MongoDB MCP 서버 도구

MongoDB MCP 서버를 사용하면 MCP를 지원 AI 클라이언트의 언어 쿼리를 사용하여 MongoDB 클러스터와 상호 작용 작용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 MCP 서버 도구에 대해 설명합니다.

개요

MongoDB MCP 서버는 다음과 같은 도구 카테고리를 제공합니다.

조직, 프로젝트, 클러스터, 데이터베이스 사용자 계정, 성능 권장 사항 조회 등 Atlas 시스템 리소스에 대한 작업을 수행하는 Atlas 도구입니다.
로컬 Atlas 배포서버를 나열하고, 연결하고, 생성하고, 삭제할 수 있는 로컬 Atlas 배포서버 도구.
MongoDB Assistant 지식 기반에서 공식 문서와 정리된 지침을 검색하는 도우미 도구.
문서 삽입, 업데이트, 삭제, 쿼리 및 집계 파이프라인 실행 등의 작업을 수행하는 데이터베이스 도구입니다.

MongoDB Atlas Managed MCP 서버와 Local MCP for MongoDB MCP 서버 모두에서 모든 Atlas 도구와 데이터베이스 도구를 사용할 수 없습니다. 각 테이블의 Atlas Managed 및 Local 열은 MCP 배포 유형이 주어진 도구를 지원하는지 여부를 나타냅니다.

MCP 서버 Atlas 도구

Atlas 도구는 MongoDB MCP 서버 구성에 설명된 대로 Atlas API 자격 증명을 설정한 경우에만 사용할 수 있습니다.

다음 표에서는 Atlas 도구에 대해 설명합니다. Atlas Managed 및 Local 열은 각 도구가 MongoDB Atlas Managed MCP 서버 및 MongoDB MCP 서버의 Local MCP에서 사용 가능한지 여부를 나타냅니다.

