Esta página demonstra como usar o servidor MongoDB MCP por meio de exemplos práticos com prompts de linguagem natural. Cada exemplo mostra o prompt que você pode inserir em seu cliente de IA e um exemplo de resposta que você pode receber do grandes modelos de linguagem (LLM).
Você pode usar os exemplos nesta página como pontos de partida para suas próprias interações com o servidor MongoDB MCP.
Observação
O resultado exato que você receberá variará dependendo dos seus dados, da IA do cliente e do LLM que você está usando. Informações privadas, como IDs da organização , IDs do projeto e senhas, são eliminadas nesses exemplos.
Pré-requisitos
Antes de executar esses exemplos, verifique se você tem o seguinte:
Acesso a uma implantação do MongoDB com dados para explorar.
Dados de amostra carregados em sua implantação.
Administração do Atlas
Os exemplos seguintes demonstram como gerenciar sua infraestrutura do Atlas utilizando o servidor MongoDB MCP.
Ver organizações e projetos
Obtenha uma visão geral da estrutura da sua conta Atlas e dos recursos disponíveis.
Show my Atlas organizations and projects
Criar um cluster do Atlas
Configure um novo projeto do Atlas com um cluster e todas as configurações de acesso necessárias em um único fluxo de trabalho.
Create a new Atlas project named myNewProject and create a free cluster named myNewCluster in the new project, add access list for my current IP, create a database user named myNewUser with read and write access to the new cluster, and return the connection string for the new cluster
Listar regiões do Atlas compatíveis
Para procurar os códigos de região e localizações legíveis por humanos que o Atlas suporta para um provedor de nuvem utilize atlas-get-regions. Isso é útil para resolver uma localização de linguagem natural, como "Iowa" ou "Norte da Europa", para o código de região exato que ferramentas como atlas-create-cluster e atlas-upgrade-cluster esperam.
What Atlas regions are available on GCP?
Criar um cluster do Atlas dedicado
Use atlas-create-cluster para criar um cluster Atlas dedicado com tamanhos de instância M10–M80. Para criar um cluster de camada grátis, use atlas-create-free-cluster.
A ferramenta requer projectId, clusterName, provider e regions.
Create a dedicated Atlas cluster named myDedicatedCluster in project myProject on AWS in US East
Non-Default Options
Para especificar um tipo de cluster não padrão, tamanho da instância ou configurações de backup, inclua essas opções em seu prompt:
Create a dedicated Atlas cluster named myShardedCluster in project myProject on AWS in US East with cluster type SHARDED, instance size M30, and continuous backups enabled
Várias regiões
Para distribuir um cluster em várias regiões, nomeie até três regiões em seu prompt. A ferramenta trata as regiões como uma lista ordenada: a primeira região tem a maior prioridade e mantém o nó primário. A ferramenta distribui nó elegível como três nó em uma região, dois e um nó em duas regiões, ou dois, dois e um nó em três regiões.
Create a dedicated Atlas cluster named myMultiRegionCluster in project myProject on AWS across US East, Ohio, and Ireland
Criptografia em descanso com uma chave gerenciada pelo cliente
Para criptografar um cluster com uma chave gerenciada pelo cliente, nomeie o provedor de chaves em seu prompt. O provedor já deve ter uma configuração válida de criptografia em descanso no projeto. A ferramenta seleciona uma configuração existente, ela não pode criar ou modificar uma. Para saber como configurar um provedor de chaves, consulte criptografia em descanso usando o gerenciamento de chaves do cliente.
Se você não nomear um provedor, a ferramenta usará a chave gerenciada pelo cliente configurada para o provedor de nuvem do cluster quando uma configuração válida existir. Caso contrário, o cluster usará a criptografia padrão do Atlas em repouso.
Create a dedicated Atlas cluster named myEncryptedCluster in project myProject on AWS in US East, encrypted with our AWS customer-managed key
Atualizar um Atlas cluster
A ferramenta atlas-upgrade-cluster suporta os seguintes caminhos de atualização:
Grátis para flexibilidade
Grátis para M10
Flex para M10
A ferramenta também dimensiona um cluster dedicado para um tamanho de instância M10–M80 diferente e atualiza suas configurações de dimensionamento automático de computação.
Conectado a um cluster
Se você configurou uma string de conexão nas configurações do MCP ou se conectou usando a ferramenta atlas-connect-cluster, o servidor do MCP infere o nome do cluster, o projeto e o tier atual da sua conexão.
Upgrade my current Atlas cluster to Flex
Não conectado a um cluster
Se você não tiver uma conexão de cluster ativa, forneça o nome do cluster e o projeto em seu prompt. Opcionalmente, você pode especificar o tier, o provedor e a região de destino.
