El servidor MongoDB MCP le permite interactuar con clústeres MongoDB utilizando consultas en lenguaje natural desde clientes de IA que admiten MCP. Esta página describe las herramientas del servidor MCP.
Overview
El servidor MongoDB MCP proporciona las siguientes categorías de herramientas:
Herramientas Atlas, que realizan operaciones sobre recursos del sistema Atlas, como organizaciones, proyectos, clústeres, cuentas de usuario de base de datos y obtención de recomendaciones de rendimiento.
Herramientas de Atlas locales que le permiten enumerar, conectarse, crear y eliminar implementaciones de Atlas locales.
Herramientas de base de datos, que realizan operaciones como insertar, actualizar y eliminar documentos, así como ejecutar consultas y canales de agregación.
Herramientas Atlas del Servidor MCP
Las herramientas Atlas solo están disponibles si ha configurado las credenciales de la API de Atlas como se muestra en Configuración del servidor MongoDB MCP.
La siguiente tabla describe las herramientas de Atlas:
Nombre del servidor MCP Atlas Tool | Descripción |
|---|---|
| Devuelve una lista de organizaciones Atlas. |
| Devuelve una lista de proyectos de Atlas. |
| Crea un nuevo proyecto Atlas. |
| Devuelve la lista de clústeres de Atlas. |
| Devuelve información sobre un clúster específico de Atlas. |
| Crea un clúster gratuito de Atlas. |
| Se conecta a un clúster Atlas mediante la cuenta de servicio configurada. Si configuraste el servidor MCP sin especificar una cadena de conexión, esta herramienta crea un usuario de base de datos temporal con una contraseña aleatoria para establecer la conexión. Para obtener más detalles, consulta Detalles de la herramienta. |
| devuelve información sobre el Rangos de IP y CIDR que pueden acceder a un clúster Atlas. |
| Configura la lista de acceso IP y CIDR para un clúster Atlas. |
| Devuelve una lista de usuarios de la base de datos Atlas. |
| Crea un usuario de base de datos de Atlas. |
| Devuelve una lista de alertas para un proyecto Atlas. |
| Devuelve Performance Advisor recomendaciones para un clúster de Atlas. Admite operaciones para índices sugeridos, eliminación de sugerencias de índices, registros de consultas lentas y sugerencias de esquemas. Requiere acceso Para obtener más información, consulta la herramienta Performance Advisor. |
Herramientas de Atlas local del servidor MCP
Puede usar el servidor MCP con implementaciones locales de Atlas. Para usar las herramientas del servidor MCP con implementaciones locales de Atlas, debe instalar Docker. Para obtener una introducción a las implementaciones locales de Atlas, consulte Crear una implementación local de Atlas.
La siguiente tabla describe las herramientas locales de Atlas:
Nombre de la herramienta local del servidor MCP Atlas | Descripción |
|---|---|
| Lista las implementaciones locales de Atlas. |
| Crea una implementación local de Atlas. Para ejecutar esta herramienta, debe desactivar el modo de solo lectura. |
| Conexión a una implementación local de Atlas. |
| Elimina una implementación local de Atlas. Para ejecutar esta herramienta, debes desactivar el modo de solo lectura. |
Para obtener ejemplos que ejecutan las herramientas locales de Atlas, consulta Implementaciones locales de Atlas.