Atlas 도구 이름	설명	Atlas managed	로컬
`atlas-list-orgs`	Atlas 조직 목록을 반환합니다.
`atlas-list-projects`	Atlas 프로젝트 목록을 반환합니다.
`atlas-create-project`	새 Atlas 프로젝트 만듭니다.
`atlas-list-clusters`	Atlas 클러스터 목록을 반환합니다.
`atlas-inspect-cluster`	특정 Atlas cluster 에 대한 정보를 반환합니다.
`atlas-create-free-cluster`	무료 Atlas cluster 생성합니다.
`atlas-connect-cluster`	구성된 서비스 계정을 사용하여 Atlas cluster 에 연결합니다. If you configured the MCP server without specifying a connection string, this tool creates a temporary database user with a random password to establish the connection. For details, see Tool Details.
`atlas-get-regions`	Returns the supported Atlas regions for a cloud provider (`AWS`, `AZURE`, or `GCP`), including each region's code and human-readable location. Use this tool to resolve region names or codes before creating or upgrading a cluster.
`atlas-upgrade-cluster`	다음과 같은 Atlas 클러스터 업그레이드를 지원합니다. Flex 무료 무료 M10 Flex to M10 선택적으로 대상 `region` 및 `provider`를 지정할 수 있습니다. 전용 클러스터 의 경우 클러스터 다른 M10~M80 인스턴스 크기로 확장하다 하고 컴퓨팅 자동 확장 설정을 업데이트 수 있습니다. 다음 옵션 중 하나 이상을 지정합니다. 새 인스턴스 크기 컴퓨팅 자동 확장 활성화 여부 자동 확장을 위한 최소 또는 최대 인스턴스 크기 확장은 투표 선택 가능 노드와 읽기 전용 노드에 적용됩니다. 이 도구는 분석 노드, 멀티 샤드 클러스터 또는 리전에서 인스턴스 크기가 다른 클러스터를 확장하다 하지 않습니다.
`atlas-create-cluster`	M10–M80 인스턴스 크기의 전용 Atlas 클러스터를 만듭니다. 복제본 세트 및 단일 샤드 클러스터 유형을 하나에서 세 개의 리전에서 지원합니다. `clusterType` 기본값은 `REPLICASET`입니다. `SHARDED` 클러스터는 단일 샤드이며 M30 이상이 필요합니다. `regions` 우선 순위로 최대 3개의 Atlas 리전을 허용합니다. 첫 번째 리전이 가장 높은 우선 순위를 가지며 프라이머리 노드를 포함합니다. `encryptionAtRestProvider` 미사용 데이터 암호화를 위한 고객 managed 키 제공자를 선택합니다. 키 제공자에는 이미 프로젝트에 유효한 미사용 데이터 암호화 구성이 있어야 합니다. 컴퓨트 자동 스케일링은 기본적으로 활성화됩니다. 디스크 자동 스케일링은 항상 활성화됩니다. 이 도구는 즉시 반환됩니다. `atlas-inspect-cluster` 를 사용하여 클러스터 상태가 `IDLE`에 도달할 때까지 폴링합니다.
`atlas-pause-resume-cluster`	전용 (M10+) Atlas 클러스터를 일시 중지하거나 재개합니다. 무료 및 Flex 클러스터는 일시 중지할 수 없습니다. 일시 중지: 클러스터를 연결에 사용할 수 없게 하고 컴퓨팅 비용을 중지합니다. 클러스터는 `IDLE` 상태여야 합니다. 재개: 일시 중지된 클러스터를 재시작합니다. `atlas-inspect-cluster` 을 사용하여 클러스터 상태가 `IDLE`에 도달할 때까지 폴링합니다.
`atlas-inspect-access-list`	Atlas cluster 액세스 할 수 있는 IP 및 CIDR 범위에 대한 정보를 반환합니다.
`atlas-create-access-list`	Atlas cluster 에 대한 IP 및 CIDR 액세스 목록을 구성합니다.
`atlas-list-db-users`	Atlas 데이터베이스 사용자 목록을 반환합니다.
`atlas-create-db-user`	Atlas 데이터베이스 사용자를 생성합니다.
`atlas-list-alerts`	Atlas 프로젝트 에 대한 경고 목록을 반환합니다.
`atlas-get-performance-advisor`	Returns Performance Advisor recommendations for an Atlas cluster. Supports operations for suggested indexes, drop index suggestions, slow query logs, and schema suggestions. Requires `Project Read Only` access or higher. 자세한학습 은 Performance Advisor 도구를 참조하세요.
`atlas-load-sample-dataset`	샘플 데이터 세트를 Atlas 클러스터에 로드합니다.
`remote-atlas-connect`	원격 MCP 서버의 Atlas 클러스터에 연결합니다.
`atlas-streams-discover`	Atlas Stream Processing 작업 공간, 프로세서, 공개 연결 또는 비공개 링크 네트워킹 연결에 대한 정보를 반환합니다. 원격 MCP 서버에서는 Atlas Stream Processing 도구가 `atlas-streams-*` 도구를 통해 노출됩니다.
`atlas-streams-build`	Atlas Stream Processing 작업 공간, 프로세서, 공개 연결 또는 비공개 링크 네트워킹 연결을 생성합니다.
`atlas-streams-manage`	Atlas Stream Processing 작업 공간, 프로세서 또는 공용 연결을 관리합니다. MongoDB MCP 서버는 다음을 수행할 수 있습니다. 프로세서를 시작, 중지 또는 업데이트 . 작업 공간을 업데이트합니다. 공개 연결을 업데이트합니다. privatelink 네트워킹 연결을 수락하거나 거부합니다.
`atlas-streams-teardown`	Atlas Stream Processing 작업 공간, 프로세서, 공개 연결 또는 비공개 링크 네트워킹 연결을 삭제합니다.

MCP 서버 로컬 Atlas 도구

MCP 서버를 로컬 Atlas 배포서버와 함께 사용할 수 있습니다. 로컬 Atlas 배포에서 MCP 서버 도구를 사용하려면 Docker 설치해야 합니다. 로컬 Atlas 배포서버에 대한 소개는 로컬 Atlas 배포서버 만들기.를 참조하세요.

다음 표에서는 로컬 Atlas 도구에 대해 설명합니다.

MCP 서버 로컬 Atlas 도구 이름	설명
`atlas-local-list-deployments`	로컬 Atlas 배포서버를 나열합니다.
`atlas-local-create-deployment`	로컬 Atlas 배포서버 만듭니다. 이 도구를 실행 하려면 읽기 전용 모드비활성화해야 합니다.
`atlas-local-connect-deployment`	로컬 Atlas 배포서버 서버에 연결합니다.
`atlas-local-delete-deployment`	로컬 Atlas 배포서버 삭제합니다. 이 도구를 실행 하려면 읽기 전용 모드비활성화해야 합니다.

로컬 Atlas 도구를 실행 예시는 로컬 Atlas 배포서버를 참조하세요.

MCP 서버 데이터베이스 도구

다음 표에서는 데이터베이스 도구에 대해 설명합니다. Atlas Managed 및 Local 열은 각 도구가 MongoDB Atlas Managed MCP 서버 및 MongoDB MCP 서버의 Local MCP에서 사용 가능한지 여부를 나타냅니다.

