AI Autonomous Data Manager MCP

AI Autonomous Data Manager MCP

概要

AI Autonomous Data Manager は、Cursor、Cline などの AI 対応エディターで動作する AI エージェントが、動的に構造化されたデータコレクションを自律的に管理できるように設計された、専用のデータ管理システムです。AI アシスタントは、会話をまたいで永続的なメモリーを維持し、情報を整理し、人の介入なしにデータを管理できます。

このサーバーは、MCP サーバーについて学ぶための練習として作成されました。どの程度役立つかは、まだ分かりません。MIT ライセンスのもと、現状のまま提供されています。

主な機能：

• AI によるコレクションの作成と、自動スキーマ検証
• AI エージェントによる自律的な CRUD 操作
• チャットセッションをまたいで保持される永続的なデータ保存
• STDIO モードと SSE（Server-Sent Events）モードの両方をサポート

このシステムにより、AI エージェントは次のようなことができます：

• 会話中にナレッジベースを構築、維持する
• プロジェクトやタスクを自律的に追跡する
• 学習コンテンツを整理し、クイズを作成する
• 重要な情報を将来参照できるように保存する

コレクションの表示と監視

AI エージェントはプログラムを通じてコレクションを操作しますが、人間は次の方法でデータを監視、確認できます：

1. SSE モードの実行時に、組み込みのウェブインターフェースを使用する（http://localhost:3001）
2. MCP Inspector ツールを使用する（https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector）
3. MCP サーバーの API エンドポイントをプログラムから使用する

コレクションを PDF にエクスポートするには：

1. SSE モードの実行時に、ウェブインターフェースにアクセスする
2. 対象のコレクションに移動し、PDF アイコンをクリックする

コレクションビューアーのスクリーンショット

はじめに

• Node と NPM がインストールされていることを確認してください

  • 開発には Node バージョン 22.14.0 を使用しましたが、ほかのバージョンでも動作すると思われます

• npm install を実行して依存関係をインストールします

STDIO モードで実行する

• run-example.sh を run.sh にコピーし、正しいパス（リポジトリのディレクトリ）を設定します

• .env-example を .env にコピーし、必要に応じて変更します（そのままでも動作するはずです）

• docker-compose up で MongoDB を起動するか、独自の Mongo インスタンスを使用します

  • 独自のインスタンスを使用する場合は、run.sh ファイル内のエクスポートされた MONGO_* 環境変数と RUN_MODE 環境変数を適宜変更してください

• エディター／ツールで MCP サーバーを使用するように設定します

  Cursor エディターの例（mpc.json）：

   {
       "mcpServers": {
           "data_service": {
               // Same repository path as mentioned above
               "command": "/<path>/run.sh",
               "args": []
           }
       }
   }
  

Run in SSE mode

Note: Running in SSE mode seems sketchy at times. While it works fine for the MCP Inspector tool. The server has sometimes crashed when Cursor or Cline was the client. So some improvements should be made to make SSE mode a bit sturdier.

• Start MongoDB using docker-compose up or use your own Mongo instance

  • If using your own instance, remember to change exported MONGO_* and RUN_MODE environment variables in the .env file accordingly

• Start the server: npm start

• Configure your editor/tool to use the MCP server

  Cursor editor example (mpc.json):

   {
       "mcpServers": {
           "data_service": {
               "url": "http://localhost:3001/sse",
           }
       }
   }
  

Start the app using scripts

NPM Scripts

• start

  • Starts the back-end directly from sourcecs using TSX.
  • Serves front-end from dist/public/
  • No hot-reloading is enabled
  • Front- and back-end are both available at port 3001

• dev:back

  • Starts the back-end on port 3001
  • Hot-reloading is enabled

• dev:front

  • Starts the front-end on port 5173 (default Vite port)
  • Hot-reloading is enabled

• dev

  • Runs dev:back and dev:front concurrently
  • Front- and back-end are served from ports 5173 and 3001 respectively
  • Hot-reloading is enabled for both

• start:prod

  • Run this script when providing the MCP server in SSE mode to an LLM
  • Builds the app
  • Runs the app from dist/, making available on port 3001
  • No hot-reloading (obviously)

Shell script

• run.sh
  • You are not supposed to run this shell script. Instead you will provide it for the LLM to run.
  • Sets environment variables (NPM scripts above uses dotenv)
  • Runs the app directly from dist/ in STDIO mode
  • Note that it will not compile the app for you, so make sure to do that beforehand

Available resources

• data://server-description

  Server Description: Description of the data service and its use cases.

• data://collections

  Metadata about available collections

Available tools

Note: This section will not explain each tool in detail. Fot that please check src/back-end/mcp/tools/_tools-schema.yml where you can see the descriptions provided for the LLM.

• add_collection_type

  Create a new collection type in the database

• add_batch_to_collection

  Add one or more entries to a collection

• get_from_collection

  Perform a query to retrieve entries from a collection

• delete_from_collection

  Delete a collection entry

• collection_summary

  Get a summary of a collection (returns all entries but only includes the _id and summary fields)

• get_resource_data

  Provides the same information as the data://server-description and data://collections resources. The reason for incuding it, is that not all MCP clients support resources.