mcp-mongo
Enables AI agents to query and introspect MongoDB databases through find, aggregate, and schema discovery operations. Supports read-only default mode with optional write capabilities and works with any MCP-compatible client via stdio or HTTP transports.
README
mcp-mongo
MCP Server com acesso a MongoDB — Clean Architecture, Repository Pattern, Motor (async).
Compatível com qualquer agente MCP: Claude Code, Claude Desktop, LangChain, LlamaIndex e outros via HTTP.
Índice
- Visão Geral
- Arquitetura
- Estrutura de Ficheiros
- Instalação
- Configuração
- Execução
- Capacidades MCP
- Segurança
- Testes
- Integração com Agentes
- Decisões de Arquitetura
Visão Geral
Este servidor implementa o Model Context Protocol (MCP) para expor um banco de dados MongoDB a modelos de linguagem e agentes de IA.
O agente pode:
- Executar queries
find()eaggregate()com filtros, projeções e ordenação - Inspecionar databases, collections e inferir esquemas via amostragem de documentos
- Listar índices e obter estatísticas de collections
- Executar operações de escrita (quando explicitamente habilitado)
O servidor é read-only por padrão e funciona com qualquer instância MongoDB — basta mudar o .env ou a variável MONGODB_URI.
Arquitetura
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agente (Claude / LangChain / …) │
└────────────────────────┬────────────────────────────────┘
│ MCP Protocol
stdio │ ou HTTP (SSE / streamable-http)
┌────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│ MCP Server (FastMCP) │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────────────┐ │
│ │ Tools │ │ Resources │ │ Prompts │ │
│ └────┬─────┘ └─────┬─────┘ └──────────────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌────▼───────────────▼────────────────────────────┐ │
│ │ Repositories │ │
│ │ BaseRepository → QueryRepository │ │
│ │ → SchemaRepository │ │
│ └────────────────────┬────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────────────────▼────────────────────────────┐ │
│ │ Database (Motor AsyncIOMotorClient) │ │
│ └────────────────────┬────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────────────────▼────────────────────────────┐ │
│ │ Config (Pydantic Settings + .env) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│ TCP
┌────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│ MongoDB │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Regra de dependência: cada camada conhece apenas a camada imediatamente abaixo. Tools não conhecem o banco diretamente; Config não conhece ninguém.
Estrutura de Ficheiros
mcp-mongo/
│
├── .env # Configuração activa (não commitado)
├── pyproject.toml # Dependências, scripts, ruff, mypy, pytest
├── .gitignore
│
├── src/
│ └── mcp_mongo/
│ ├── __init__.py
│ ├── server.py # Entry point: cria FastMCP e selecciona transporte
│ │
│ ├── config/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── settings.py # Pydantic Settings — MONGODB_URI ou MONGODB_*
│ │
│ ├── database/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── connection.py # Singleton DatabaseClient (Motor) + lifecycle
│ │
│ ├── repositories/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── base.py # find_many, find_one, aggregate, writes + _serialize BSON
│ │ ├── query_repository.py # find/aggregate com guard de writes
│ │ └── schema_repository.py # Introspecção: databases, collections, schema inferido, índices, stats
│ │
│ ├── tools/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── query_tools.py # find, find_one, aggregate, count, insert, update, delete
│ │ └── schema_tools.py # list_databases, list_collections, describe_collection, list_indexes, get_collection_stats
│ │
│ ├── resources/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── schema_resources.py # URIs: mongo://databases, mongo://db/{db}/collections, …
│ │
│ └── prompts/
│ ├── __init__.py
│ └── mongo_prompts.py # explore_database, analyse_collection, write_query, write_aggregation, optimise_query
│
└── tests/
├── __init__.py
├── conftest.py
└── tools/
├── test_query_repository.py
└── test_schema_repository.py
Instalação
Pré-requisitos: Python 3.11+, uv, MongoDB acessível.
cd mcp-mongo
# Instalar dependências
uv sync
# Com dependências de desenvolvimento
uv sync --extra dev
Configuração
Toda a configuração é feita no ficheiro .env na raiz do projeto.
cp .env .env.local
# editar com os dados do teu ambiente
Conexão com o Banco
Existem duas formas de configurar a conexão — usa a que for mais conveniente:
Opção A — MONGODB_URI (tem prioridade)
Uma única variável com a URI completa:
MONGODB_URI=mongodb://user:password@host:27017/dbname
Também suporta URIs com replica sets e opções adicionais:
MONGODB_URI=mongodb+srv://user:password@cluster.mongodb.net/dbname
Opção B — variáveis individuais
MONGODB_HOST=localhost
MONGODB_PORT=27017
MONGODB_DB=mydb
MONGODB_USER=myuser
MONGODB_PASSWORD=secret
Se
MONGODB_URIestiver definida, os valores deMONGODB_HOST,MONGODB_PORT, etc., são ignorados. Caso contrário, as vars individuais são usadas. Se nenhuma for fornecida, o servidor tenta ligar alocalhost:27017/test.