데이터베이스 도구 이름	설명	Atlas managed	로컬
`connect`	MongoDB cluster 에 연결합니다.
`find`	MongoDB 데이터베이스 쿼리 실행합니다.
`aggregate`	MongoDB 집계 파이프라인 실행합니다.
`aggregate-db`	데이터베이스 수준에서 MongoDB 집계 파이프라인을 실행합니다.
`count`	컬렉션 의 문서 수를 반환합니다.
`explain`	쿼리 옵티마이저 저가 평가된 메서드에 대해 선택한 성공적인 계획의 실행을 설명하는 통계를 반환합니다.
`insert-many`	컬렉션 에 문서를 추가합니다.
`create-index`	Creates an index on a collection. This tool supports creating vector search indexes.
`drop-index`	제공된 데이터베이스 및 컬렉션 에 대한 인덱스 삭제합니다. 이 도구는 벡터 검색 인덱스 삭제를 지원합니다.
`update-one`	컬렉션의 단일 문서를 수정합니다.
`update-many`	컬렉션의 여러 문서를 수정합니다.
`rename-collection`	컬렉션의 이름을 변경합니다.
`create-collection`	새 컬렉션을 만듭니다.
`delete-many`	컬렉션에서 문서를 제거합니다.
`drop-collection`	데이터베이스 에서 컬렉션 삭제합니다.
`drop-database`	데이터베이스 삭제합니다.
`list-databases`	현재 연결을 통해 사용할 수 있는 모든 데이터베이스의 목록을 반환합니다.
`list-collections`	데이터베이스 의 컬렉션 목록을 반환합니다.
`collection-indexes`	Returns information about collection indexes, including vector search indexes.
`collection-schema`	컬렉션 스키마 정보를 반환합니다.
`collection-storage-size`	컬렉션 크기를 메가바이트 단위로 반환합니다.
`db-stats`	데이터베이스 통계를 반환합니다.
`export`	MCP 서버를 실행하는 컴퓨터의 파일에 쿼리 또는 집계 파이프라인의 결과를 JSON 형식으로 저장합니다. 결과는 AI 클라이언트 애플리케이션의 `exported-data` 리소스를 통해서도 사용할 수 있습니다.
`mongodb-logs`	가장 최근에 로그된 `mongod` 이벤트를 반환합니다.
`switch-connection`	다른 MongoDB 연결로 전환합니다.

MCP 서버 도우미 도구

도움 도구를 사용하면 AI 클라이언트가 공식 MongoDB 문서, 업무 지침 및 MongoDB에서 제공하는 기타 리소스가 포함된 MongoDB Assistant 지식 기반에 액세스할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 AI 클라이언트가 훈련 데이터에만 의지하지 않고 정확한 버전 특정 MongoDB 정보를 조회할 수 있습니다.

다음 표에서는 도우미 도구에 대해 설명합니다.

MCP 서버 도우미 도구 이름	설명
`list-knowledge-sources`	MongoDB Assistant 지식 기반에서 사용 가능한 데이터 소스를 나열합니다. 이것을 사용하여 사용 가능한 데이터 소스를 탐색하거나 `search-knowledge`에서 사용할 검색 필터 매개변수를 찾습니다.
`search-knowledge`	MongoDB 지원 지식 기반에서 정보를 검색합니다. 지식 기반에는 공식 문서, 정리된 전문가 지침 및 MongoDB에서 제공하는 기타 리소스가 포함됩니다. 데이터 소스 및 버전별 필터링을 지원합니다.

도구 세부 정보

특정 MCP 도구에 대한 자세한 내용은 다음 섹션을 참조하세요.

벡터 검색 지원

MongoDB MCP Server는 MongoDB Vector Search를 지원합니다. 언어 프롬프트를 통해 벡터 검색 인덱스를 생성 및 관리 하고, 임베딩을 생성하고, 시맨틱 검색 쿼리를 실행 수 있습니다. 다음 표에는 주요 기능이 요약되어 있습니다.

사용 사례	프롬프트 예시	관련 도구
색인 관리	`Create a vector search index on the sample_db database and products collection` `Show me all vector search indexes on the products collection` `Drop the vector search index named vector_index`	`create-index` `collection-indexes` `drop-index` 중요: 벡터 검색 인덱스 업데이트 하려면 기존 인덱스 삭제하고 새 인덱스를 생성하세요.
자동 임베딩으로 문서 삽입	`Insert these documents into the products collection and embed their descriptions`	`insert-many`
벡터 검색 쿼리	`Search for documents semantically similar to this description` `Find me related products filtered by price range`	`aggregate`

다음 리소스를 사용하여 자세히 학습 .

