MongoDB Mongoose MCP Server

Was macht der “MongoDB Mongoose” MCP Server?

Der MongoDB Mongoose MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten – wie Claude – die direkte Interaktion mit MongoDB-Datenbanken ermöglicht. Mit optionaler Mongoose-Schema-Unterstützung erlaubt er robuste Datenvalidierung und operationale Hooks. Der Server befähigt KI-gesteuerte Workflows zu einer Vielzahl von Datenbankaufgaben wie Abfragen, Aggregation, Einfügen, Aktualisieren und dem Management von MongoDB-Collections. Das Design unterstützt sowohl schema-basierte als auch schemalose Operationen und bietet so Flexibilität für verschiedenste Entwicklungsumgebungen. Indem Datenbankaktionen als Tools bereitgestellt werden, erhöht der MongoDB Mongoose MCP die Entwicklerproduktivität, vereinfacht das Datenmanagement und ermöglicht einen sicheren, natürlichsprachlichen Zugriff auf kritische Dateninfrastruktur.

Liste der Prompts

In der Repository-Dokumentation oder den Dateien sind keine expliziten Prompt-Vorlagen aufgeführt.

Liste der Ressourcen

In der Dokumentation oder den Repository-Dateien sind keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.

Abfrage-Tools

• find: Durchsucht Dokumente mit Filterung und Projektion.
• listCollections: Listet alle verfügbaren Collections in der Datenbank auf.
• insertOne: Fügt ein einzelnes Dokument in eine Collection ein.
• updateOne: Aktualisiert ein einzelnes Dokument in einer Collection.
• deleteOne: Soft-Delete eines einzelnen Dokuments (markiert als gelöscht, aber entfernt es nicht).
• count: Zählt Dokumente, die einem Filter entsprechen.
• aggregate: Führt Aggregationsabfragen mit Pipelines aus.

Index-Tools

• createIndex: Erstellt einen neuen Index auf einer Collection.
• dropIndex: Entfernt einen Index aus einer Collection.
• indexes: Listet alle Indizes einer bestimmten Collection auf.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Datenbankmanagement: Ermöglicht KI-Clients das sichere Durchführen von CRUD-Operationen, das Verwalten von Indizes und das Abfragen von Daten in natürlicher Sprache – und reduziert so manuellen Datenbankzugriff.
• Datenexploration: Entwicklern wird das Erkunden und Analysieren von MongoDB-Collections, das Ausführen von Aggregationspipelines und das interaktive Generieren von Erkenntnissen ermöglicht.
• Schema-Erzwingung: Mit Mongoose-Integration können Entwickler Datenvalidierung durchsetzen und Hooks für ein sauberes Datenmanagement nutzen.
• Soft Deletion Workflows: Unterstützt Soft-Delete-Patterns, bei denen Daten nicht verloren gehen, sondern als gelöscht markiert und bei Bedarf wiederhergestellt werden können.
• Schnelles Prototyping: Erleichtert das schnelle Testen von Datenbankschema-Änderungen und Datenmodellen direkt über den KI-Assistenten – ohne manuelles Skripting.

Wie richte ich es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js (v18+) und MongoDB installiert sind.
2. Suchen und bearbeiten Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den MongoDB Mongoose MCP Server zum Abschnitt mcpServers hinzu:

   {
     "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. Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der MCP Server läuft und erreichbar ist.

Claude

1. Öffnen Sie die Claude Desktop Einstellungen > Entwickler > Konfiguration bearbeiten.
2. Fügen Sie den MongoDB Mongoose MCP Server in Ihre claude_desktop_config.json ein:

   {
     "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. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Claude Desktop neu.
4. Bestätigen Sie die Integration, indem Sie einen Datenbankbefehl ausführen.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js (v18+) und MongoDB.
2. Öffnen Sie die Konfigurationsoberfläche von Cursor.
3. Fügen Sie folgendes JSON unter MCP Servers ein:

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

4. Speichern Sie und laden Sie Cursor neu.
5. Testen Sie, indem Sie eine Datenbankabfrage über Cursor ausführen.

Cline

1. Voraussetzungen: Node.js (v18+) und MongoDB sind installiert.
2. Bearbeiten Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie hinzu:

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

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie die Funktion, indem Sie einen unterstützten Befehl ausführen.

Sicherheit von API-Keys

Speichern Sie sensible Daten wie MONGODB_URI immer in Umgebungsvariablen. Beispiel-Konfiguration:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

So nutzen Sie dieses MCP in Flows

Nutzung von MCP in FlowHunt

Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich „System MCP-Konfiguration“ fügen Sie Ihre MCP Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool samt aller Funktionen nutzen. Denken Sie daran, “mongodb-mongoose” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP Servers und die URL durch Ihre eigene MCP Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Roots-Support: ⛔ (Keine Erwähnung in Doku/Repo)

Zwischen beiden Tabellen zeigt diese MCP Server-Implementierung eine solide Dokumentation zu Datenbank-Tools und Einrichtung, bietet aber keine Informationen zu Prompts, expliziten Ressourcen, Roots und Sampling-Support. Funktional stark, aber nicht voll ausgestattet für fortgeschrittene MCP-Konzepte.

Unsere Meinung

MCP-Score: 6/10
Der MongoDB Mongoose MCP ist für Einrichtung und Tool-Nutzung gut dokumentiert und damit praktisch für Entwickler, die den Fokus auf Datenbankoperationen legen. Das Fehlen von Prompt-Vorlagen, expliziten Ressourcen, Roots und Sampling-Features schränkt jedoch die Vollständigkeit für fortgeschrittene MCP-Workflows ein.

MCP-Score