Upgrade my Atlas cluster named myFlexCluster in project myProject to M10 on AWS in US East
Dimensionando um cluster dedicado
Para escalar um cluster dedicado, especifique pelo menos uma das seguintes opções:
O novo tamanho de instância
Se o dimensionamento automático de computação deve ser ativado
O tamanho mínimo ou máximo da instância para dimensionamento automático
Scale my Atlas cluster named myDedicatedCluster in project myProject to M30 and let it autoscale between M20 and M50
Pause ou retome um cluster do Atlas
A ferramenta atlas-pause-resume-cluster pausa ou retoma um cluster Atlas dedicado (M10+). Os clusters Free e Flex não podem ser pausados.
A ferramenta requer os seguintes parâmetros:
projectIdclusterNameaction. DefinaactioncomoPAUSEouRESUME.
Pausar um cluster
Quando você pausa um cluster, ele fica indisponível para conexões e não incorre em custos de computação. Se o cluster for sua conexão ativa atual, o servidor MCP se desconectará automaticamente dele depois que o cluster for pausado.
Pause cluster test-cluster-1 from project XXX
Retomar um cluster
Quando você retoma um cluster, ele não fica imediatamente disponível para conexões. Use atlas-inspect-cluster para pesquisar o estado do cluster até que ele atinja IDLE.
Resume cluster test-cluster-1 from project XXX
Exploração de dados
Os exemplos a seguir demonstram como você pode usar o Servidor MongoDB MCP para explorar e entender seus dados MongoDB .
Listar bancos de dados disponíveis
Descubra quais bancos de dados estão disponíveis em seu cluster e obtenha perspicácias sobre seu conteúdo.
Show my Atlas databases
Explorar coleções
Aprofunde-se em um banco de dados específico para entender sua estrutura e coleções.
Show the collections in the Atlas sample_mflix database
Análise de dados
Analise os dados do MongoDB para identificar padrões e tendências.
Summarize the Atlas movies collection by thrillers
Operações do Banco de Dados
Os exemplos a seguir demonstram como usar o servidor MongoDB MCP para executar operações comuns do banco de dados .
Inserir novos documentos
Adicione novos dados às suas coleções.
Add a document to the movies_copy collection
Criar novas coleções
Crie e personalize novas coleções.
Create a new collection to store movie purchases data that includes geospatial and timeseries fields
Copiar uma coleção existente
Criar uma cópia de segurança ou duplicar de uma coleção existente.
Make a copy of the movies collection named movies_copy
Exportação e compartilhamento de dados
O exemplo a seguir demonstra como exportar resultados de query para compartilhamento ou processamento adicional em FERRAMENTAS externas.
Gere relatórios abrangentes e exporte-os para uso em outros aplicativos ou para o compartilhamento com a equipe.
Os resultados exportados são salvos em um arquivo no computador que executa o servidor MCP. Você também pode acessar os dados exportados por meio do recurso exported-data usando o aplicação cliente de IA.
O arquivo de exportação é armazenado no caminho do sistema de arquivos especificado pela opção de configuração do exportPath. O arquivo de exportação está qualificado para exclusão após o período especificado pela opção de configuração exportTimeout. Para obter detalhes adicionais, consulte Exportar dados do servidor MongoDB MCP.
Summarize and export the contents of the movies collection.
Sistemas locais do Atlas
Você pode utilizar o servidor MCP com implantações locais do Atlas. Para usar as FERRAMENTAS do servidor MCP com implantações locais do Atlas, você deve instalar o Docker. Para uma introdução às implantações locais do Atlas, consulte Criar uma implantação local do Atlas.
Os exemplos seguintes mostram como utilizar o Servidor MongoDB MCP para interagir e criar implantações locais do Atlas.
Listar implantações locais do Atlas
O exemplo a seguir lista implantações locais do Atlas.
List all local Atlas deployments.
Conecte-se à implantação local do Atlas e liste bancos de dados
O exemplo seguinte conecta a uma implantação local do Atlas denominada local7356 e lista os bancos de dados.
Connect to my local Atlas deployment local7356 and list the databases.
Criar Nova Implantação Local do Atlas com Banco de Dados e Coleção
O exemplo seguinte cria uma nova implantação local do Atlas com um banco de dados e uma coleção de exemplo. Para executar o exemplo, você deve desabilitar o modo somente leitura.
Create a new local Atlas deployment, connect to it, create a collection with sample pizza orders data, and then retrieve the sample data.
Excluir implantação local do Atlas
O exemplo seguinte exclui uma implantação local do Atlas denominada local5528. Para executar o exemplo, você deve desabilitar o modo somente leitura.
Delete my local Atlas deployment local5528.
Após a ferramenta atlas-local-delete-deployment excluir a implantação local do Atlas, o cliente de IA pode responder que a implantação já foi excluída. Isso ocorre porque a ferramenta atlas-local-delete-deployment foi executada com sucesso e a implantação local do Atlas não existe mais.
