mcpmongo

🚀 MCP MongoDB 集成

本项目实现了 MongoDB 与模型上下文协议（MCP）的集成，为 AI 助手赋予了与数据库交互的能力。项目主要包含两大组件：

1. MCP MongoDB 服务器：将 MongoDB 操作封装为 MCP 工具的服务器。
2. 客户端 Gemini 集成：基于终端的聊天机器人，借助 Google 的 Gemini AI 并可访问 MongoDB 工具。

🚀 快速开始

先决条件

• Node.js (v14 或更高)
• MongoDB 实例（本地或远程）
• Google Gemini API 密钥

设置说明

1. 服务器设置

# 切换到服务器目录
cd mcp-mongo-project

# 安装依赖
npm install

# 创建包含 MongoDB 连接详细信息的 .env 文件
echo "MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017" > .env
echo "MONGODB_NAME=your_database_name" >> .env

# 启动服务器
npm start

2. 客户端设置

# 切换到客户端目录
cd client-side

# 安装依赖
npm install

# 创建包含 Gemini API 密钥的 .env 文件
echo "GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key" > .env

# 启动客户端
node index.js

✨ 主要特性

• MongoDB 集成：将完整的 CRUD 操作作为 MCP 工具进行暴露。
• MCP 服务器：实现模型上下文协议，供 AI 工具使用。
• Gemini AI 集成：可连接到 Google 的 Gemini 模型。
• 终端聊天机器人：提供交互式聊天界面，方便进行数据库操作。

📦 安装指南

服务器设置

# 切换到服务器目录
cd mcp-mongo-project

# 安装依赖
npm install

# 创建包含 MongoDB 连接详细信息的 .env 文件
echo "MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017" > .env
echo "MONGODB_NAME=your_database_name" >> .env

# 启动服务器
npm start

客户端设置

# 切换到客户端目录
cd client-side

# 安装依赖
npm install

# 创建包含 Gemini API 密钥的 .env 文件
echo "GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key" > .env

# 启动客户端
node index.js

💻 使用示例

基础用法

一旦服务器和客户端都在运行，就可以通过聊天界面与 MongoDB 进行交互：

您：显示数据库中的所有集合
AI：在数据库中找到 3 个集合
[
  "users",
  "products",
  "orders"
]

您：查找年龄大于 30 的所有用户
AI：在集合 'users' 中找到 2 个文档
[
  {
    "_id": "6450a7c63020e15b2a1a",
    "name": "张三",
    "age": 35
  },
  {
    "_id": "6450a7d03020e15b2a1b",
    "name": "李四",
    "age": 32
  }
]

📚 详细文档

项目结构

.
├── client-side/            # 客户端应用程序使用 Gemini AI
│   ├── index.js            # 客户端主应用程序
│   └── package.json        # 客户端依赖
└── mcp-mongo-project/      # MCP 服务器带有 MongoDB 工具
    ├── src/
    │   ├── index.js        # 服务器设置和工具定义
    │   └── services/
    │       └── mcp-service.js  # MongoDB 服务实现
    └── package.json        # 服务器依赖

可用的 MongoDB 工具

MCP 服务器将以下 MongoDB 操作作为工具暴露：

• findDocuments：查询集合中的文档
• findOneDocument：查找单个文档
• insertOneDocument：插入一个文档
• insertManyDocuments：插入多个文档
• updateOneDocument：更新单个文档
• updateManyDocuments：更新多个文档
• deleteOneDocument：删除一个文档
• deleteManyDocuments：删除多个文档
• aggregateDocuments：运行聚合管道
• countDocuments：计算集合中的文档数
• listCollections：列出所有集合
• createCollection：创建新集合

🔧 技术细节

• MCP 协议：定义了 AI 助手与外部系统交互的标准接口。
• MongoDB 集成：通过 MCP 协议将 MongoDB 数据库连接到 Gemini AI。
• 终端聊天机器人：提供用户友好的界面，进行数据库查询和操作。

📄 许可证

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贡献者

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链接

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