El servidor MCP de MongoDB permite interactuar con clústeres de MongoDB mediante consultas en lenguaje natural desde clientes de IA compatibles con 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 en recursos del sistema Atlas, como organizaciones, proyectos, clústeres, cuentas de usuario de bases de datos y recuperación 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 Atlas:
Nombre de la herramienta Atlas del servidor MCP | Descripción |
|---|---|
| Devuelve una lista de organizaciones Atlas. |
| Devuelve una lista de proyectos Atlas. |
| Crea un nuevo proyecto Atlas. |
| Devuelve la lista de clústeres Atlas. |
| Devuelve información sobre un clúster Atlas específico. |
| Crea un clúster Atlas gratuito. |
| Se conecta a un clúster Atlas mediante la cuenta de servicio configurada. Si configuró 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 información, consulte 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 Atlas. |
| Devuelve una lista de alertas para un proyecto Atlas. |
| Devuelve Recomendaciones dePerformance Advisor para un clúster Atlas. Admite operaciones para índices sugeridos, sugerencias de eliminación de índices, registros de consultas lentas y sugerencias de esquemas. Requiere acceso o Para obtener más información,consulte Herramienta Asesor de Rendimiento. |
Herramientas Atlas locales 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 Atlas locales:
Nombre de la herramienta Atlas local del servidor MCP | Descripción |
|---|---|
| Enumera las implementaciones locales de Atlas. |
| Crea una implementación local de Atlas. Para ejecutar esta herramienta, debe desactivar el modo de solo lectura. |
| Se conecta a una implementación de Atlas local. |
| Elimina una implementación local de Atlas. Para ejecutar esta herramienta, debe desactivar el modo de solo lectura. |
Para ver ejemplos que ejecutan las herramientas Atlas locales, consulte Implementaciones de Atlas locales.
Herramientas de base de datos del servidor MCP
La siguiente tabla describe las herramientas de la base de datos:
Nombre de la herramienta de base de datos del servidor MCP | Descripción |
|---|---|
| Se conecta a un clúster MongoDB. |
| Ejecuta una consulta de base de datos MongoDB. |
| Ejecuta una canalización 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 de consultas para el método evaluado. |
| Agrega documentos a una colección. Si especifica una clave API de Voyage AI en su configuración de MCP, el servidor puede generar automáticamente incrustaciones vectoriales a partir de texto e incluirlas en los documentos insertados. |
| Crea un índice en una colección. Esta herramienta permite crear índices de búsqueda vectorial. |
| Elimina un índice de búsqueda vectorial de una colección. |
| 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. |
| Eliminar un índice para la base de datos y la colección proporcionadas. |
| 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 colección, incluidos los índices de búsqueda vectorial. |
| Devuelve información del esquema de colección. |
| Devuelve el tamaño de la colección en megabytes. |
| Devuelve estadísticas de la base de datos. |
| Guarda los resultados de una consulta o canalización de agregación en formato JSON en un archivo en el equipo que ejecuta el servidor MCP. También se puede acceder a los resultados mediante el recurso |
| Devuelve los eventos |
| Cambiar a una conexión MongoDB diferente. |
Detalles de la herramienta
Para obtener información adicional sobre herramientas MCP específicas, consulte las siguientes secciones.
Soporte de búsqueda de vectores
Importante
La compatibilidad con la búsqueda vectorial en MCP está disponible como función de vista previa. Para habilitarla, configure el previewFeatures indicador o la MDB_MCP_PREVIEW_FEATURES variable de entorno como search en la configuración de MCP.
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-index |
Insertar documentos con incrustaciones automáticas | 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 |
Utilice los siguientes recursos para obtener más información:
Para obtener ejemplos de uso detallados y resultados de muestra, consulte Búsqueda vectorial.
Para configurar el servidor MCP para la búsqueda vectorial, consulte Opciones de búsqueda vectorial.
Para obtener más información sobre la búsqueda de vectores, consulte Descripción general de la búsqueda de vectores de MongoDB.