MCP Server Database Tools
La siguiente tabla describe las herramientas de base de datos:
Nombre de la herramienta de base de datos del servidor MCP | Descripción |
|---|---|
| Se conecta a un clúster de MongoDB. |
| Ejecuta una query de base de datos MongoDB. |
| Ejecuta una pipeline de agregación de MongoDB. |
| Devuelve el número de documentos en una colección. |
| Devuelve estadísticas que describen la ejecución del plan ganador elegido por el optimizador del query para el método evaluado. |
| Agrega documentos a una colección. Si especificas una clave API de Voyage IA en tu configuración de MCP, el servidor puede generar automáticamente incrustaciones vectoriales a partir del texto e incluirlas en los documentos insertados. |
| Crea un índice en una colección. Esta herramienta ayuda a crear índices de búsqueda vectorial. |
| Descartar un índice de la base de datos y la colección proporcionadas. Esta herramienta admite la eliminación de índices de búsqueda vectorial. |
| Modifica un único documento en una colección. |
| Modifica múltiples documentos en una colección. |
| Cambia el nombre de una colección. |
| Crea una nueva colección. |
| Remueve documentos de una colección. |
| Elimina una colección de una base de datos. |
| Elimina una base de datos. |
| Devuelve una lista de todas las bases de datos disponibles a través de la conexión actual. |
| Devuelve una lista de colecciones en una base de datos. |
| Devuelve información sobre los índices de colecciones, incluidos los índices de búsqueda vectorial. |
| Devuelve la información del esquema de la colección. |
| Devuelve el tamaño de la colección en megabytes. |
| Devuelve las estadísticas de la base de datos. |
| Guarda los resultados de una query o de un pipeline de agregación en formato JSON en un archivo del equipo que ejecuta el servidor MCP. Los resultados también son accesibles a través del recurso |
| Devuelve los eventos |
| Cambiar a una conexión diferente de MongoDB. |
Detalles de la herramienta
Para obtener información adicional sobre herramientas MCP específicas, consulta las siguientes secciones.
Soporte de búsqueda de vectores
El servidor MCP de MongoDB es compatible con MongoDB búsqueda vectorial. Puede crear y gestionar índices de búsqueda vectorial, generar incrustaciones y ejecutar queries de búsqueda semántica a través de indicaciones de lenguaje natural. La siguiente tabla resume las funcionalidades clave.
Caso de uso | Ejemplos de indicaciones | Herramientas relevantes |
|---|---|---|
Administrar índices | Create a vector search index on the sample_db database and products collectionShow me all vector search indexes on the products collectionDrop the vector search index named vector_index | create-indexcollection-indexesdrop-indexIMPORTANT: To update a vector search index, drop the existing
index and create a new one. |
Insertar documentos con representaciones automática | Insert these documents into the products collection and embed their descriptions | insert-many |
Consultas de búsqueda de vectores | Search for documents semantically similar to this descriptionFind me related products filtered by price range | aggregate |
Utiliza los siguientes recursos para obtener más información:
Para obtener ejemplos de uso detallados y salidas de muestra, consulta Búsqueda vectorial.
Para configurar el servidor MCP para la búsqueda vectorial, consulte voyageApiKey.
Para obtener más información sobre la búsqueda vectorial, consulta Descripción general de MongoDB Vector Search.
Generar embeddings automáticamente
El Servidor MCP MongoDB admite dos mecanismos independientes para generar incrustaciones vectoriales:
Generación de incrustaciones en el servidor MCP: El servidor MCP genera incrustaciones en el lado del cliente mediante Voyage AI antes de enviar documentos a MongoDB. Esto requiere una clave API de Voyage AI.
Integración automatizada de MongoDB: MongoDB genera automáticamente incrustaciones en el servidor al insertar o actualizar documentos. Para obtener más información, consulte Integración automatizada de MongoDB.
Estos mecanismos funcionan de forma independiente y se pueden utilizar juntos o por separado, según el caso de uso.
Generación de incrustaciones de servidor MCP
Si configuras el servidor MCP con una clave API de Voyage IA, el servidor puede generar automáticamente incorporaciones de las siguientes maneras:
Generar incrustaciones para documentos: incrusta campos de texto en documentos cuando se utiliza la
insert-manyherramienta.Genera embeddings para consultas: Embebe la consulta de búsqueda al ejecutar búsquedas vectoriales con la herramienta
aggregate. Específicamente, el servidor genera incrustaciones para el parámetroqueryVectoren las consultas agregadas de$vectorSearch.
El Servidor MCP es compatible con los siguientes modelos de embedding de Voyage IA:
voyage-3-largevoyage-3.5voyage-3.5-litevoyage-code-3
Para obtener más información sobre los modelos de IA de Voyage, consulta la documentación de IA de Voyage.
Nota
De forma predeterminada, el servidor MCP de MongoDB valida que los campos con índices de búsqueda vectorial contengan incrustaciones vectoriales válidas para evitar que se rompan dichos índices. Para desactivar esta función, cambie la disableEmbeddingsValidation opción true a. Para obtener más información, consulte voyageApiKey.
