MCP MongoDB Integration

MCP MongoDB 集成

本项目演示了如何将 MongoDB 与 Model Context Protocol（MCP）集成，为 AI 助手提供数据库交互能力。项目由两个主要组件组成：

1. MCP MongoDB 服务 - 将 MongoDB 操作公开为 MCP 工具的服务
2. 客户端 Gemini 集成 - 基于终端的聊天机器人，使用可访问 MongoDB 工具的 Google Gemini AI

项目结构

.
├── 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

功能

• MongoDB 集成：将完整的 CRUD 操作公开为 MCP 工具
• MCP 服务：实现 Model Context Protocol，支持 AI 使用工具
• Gemini AI 集成：连接到 Google Gemini 模型
• 终端聊天机器人：用于数据库操作的交互式聊天界面

前提条件

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

设置说明

1. 服务设置

# 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. 客户端设置

# 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

可用的 MongoDB 工具

MCP 服务将以下 MongoDB 操作公开为工具：

• 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：统计集合中的文档数量
• listCollections：列出所有集合
• createCollection：创建新集合

使用示例

服务端和客户端都运行后，你就可以通过聊天界面与 MongoDB 交互：

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
  }
]

工作原理

1. MCP 服务连接到 MongoDB，并将操作公开为工具
2. 客户端通过 Server-Sent Events（SSE）连接到 MCP 服务
3. 用户查询会发送给 Gemini AI，由它决定何时使用 MongoDB 工具
4. 工具调用会转发到 MCP 服务并执行，随后返回结果
5. Gemini AI 会在回复用户时结合数据库结果

环境变量

服务端（mcp-mongo-project/ 中的 .env 文件）

• MONGODB_URI：MongoDB 的连接字符串
• MONGODB_NAME：要使用的数据库名称

客户端（client-side/ 中的 .env 文件）

• GEMINI_API_KEY：Google Gemini AI 的 API 密钥

图片

许可证

ISC

贡献

欢迎通过提交问题或拉取请求为本项目做出贡献。