Otimização de desempenho
Os exemplos a seguir demonstram como você pode usar o servidor MongoDB MCP para identificar e resolver problemas de desempenho. A saída real dos prompts dependerá do fato de o cluster estar com problemas de desempenho, portanto, a saída pode não corresponder exatamente aos exemplos.
Esses exemplos usam a ferramenta atlas-get-performance-advisor para recuperar recomendações do Performance Advisor.
Analisar queries lentas
Identifique e analise queries de desempenho lento para entender os gargalos de desempenho.
Observação
Ao realizar a análise de query lenta, o servidor MongoDB MCP recupera uma amostra de queries lentas, limitada a 50 queries. A amostra inclui até 50 queries lentas mais recentes que correspondem a quaisquer condições especificadas em seu prompt para garantir o desempenho e os tempos de resposta ideais.
Query para todas as queries lentas no cluster:
Show me slow queries in my cluster
Query para problemas gerais de desempenho:
How is my cluster performance?
query para um tipo de operação, duração ou namespace específico :
Show me slow writes for the past 24 hours in the movies collection
Query para um tempo de execução específico:
Show me queries longer than 5 seconds
Obter recomendações de índice
Use o Performance Advisor para sugerir índices para criar ou descartar para melhorar o desempenho.
What indexes should I create or drop to improve performance?
Otimize seu esquema
Obtenha recomendações para melhorar o projeto de esquema e a estrutura do banco de dados.
Suggest schema improvements for my database
Vector Search
Os exemplos a seguir demonstram como usar o servidor MongoDB MCP para trabalhar com a pesquisa vetorial do MongoDB. Para saber mais sobre como o servidor MCP funciona com pesquisa vetorial, consulte suporte de pesquisa vetorial.
Observação
Para usar a geração automática de incorporação, você deve configurar o servidor MCP com uma chave de API do Voyage IA.
Crie e gerencie índices de pesquisa Vector Search
Crie, descarte e liste índices de pesquisa vetorial para suas coleções.
Create a vector search index on the sample_db.products collection for the embeddings field with 1024 dimensions using dot product similarity
Show me all vector search indexes on the sample_db.products collection
Drop the vector search index from the sample_db.products collection
Inserir documentos com incorporações automáticas
Quando você configura uma chave de API IA Voyage, o servidor MCP gera automaticamente incorporações ao inserir documentos. Você pode fornecer valores de texto bruto e o servidor gera as incorporações para campos com índices de pesquisa vetorial.
Insert documents into the sample_db database and products collection. Use the voyage-3-large embedding model to generate vector embeddings from descriptions for the `embeddings` field. 1. name: "Headphones", description: "Premium wireless noise-canceling headphones with 30-hour battery" 2. name: "Earbuds", description: "True wireless earbuds with active noise cancellation" 3. name: "Monitor", description: "24-inch 4K monitor with 1ms response time" 4. name: "Keyboard", description: "Mechanical keyboard with customizable RGB lighting" 5. name: "Mouse", description: "Wireless ergonomic mouse with programmable buttons"
Executar uma consulta do Vector Search
Quando você configura uma chave de API IA do Voyage, o servidor MCP gera automaticamente incorporações ao executar queries de pesquisa vetorial. Você pode fornecer o texto bruto e o servidor gera automaticamente incorporações para a query.
Run a vector search query on sample_db.products on the 'embeddings' field using the vector search index to find products that I can use to listen to music.
Pesquisa lexical
Os exemplos a seguir demonstram como usar o servidor MongoDB MCP para trabalhar com o MongoDB Search. Para saber mais sobre como o servidor MCP funciona com pesquisa lexical, consulte Suporte à pesquisa lexical.
Crie e gerencie índices de pesquisa lexicais
Crie, elimine e liste índices de pesquisa lexical para suas collections.
Create a lexical search index on the sample_db.products collection for the description field
Show me all lexical search indexes on the sample_db.products collection
Drop the lexical search index from the sample_db.products collection
Executar uma query de pesquisa lexical
Execute consultas de pesquisa lexical com a ferramenta aggregate utilizando o estágio de agregação $search.
Run a lexical search query on sample_db.products on the 'description' field using the lexical search index to find products that mention wireless.
Obtenha metadados dos resultados da pesquisa lexical
Use a ferramenta aggregate com o estágio de agregação $searchMeta para retornar metadados sobre uma pesquisa lexical, como uma contagem de documentos correspondentes, em vez dos próprios documentos correspondentes.
How many products have "wireless" in the description on sample_db.products using the lexical search index
Próximos passos
Para obter mais informações sobre como configurar e usar o servidor MongoDB MCP:
Aprenda sobre todas as opções de configuração e métodos de conexão disponíveis. | |
Explore a lista completa de FERRAMENTAS e suas funcionalidades. | |
Entenda como implantar e usar o servidor MCP com segurança. |