Integración automatizada de MongoDB
Importante
La incrustación automatizada en los índices de búsqueda vectorial está disponible como funcionalidad preliminar solo para MongoDB Community Edition v8.2 y versiones posteriores. La funcionalidad y la documentación correspondiente pueden cambiar en cualquier momento durante el periodo Preliminar.
MongoDB también puede generar incrustaciones automáticamente en el servidor al insertar o actualizar documentos. Este enfoque no requiere una clave API de Voyage AI en la configuración de MCP, ya que la generación de incrustaciones se realiza dentro de MongoDB.
El servidor MongoDB MCP admite la gestión de índices de búsqueda vectorial con incorporación automatizada, que genera automáticamente incorporaciones para tus documentos. Puedes crear, descartar e inspeccionar índices de búsqueda vectorial con embedding automatizado mediante indicaciones en lenguaje natural. La siguiente tabla resume las funcionalidades clave.
Para obtener más información, consulta Integración automatizada.
Caso de uso | Herramientas relevantes | Ejemplos de indicaciones |
|---|---|---|
Administrar índices | create-indexcollection-indexesdrop-index | "Create an auto embed vector search index on 'plot' field in 'mflix.movies' namespace using voyage-4-large model." |
Insertar datos con incrustaciones | insert-many | "Insert these documents with the following fields and automatically generate embeddings..." |
Query con incrustaciones | aggregate | "Run a vector search query on mflix.movies with the auto embed index on the 'plot' field." |
Considerations
El servidor MongoDB MCP admite consultas de búsqueda vectorial prefiltradas. Para obtener más información, consulta MongoDB Vector Search Pre-Filtering.
El servidor MCP no es compatible con el campo quantization para los índices de búsqueda vectorial.
Performance Advisor Tool
La herramienta atlas-get-performance-advisor permite acceder a las recomendaciones de Performance Advisor mediante consultas en lenguaje natural. Esta herramienta te ayuda a identificar oportunidades para optimizar el rendimiento analizando consultas lentas y sugiriendo mejoras.
Al realizar un análisis de consultas lentas, el servidor MongoDB MCP recupera una muestra de consultas lentas, limitada a 50 consultas. La muestra incluye hasta 50 de las consultas lentas más recientes que cumplen cualquiera de las condiciones especificadas en tu solicitud, para garantizar un rendimiento y tiempos de respuesta óptimos.
Nota
Esta herramienta requiere Project Read Only acceso o superior y un clúster M10+*. Está disponible con el indicador --readonly.
*El se refiere al rol de nivel de Project Read Only proyecto Atlas asignado a su cuenta de servicio, no se refiere a un rol de base de datos.
Caso de uso | Ejemplos de indicaciones | Operación de Performance Advisor |
|---|---|---|
Analizar consultas lentas | Show me my slow queriesWhat is slowing down my cluster?Show me queries that are longer than 5 secondsShow me slow writes in the website.users namespace | |
Sugerencias de índices | Are there any indexes I should create to improve performance?What indexes do you recommend I drop? | |
Consejo de esquema | Show schema recommendations for my clusterHelp me optimize my database schema |
Para obtener ejemplos de uso detallados y resultados de muestra, consulte Optimización del rendimiento.
Conexión sin cadena de conexión Atlas
Si configuras el servidor MCP sin especificar una cadena de conexión con un clúster de Atlas, la herramienta atlas-connect-cluster utiliza las credenciales configuradas de la cuenta de servicio de la API de Atlas para crear un usuario de base de datos temporal y establecer una conexión con el clúster.
El usuario temporal de la base de datos tiene las siguientes características:
Nombre de usuario y contraseña generados aleatoriamente.
De forma predeterminada, caduca después de 4 horas.
Rol asignado según cómo configuró el servidor MCP:
readAnyDatabasesi activaste el modo de solo lectura o inhabilitaste las categorías de herramientascreate,deleteyupdate.readWriteAnyDatabasesi el servidor tiene todos los permisos.
Nota
El servidor MongoDB MCP almacena las credenciales de usuario solo en la memoria y nunca devuelve ni expone las credenciales en el contexto del LLM.
Obtén más información
Para deshabilitar herramientas específicas y restringir el Servidor MCP al modo de solo lectura, consulta Configuración del Servidor MongoDB MCP.
Para ver algunos ejemplos de prompts en lenguaje natural para MCP servidor, consulta Ejemplos de uso de MongoDB MCP servidor.