000 MCP_TRANSPORT=http # 'http' 또는 'sse'

API-Endpunkt

  • Überprüfen Sie den Zustand : GET /health
  • MCP-API : GET /mcp – FastMCP-Endpunkt (OpenAPI-Dokumentation)
  • SSE-Verbindung : GET /sse – Endpunkt für vom Server gesendete Ereignisse
  • Nachrichtenverarbeitung : POST /messages – Endpunkt der Nachrichtenverarbeitung

IDE-Integration

VS Code-Einstellungen

Fügen Sie Ihrer VS Code-Datei „settings.json“ Folgendes hinzu:

{ "mcp": { "inputs": [ { "type": "promptString", "id": "mongodbUri", "description": "MongoDB 연결 URI" } ], "servers": { "mongodb": { "command": "mongo-mcp-server", "args": ["--mongodb-url", "$(mongodbUri)"], "env": {} } } } }

Claude oder ein anderer KI-Assistent

Konfigurieren Sie Ihren MCP-Server für Claude oder andere KI-Assistenten wie folgt:

{ "mcp": { "servers": { "mongodb": { "url": "http://localhost:3000/mcp" } } } }

Verfügbare Tools

WerkzeugnameErläuterung
listCollectionsAlle verfügbaren Sammlungen in der Datenbank auflisten
findAbrufen von Dokumenten in einer Sammlung mithilfe der MongoDB-Abfragesyntax
insertOneEinfügen eines einzelnen Dokuments in eine Sammlung
updateOneAktualisieren eines einzelnen Dokuments in einer Sammlung
deleteOneLöschen eines einzelnen Dokuments aus einer Sammlung
indexesAlle Indizes in einer Sammlung auflisten
createIndexErstellen eines neuen Index in einer Sammlung
dropIndexLöschen eines vorhandenen Indexes aus einer Sammlung

Erweiterte Nutzung

Hinzufügen benutzerdefinierter Tools

  1. Erstellen Sie ein neues Tool in app/tools/documents/ oder app/tools/collection/ :
from ..base.tool import BaseTool class MyNewTool(BaseTool): @property def name(self) -> str: return "my_new_tool" @property def description(self) -> str: return "새 도구에 대한 설명" @property def input_schema(self) -> Dict[str, Any]: return { "type": "object", "properties": { # 도구 입력 스키마 정의 } } async def execute(self, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: # 도구 실행 로직 구현 pass
  1. Registrieren Sie das Tool in app/tools/registry.py :
from .documents.my_new_tool import MyNewTool # ToolRegistry.__init__ 메서드 내에서 self.register_tool(MyNewTool())

Installieren und Bereitstellen von CLI-Tools

Sie können es global verfügbar machen, indem Sie es als Paket auf PyPI registrieren:

# setup.py 확인 후 빌드 python setup.py sdist bdist_wheel # 패키지 업로드 (PyPI 계정 필요) twine upload dist/* # 전역 설치 pip install mongodb-mcp-bridge # 어디서든 실행 가능 mongodb-mcp-bridge

Fehlerbehebung

  • Wenn der Server nicht startet : Überprüfen Sie die Hilfe mit mongo-mcp-server --help
  • MongoDB-Verbindungsproblem : Überprüfen Sie, ob --mongodb-url korrekt ist
  • Fehler bei der Toolausführung : Überprüfen Sie die Toolimplementierung und die Eingabeparameter
  • Docker-Problem : Überprüfen Sie die Protokolle mit docker-compose logs mongo-mcp

Docker-Konfiguration

Die Docker-Konfiguration umfasst:

  • Python 3.12-Basisimage
  • Zeitzone Asien/Seoul
  • MongoDB 4.4-Instanz
  • Persistente Volumes zur Datenbankspeicherung
  • Integritätsprüfung für beide Dienste
  • Automatisierte Netzwerkkonfiguration

Lizenz

Dieses Projekt wird unter der MIT-Lizenz vertrieben – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE .

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

Eine leistungsstarke Model Context Protocol (MCP)-Serverimplementierung, die eine standardisierte Interaktion mit MongoDB-Datenbanken ermöglicht und vollständige CRUD-Operationen, asynchrone Muster und Echtzeit-Updates über SSE unterstützt.

  1. Autor
    1. Gliederung
      1. Merkmal
        1. Schnellstart
          1. Verwendung als CLI-Tool
          2. Ausführung über UVX
          3. Python direkt ausführen
          4. Verwenden von Docker
          5. Verwenden von UVX
        2. Umgebungsvariablen
          1. API-Endpunkt
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              1. VS Code-Einstellungen
              2. Claude oder ein anderer KI-Assistent
            2. Verfügbare Tools
              1. Erweiterte Nutzung
                1. Hinzufügen benutzerdefinierter Tools
                2. Installieren und Bereitstellen von CLI-Tools
              2. Fehlerbehebung
                1. Docker-Konfiguration
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