MongoDB MCP サーバーを使用すると、MCP をサポートするAIクライアントからの自然言語クエリを使用してMongoDBクラスターと交流することができます。このページでは MCP サーバー ツールについて説明します。
Overview
MongoDB MCPサーバーは次のツール カテゴリを提供します。
Atlas ツール。組織、プロジェクト、クラスター、データベースユーザーアカウント、パフォーマンス推奨事項の取得など、Atlas システム リソースに対して操作を実行します。
ローカル Atlas ツール: ローカル Atlas 配置を一覧表示、接続、作成、削除できます。
データベース ツールは、ドキュメントの挿入、更新、削除するなどの操作や、クエリや集計パイプラインの実行を行います。
MCP サーバー Atlas ツール
Atlas ツールは、MongoDB MCP サーバー構成に示されているように Atlas API認証情報を設定している場合にのみ使用できます。
次の表では、Atlas ツールについて説明しています。
MCP Server Atlas ツール名 | 説明 |
|---|---|
| Atlas 組織の一覧を返します。 |
| Atlas プロジェクトの一覧を返します。 |
| 新しい Atlasプロジェクトを作成します。 |
| Atlas クラスターの一覧を返します。 |
| 特定の Atlas クラスターに関する情報を返します。 |
| 無料の Atlas クラスターを作成します。 |
| 構成されたサービス アカウントを使用して Atlas クラスターに接続します。 接続文字列を指定せずに MCPサーバーを構成した場合、このツールは接続を確立するためのランダムなパスワードを持つ一時データベースユーザーを作成します。詳細については、ツールの詳細を参照してください。 |
| Atlas クラスターにアクセスできる IPと CIDR 範囲に関する情報を返します。 |
| Atlas クラスターのIPと CIDR アクセス リストを設定します。 |
| Atlasデータベースユーザーの一覧を返します。 |
| Atlasデータベースユーザーを作成します。 |
| Atlasプロジェクトのアラートの一覧を返します。 |
| Atlas クラスターの Performance Advisor の推奨事項を返します。推奨インデックス、削除インデックス、低速クエリ ログ、スキーマ提案の操作をサポートします。 詳細については、Performance Advisorをご覧ください。 |
MCP サーバー ローカル Atlas ツール
MongoDB Atlas のローカル配置で MCP サーバーを使用できます。ローカル Atlas 配置で MCP サーバー ツールを使用するには、Dockerをインストールする必要があります。Atlas のローカル配置の概要については、Atlas 配置の作成 を参照してください。
次の表では、ローカル Atlas ツールについて説明します。
MCP サーバー ローカル Atlas ツール名 | 説明 |
|---|---|
| Atlas のローカル配置を一覧表示します。 |
| Atlas のローカル配置を作成します。このツールを実行するには、読み取り専用モードを無効にする必要があります。 |
| Atlas のローカル配置に接続します。 |
| Atlas のローカル配置を削除します。このツールを実行するには、読み取り専用モードを無効にする必要があります。 |
ローカル Atlas ツールを実行する例については、ローカル Atlas 配置 を参照してください。
MCP サーバーDatabase Tools
次の表では、データベースツールについて説明しています。
MCP Server データベース ツール名 | 説明 |
|---|---|
| MongoDBクラスターに接続します。 |
| MongoDBデータベースクエリを実行します。 |
| MongoDB集計パイプラインを実行します。 |
| コレクション内のドキュメントの数を返します。 |
| ドキュメント をコレクションに追加します。 MCP 構成で Vyage AI APIキーを指定すると、サーバーはテキストからベクトル埋め込みを自動的に生成し、挿入されたドキュメントに含めることができます。 |
| |
| |
| コレクションの 1 つのドキュメントを変更します。 |
| コレクションの複数のドキュメントを変更します。 |
| コレクションの名前を変更します。 |
| コレクションからドキュメントを削除します。 |
| データベースからコレクションを削除します。 |
| データベースを削除します。 |
| 現在の接続で使用可能なすべてのデータベースの一覧を返します。 |
| データベース内のコレクションの一覧を返します。 |
| |
| コレクションスキーマ情報を返します。 |
| コレクションのサイズをメガバイト単位で返します。 |
| データベースの統計情報を返します。 |
| クエリまたは集計パイプラインの結果をJSON形式で、 MCP Server を実行するコンピューター上のファイルに保存します。また、 AIクライアントアプリケーションの |
ツールの詳細
特定の MCP ツールに関する追加情報については、次のセクションを参照してください。
ベクトル検索のサポート
MCP でのベクトル検索のサポートはプレビュー機能として利用できます。この機能を有効にするには、MCP 構成で previewFeaturesフラグまたはMDB_MCP_PREVIEW_FEATURES 環境変数を に設定します。詳細については、 「 MongoDB MCPsearch サーバー構成オプション 」を参照してください。
MongoDB MCP サーバーはMongoDB ベクトル検索をサポートしています。自然言語プロンプトを使用して、ベクトル検索インデックスを作成および管理し、埋め込みを生成し、セマンティック検索クエリを実行できます。次の表に主な機能をまとめています。
ユースケース | プロンプトの例 | 関連ツール |
|---|---|---|
インデックスの管理 | 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 |
