MCP MongoDB Integration

MCP MongoDB 統合

このプロジェクトでは、MongoDB と Model Context Protocol（MCP）を統合し、AI アシスタントがデータベースを操作できるようにする方法を紹介します。主に次の 2 つのコンポーネントで構成されています。

1. MCP MongoDB Server - MongoDB の操作を MCP ツールとして公開するサーバー
2. Client-side Gemini Integration - MongoDB ツールを利用する、Google の Gemini AI を使用したターミナルベースのチャットボット

プロジェクト構成

.
├── client-side/            # Client application using Gemini AI
│   ├── index.js            # Main client application
│   └── package.json        # Client dependencies
└── mcp-mongo-project/      # MCP server with MongoDB tools
    ├── src/
    │   ├── index.js        # Server setup and tool definitions
    │   └── services/
    │       └── mcp-service.js  # MongoDB service implementation
    └── package.json        # Server dependencies

機能

• MongoDB 統合：完全な CRUD 操作を MCP ツールとして公開
• MCP サーバー：AI によるツールの使用に向けて Model Context Protocol を実装
• Gemini AI 統合：Google の Gemini モデルに接続
• ターミナルチャットボット：データベース操作のための対話型チャットインターフェース

前提条件

• Node.js（v14 以降）
• MongoDB インスタンス（ローカルまたはリモート）
• Google Gemini API キー

セットアップ手順

1. サーバーのセットアップ

# Navigate to the server directory
cd mcp-mongo-project

# Install dependencies
npm install

# Create a .env file with your MongoDB connection details
echo "MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017" > .env
echo "MONGODB_NAME=your_database_name" >> .env

# Start the server
npm start

2. クライアントのセットアップ

# Navigate to the client directory
cd client-side

# Install dependencies
npm install

# Create a .env file with your Gemini API key
echo "GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key" > .env

# Start the client
node index.js

利用可能な MongoDB ツール

MCP サーバーは、次の MongoDB 操作をツールとして公開します。

• findDocuments：コレクション内のドキュメントを検索
• findOneDocument：単一のドキュメントを検索
• insertOneDocument：ドキュメントを挿入
• insertManyDocuments：複数のドキュメントを挿入
• updateOneDocument：単一のドキュメントを更新
• updateManyDocuments：複数のドキュメントを更新
• deleteOneDocument：ドキュメントを削除
• deleteManyDocuments：複数のドキュメントを削除
• aggregateDocuments：集約パイプラインを実行
• countDocuments：コレクション内のドキュメント数をカウント
• listCollections：すべてのコレクションを一覧表示
• createCollection：新しいコレクションを作成

使用例

サーバーとクライアントの両方が起動したら、チャットインターフェースを通じて MongoDB を操作できます。

You: Show me all collections in the database
AI: Found 3 collections in the database
[
  "users",
  "products",
  "orders"
]

You: Find all users with age greater than 30
AI: Found 2 documents in collection 'users'
[
  {
    "_id": "6450a7c63020e15b2a1cf5d2",
    "name": "John Doe",
    "age": 35
  },
  {
    "_id": "6450a7d93020e15b2a1cf5d3",
    "name": "Jane Smith",
    "age": 42
  }
]

仕組み

1. MCP サーバーが MongoDB への接続を確立し、操作をツールとして公開します
2. クライアントが Server-Sent Events（SSE）経由で MCP サーバーに接続します
3. ユーザーのクエリが Gemini AI に送信され、Gemini AI が MongoDB ツールを使用するタイミングを判断します
4. ツール呼び出しが MCP サーバーに転送されて実行され、結果が返されます
5. Gemini AI がデータベースの結果を回答に反映し、ユーザーに返します

環境変数

サーバー（mcp-mongo-project/ 内の .env ファイル）

• MONGODB_URI：MongoDB の接続文字列
• MONGODB_NAME：使用するデータベースの名前

クライアント（client-side/ 内の .env ファイル）

• GEMINI_API_KEY：Google Gemini AI の API キー

画像

ライセンス

ISC

コントリビューション

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