벡터 검색 에 사용되는 데이터베이스 도구(예:,,,,)에 create-index collection-indexesdrop-indexinsert-many대한 aggregate 설명은 MCP 서버 데이터베이스 도구 표를 참조하세요.
자세한 사용 예시 및 샘플 출력은 벡터 검색을 참조하세요.
벡터 검색 위한 MCP 서버를 구성하려면 voyageApiKey를 참조하세요.
벡터 검색에 대해 자세히 학습하려면 MongoDB 벡터 검색 개요를 참조하세요.

Atlas Stream Processing 지원

MongoDB MCP 서버를 사용하여 Atlas Stream Processing 리소스와 상호 작용할 수 있습니다. Atlas Stream Processing 사용하면 Atlas 데이터베이스에서 사용되는 것과 동일한 집계 작업을 사용하여 데이터 스트림을 연속적으로 읽고, 쓰고, 변환할 수 있습니다. 실행 중인 모든 프로세서에 대해 요금이 부과됩니다.

Atlas Stream Processingatlas-streams-discover atlas-streams-buildatlas-streams-manage atlas-streams-teardown도구(,,,)는 로컬 및 Atlas 관리형 MCP 서버 모두에서 사용할 수 있습니다. 도구에 대한 설명은 MCP 서버 Atlas 도구 표를 참조하세요.

For more information, see Atlas Stream Processing.

자동으로 임베딩 생성

MongoDB MCP 서버는 벡터 임베딩을 생성하기 위해 두 가지 독립적인 메커니즘을 지원합니다.

MCP 서버 임베딩 생성: MCP 서버는 문서를 MongoDB 로 보내기 전에 Voyage AI 사용하여 클라이언트 사이드 임베딩을 생성합니다. 이를 위해서는 Voyage AI API 키가 필요합니다.
MongoDB 자동화된 임베딩: MongoDB 문서가 삽입되거나 업데이트될 때 서버 측에서 자동으로 임베딩을 생성합니다. 자세한 학습 은 MongoDB 자동 임베딩을 참조하세요.

이러한 메커니즘은 독립적으로 작동하며 사용 사례 에 따라 함께 또는 별도로 사용할 수 있습니다.

MCP 서버 임베딩 생성에는 로컬 MCP 서버에 구성된 Voyage AI API 키가 필요하므로 로컬 MCP 서버에서만 사용할 수 있습니다. MongoDB 자동 임베딩은 MongoDB 내에서 임베딩을 생성하며 MCP 서버 구성에 종속되지 않습니다.

MCP 서버 임베딩 생성

Voyage AI API 키로 MCP 서버를 구성하면 서버는 다음과 같은 방식으로 임베딩을 자동으로 생성할 수 있습니다.

문서에 대한 임베딩 생성: insert-many 도구를 사용할 때 문서에 텍스트 필드를 임베드합니다.
쿼리에 대한 임베딩 생성: 도구로 벡터 검색 쿼리를 실행 때 검색 쿼리 aggregate 임베딩합니다. 구체적으로,queryVector 서버 집계 쿼리에서 $vectorSearch 매개변수에 대한 임베딩을 생성합니다.

MCP 서버는 다음과 같은 Voyage AI 임베딩 모델을 지원합니다.

voyage-3-large
voyage-3.5
voyage-3.5-lite
voyage-code-3

Voyage AI 모델에 대한 자세한 학습 은 Voyage AI 설명서를 참조하세요.

참고

기본값 으로 MongoDB MCP 서버는 벡터 검색 인덱스가 있는 필드에 유효한 벡터 임베딩이 포함되어 있는지 확인하여 벡터 검색 인덱스가 손상되는 것을 방지합니다. 이 동작을 비활성화하려면 disableEmbeddingsValidation 옵션을 true로 설정하다 . 자세한 학습 은 voyageApiKey를 참조하세요.

MongoDB 자동 임베딩

중요

벡터 검색 인덱스의 자동 임베딩은 MongoDB Community Edition v. 이상에서만 미리보기 기능 으로 사용할 수 8 2 있습니다. 기능 및 해당 설명서는 미리 보기 기간에 언제든지 변경될 수 있습니다.

MongoDB 문서가 삽입되거나 업데이트될 때 서버 측에서 자동으로 임베딩을 생성할 수도 있습니다. 이 접근 방식에서는 임베딩 생성이 MongoDB 내에서 이루어지기 때문에 MCP 구성에 Voyage AI API 키가 필요하지 않습니다.