自動埋め込みによるドキュメントの挿入 | Insert these documents into the products collection and embed their descriptions | insert-many |
ベクトル検索クエリ | Search for documents semantically similar to this descriptionFind me related products filtered by price range | aggregate |
詳しくは次のリソースを使用してください。
詳細な使用例とサンプル出力については、 「 ベクトル検索 」を参照してください。
ベクトル検索用に MCP サーバーを構成するには、 「 ベクトル検索オプション 」を参照してください。
ベクトル検索の詳細については、 「 MongoDB ベクトル検索 の概要 」を参照してください。
インデックス マネジメント
次のツールを使用すると、ベクトル検索インデックスを管理できます。
collection-indexes:ベクトル検索インデックスを含む、コレクションのすべてのインデックスを一覧表示し、インデックスのステータス情報を提供します。create-index:コレクションに新しいベクトル検索インデックスを作成します。drop-index:コレクションからベクトル検索インデックスを削除します。
注意
ベクトル検索インデックスを更新するには、既存のインデックスを削除し、新しいインデックスを作成します。
自動埋め込み生成
MCP サーバーを Vyage AI APIキーで構成すると、サーバーは次の方法で埋め込みを自動的に生成できます。
ドキュメントの埋め込みを生成:
insert-manyツールを使用する場合に、ドキュメントにテキストフィールドを埋め込みます。クエリの埋め込みを生成:
aggregateツールを使用してベクトル検索クエリを実行中ときに、検索クエリーを埋め込みます。具体的には、サーバーはqueryVector$vectorSearch集計クエリの パラメータの埋め込みを生成します。
MCP サーバーは次の投票AI埋め込みモデルをサポートしています。
voyage-3-largevoyage-3.5voyage-3.5-litevoyage-code-3
Vyage AIモデルの詳細については、 Vyage AI のドキュメント を参照してください。
注意
デフォルトでは 、 MongoDB MCP サーバーはベクトル検索インデックスを持つフィールドに有効なベクトル埋め込みが含まれていることを検証し、ベクトル検索インデックスの破損を防ぎます。この動作を無効にするには、disableEmbeddingsValidation オプションを に設定します。詳細については、true 「 ベクトル検索オプション 」を参照してください。
Considerations
MongoDB MCP サーバーは事前にフィルタリングするベクトル検索クエリをサポートしています。詳細については、 「 MongoDB ベクトル検索 の事前フィルタリング 」を参照してください。
MCPサーバーはベクトル検索インデックスの quantizationフィールドをサポートしていません。
Performance Advisor ツール
atlas-get-performance-advisor ツールを使用すると、自然言語クエリを介して Performance Advisor の推奨事項にアクセスできます。このツールは、低速クエリを分析し、改善を提案することで、パフォーマンス最適化の機会を特定するのに役立ちます。
低速クエリ分析を実行する際、MongoDB MCP サーバーは低速クエリのサンプルを検索し、上限は 50 クエリに限定します。サンプルには、最適なパフォーマンスと応答時間を確保するために、プロンプトで指定された条件に一致する直近の低速クエリが最大 50 含まれます。
注意
このツールには Project Read Only アクセス以上と M10 以上のクラスターが必要です。--readonly フラグで使用できます。
ユースケース | プロンプトの例 | Performance Advisor の操作 |
|---|---|---|
低速クエリの分析 | 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 | |
インデックスに関する提案 | Are there any indexes I should create to improve performance?What indexes do you recommend I drop? | |
スキーマのアドバイス | Show schema recommendations for my clusterHelp me optimize my database schema |
詳細な使用例とサンプル出力については、パフォーマンスの最適化 を参照してください。
Atlas 接続文字列を使用しない接続
Atlas クラスターへの接続文字列を指定せずに MCPサーバーを構成する場合、atlas-connect-cluster ツールは、構成された Atlas APIサービスアカウントの認証情報を使用してクラスターへの接続を確立するための一時データベースユーザーを作成します。
一時データベースユーザーには、次の特徴があります。
ランダムに生成されたユーザー名とパスワード。
12 時間後に自動的に期限切れになります。
MCP Server の構成方法に基づいて割り当てられたロール:
readAnyDatabasecreatedelete読み取り専用モードを有効にするか、 、 、updateツール カテゴリを無効にした場合は、 になります。readWriteAnyDatabaseサーバーに完全な権限がある場合。
注意
MongoDB MCP サーバーはユーザー認証情報をメモリにのみ保存し、LM コンテキストで認証情報を返したり公開したりすることはありません。
詳細
特定のツールを無効にして MCP サーバーを 読み取り専用モードに制限するには、 MongoDB MCP サーバーの構成 を参照してください。
MCP Server の自然言語プロンプトの例については、MongoDB MCP Server の使用例を参照してください。