Gestión de índices
Las siguientes herramientas le permiten administrar índices de búsqueda vectorial:
collection-indexes:Enumera todos los índices de una colección, incluidos los índices de búsqueda vectorial, y proporciona información sobre el estado del índice.create-index:Crea un nuevo índice de búsqueda vectorial en una colección.drop-index:Elimina un índice de búsqueda vectorial de una colección.
Nota
Para actualizar un índice de búsqueda vectorial, elimine el índice existente y cree uno nuevo.
Generar incrustaciones automáticamente
El servidor MongoDB MCP 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 pueden utilizarse juntos o por separado según el caso de uso.
Generación de incrustaciones de servidor MCP
Si configura el servidor MCP con una clave API de Voyage AI, el servidor puede generar incorporaciones automáticamente de las siguientes maneras:
Generar incrustaciones para documentos: incrusta campos de texto en documentos cuando se utiliza la
insert-manyherramienta.Genera incrustaciones para consultas: Incorpora la consulta de búsqueda al ejecutar consultas de búsqueda vectorial con la
aggregateherramienta. En concreto, el servidor genera incrustaciones para elqueryVectorparámetro en consultas de$vectorSearchagregación.
El servidor MCP admite los siguientes modelos de integración de Voyage AI:
voyage-3-largevoyage-3.5voyage-3.5-litevoyage-code-3
Para obtener más información sobre los modelos de Voyage AI, consulte la documentación de Voyage AI.
Nota
De forma predeterminada, el servidor MCP de MongoDB valida que los campos con índices de búsqueda vectorial contengan incrustaciones vectoriales válidas para evitar la interrupción de dichos índices. Para desactivar este comportamiento, configure la disableEmbeddingsValidation opción true en. Para obtener más información, consulte Opciones de búsqueda vectorial.
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 MCP de MongoDB permite la gestión de índices de búsqueda vectorial con incrustación automatizada, lo que genera incrustaciones automáticamente para sus documentos. Puede crear, eliminar e inspeccionar índices de búsqueda vectorial con incrustación automatizada mediante indicaciones en lenguaje natural. La siguiente tabla resume las características principales.
Para obtener más información, consulte Incorporación 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..." |
Consulta con incrustaciones | aggregate | "Run a vector search query on mflix.movies with the auto embed index on the 'plot' field." |
Considerations
El servidor MCP de MongoDB admite el prefiltrado de consultas de búsqueda vectorial. Para obtener más información, consulte Prefiltrado de búsqueda vectorial de MongoDB.
El servidor MCP no es compatible con el campo quantization para los índices de búsqueda vectorial.
Herramienta de asesoramiento de rendimiento
La atlas-get-performance-advisor herramienta le permite acceder a las recomendaciones de Performance Advisor mediante consultas en lenguaje natural. Esta herramienta le ayuda a identificar oportunidades de optimización del rendimiento analizando consultas lentas y sugiriendo mejoras.
Al analizar consultas lentas, el servidor MongoDB MCP recupera una muestra de consultas lentas, con un límite de 50 consultas. Esta muestra incluye hasta 50 consultas lentas recientes que cumplen las condiciones especificadas en la solicitud para garantizar un rendimiento y tiempos de respuesta óptimos.
Nota
Esta herramienta requiere acceso o superior y Project Read Only un10clúster M +*. Está disponible con el --readonly indicador.
*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? | |
Asesoramiento sobre esquemas | 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 configura el servidor MCP sin especificar una cadena de conexión a un clúster Atlas, la atlas-connect-cluster herramienta utiliza las credenciales de la cuenta de servicio de API de Atlas configuradas para crear un usuario de base de datos temporal y establecer una conexión al 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 habilitó el modo de solo lectura o deshabilitó lascreatedeleteupdatecategorías de herramientas, y.readWriteAnyDatabaseSi el servidor tiene permisos completos.
Nota
El servidor MongoDB MCP almacena las credenciales de usuario solo en la memoria y nunca las devuelve ni las expone en el contexto LLM.
Obtén más información
Para deshabilitar herramientas específicas y restringir el servidor MCP al modo de solo lectura, consulte Configuración del servidor MCP de MongoDB.
Para ver algunos ejemplos de indicaciones en lenguaje natural del servidor MCP, consulte Ejemplos de uso del servidor MCP de MongoDB.