MongoDB MCP 서버는 문서에 대한 임베딩을 자동으로 생성하는 자동화된 임베딩을 통해 벡터 검색 인덱스 관리를 지원합니다. 언어 프롬프트를 통한 자동 임베딩으로 벡터 검색 인덱스를 생성, 제거 및 검사할 수 있습니다. 다음 표에는 주요 기능이 요약되어 있습니다.

자세한 내용은 자동 임베딩을(를) 참조하세요.

사용 사례	관련 도구	프롬프트 예시
색인 관리	`create-index` `collection-indexes` `drop-index`	'mflix.movies'의 'plot' 필드 에 자동 임베딩 벡터 검색 인덱스 생성 voyage-4-large 모델을 사용하는 네임스페이스 "
임베딩이 있는 데이터 삽입	`insert-many`	"다음 필드로 이 문서를 삽입하고 임베딩을 자동으로 생성합니다..."
임베딩이 포함된 쿼리	`aggregate`	"'plot' 필드 에 자동 임베딩 인덱스 사용하여 mflix.movies에서 벡터 검색 쿼리 실행합니다."

고려 사항

The MongoDB MCP Server supports pre-filtering vector search queries. To learn more, see Pre-Filter.

MCP 서버 벡터 검색 인덱스에 대해 quantization 필드 지원 하지 않습니다.

Performance Advisor 도구

atlas-get-performance-advisor 도구를 사용하면 언어 쿼리를 통해 Performance Advisor 권장 사항에 액세스 할 수 있습니다. 이 도구는 느린 쿼리를 분석하고 개선 사항을 제안하여 성능 최적화 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

느린 쿼리 분석을 수행할 때 MongoDB MCP 서버는 50 쿼리로 제한되는 느린 쿼리 샘플 검색합니다. 샘플에는 최적의 성능과 응답 시간을 보장하기 위해 프롬프트에 지정된 조건과 일치하는 가장 최근의 느린 쿼리 최대 50 개가 포함되어 있습니다.

참고

이 도구에는 이상의 액세스 과 Project Read Only M10+ 클러스터 필요합니다.--readonly 플래그를 사용하여 이 도구를 실행합니다.

Project Read Only 데이터베이스 역할이 아니라 서비스 계정에 할당된 Atlas 프로젝트 수준 역할을 나타냅니다.

사용 사례	프롬프트 예시	Performance Advisor 작업
느린 쿼리 분석	`Show me my slow queries` `What is slowing down my cluster?` `Show me queries that are longer than 5 seconds` `Show me slow writes in the website.users namespace`	slowQueryLogs
인덱스 추천	`Are there any indexes I should create to improve performance?` `What indexes do you recommend I drop?`	제안된 인덱스 제거 인덱스 제안
스키마 조언	`Show schema recommendations for my cluster` `Help me optimize my database schema`	schemaAdvise

자세한 사용 예시 및 샘플 출력은 성능 최적화를 참조하세요.

Atlas 연결 문자열 없이 연결하기

이 섹션에서는 로컬 MCP 서버 atlas-connect-cluster 흐름에 대해 설명합니다. Atlas cluster 에 대한 연결 문자열 지정하지 않고 로컬 MCP 서버를 구성하는 경우,atlas-connect-cluster 도구는 구성된 Atlas API 서비스 계정 자격 증명 사용하여 임시 데이터베이스 사용자를 만들고 클러스터 에 대한 연결을 설정합니다.

원격 MCP 서버는 고유의 연결 및 세션 모델을 따르고 이후 데이터베이스 작업을 위한 연결 핸들을 반환하는 다른 도구인 remote-atlas-connect을(를) 사용합니다.

임시 데이터베이스 사용자의 특성은 다음과 같습니다.

무작위로 생성된 사용자 이름 과 비밀번호.
기본값 으로 4 시간 후에 만료됩니다.
MCP 서버를 구성한 방법에 따라 할당된 역할:
- readAnyDatabase if you enabled read-only mode or disabled the create, delete, and update tool categories.
- readWriteAnyDatabase 서버 에 전체 권한이 있는 경우.

참고

MongoDB MCP 서버는 사용자 자격 증명 메모리에만 저장하며 LLM 컨텍스트에서 자격 증명 반환하거나 노출하지 않습니다.

자세히 알아보기

특정 도구를 비활성화하고 MCP 서버를 읽기 전용 모드로 제한하려면 MongoDB MCP 서버 구성을 참조하세요.

일부 MCP 서버 예시 언어 프롬프트를 보려면 MongoDB MCP 서버 사용 예제를 참조하세요.

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전제 조건

구성