Transporte MCP
A variável MCP_TRANSPORT define como o servidor comunica com o agente:
| Valor | Protocolo | Endpoint | Indicado para |
|---|---|---|---|
stdio (padrão) |
stdin/stdout | — | Claude Code, Claude Desktop, agentes locais |
sse |
HTTP Server-Sent Events | http://host:port/sse |
LangChain, LlamaIndex, agentes HTTP legados |
streamable-http |
HTTP streaming | http://host:port/mcp |
Agentes MCP modernos via HTTP |
Para HTTP, define também o host e a porta:
MCP_TRANSPORT=sse
MCP_HOST=0.0.0.0
MCP_PORT=8080
Referência completa de variáveis
| Variável | Padrão | Descrição |
|---|---|---|
MONGODB_URI |
— | URI completa (prioridade sobre vars individuais) |
MONGODB_HOST |
localhost |
Host do MongoDB |
MONGODB_PORT |
27017 |
Porta |
MONGODB_DB |
test |
Database padrão |
MONGODB_USER |
(vazio) | Utilizador |
MONGODB_PASSWORD |
(vazio) | Password |
MONGODB_AUTH_SOURCE |
admin |
Database de autenticação |
MONGODB_MIN_POOL_SIZE |
2 |
Conexões mínimas no pool |
MONGODB_MAX_POOL_SIZE |
10 |
Conexões máximas no pool |
MONGODB_SERVER_SELECTION_TIMEOUT |
5000 |
Timeout de seleção de servidor (ms) |
MONGODB_ALLOWED_DATABASES |
(vazio = todos) | Databases expostos (vírgula separados) |
MONGODB_ALLOW_WRITES |
false |
Habilita insert/update/delete |
MCP_SERVER_NAME |
mongo-mcp |
Nome do servidor MCP |
MCP_LOG_LEVEL |
INFO |
Nível de log (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR) |
MCP_TRANSPORT |
stdio |
Transporte: stdio, sse, streamable-http |
MCP_HOST |
0.0.0.0 |
Host do servidor HTTP (só para SSE/streamable-http) |
MCP_PORT |
8080 |
Porta do servidor HTTP (só para SSE/streamable-http) |
Execução
# Modo stdio (padrão)
uv run mcp-mongo
# Modo SSE — servidor HTTP na porta 8080
MCP_TRANSPORT=sse uv run mcp-mongo
# Modo desenvolvimento com MCP Inspector
uv run mcp dev src/mcp_mongo/server.py
Capacidades MCP
Tools
Tools são funções que o agente chama activamente para executar operações.
find
Executa um find() em uma collection e retorna os documentos como JSON.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|---|
database |
str |
sim | — | Nome do database MongoDB |
collection |
str |
sim | — | Nome da collection |
filter |
dict |
não | {} |
Filtro MongoDB (ex: {"status": "active"}) |
projection |
dict |
não | {} |
Campos a incluir/excluir (ex: {"name": 1, "_id": 0}) |
sort |
list |
não | — | Lista de pares [campo, direção] (ex: [["age", -1]]) |
limit |
int |
não | 100 |
Número máximo de documentos |
skip |
int |
não | 0 |
Documentos a saltar (paginação) |
// Exemplo
{
"database": "shop",
"collection": "orders",
"filter": {"status": "pending"},
"sort": [["created_at", -1]],
"limit": 20
}
find_one
Executa um find_one() e retorna o primeiro documento encontrado.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|---|
database |
str |
sim | — | Nome do database |
collection |
str |
sim | — | Nome da collection |
filter |
dict |
não | {} |
Filtro MongoDB |
projection |
dict |
não | {} |
Campos a incluir/excluir |
aggregate
Executa um aggregation pipeline e retorna os resultados como JSON.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
database |
str |
sim | Nome do database |
collection |
str |
sim | Nome da collection |
pipeline |
list |
sim | Lista de estágios de agregação |
// Exemplo — vendas por categoria
{
"database": "shop",
"collection": "orders",
"pipeline": [
{ "$match": { "status": "completed" } },
{ "$group": { "_id": "$category", "total": { "$sum": "$amount" } } },
{ "$sort": { "total": -1 } }
]
}
count_documents
Conta documentos que correspondem ao filtro.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|---|
database |
str |
sim | — | Nome do database |
collection |
str |
sim | — | Nome da collection |
filter |
dict |
não | {} |
Filtro MongoDB (vazio = conta todos) |
insert_documents
Insere um ou mais documentos. Requer MONGODB_ALLOW_WRITES=true.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
database |
str |
sim | Nome do database |
collection |
str |
sim | Nome da collection |
documents |
list |
sim | Lista de documentos a inserir |
Retorna os IDs gerados (inserted_id para um, inserted_ids para múltiplos).
update_documents
Atualiza documentos correspondentes ao filtro. Requer MONGODB_ALLOW_WRITES=true.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|---|
database |
str |
sim | — | Nome do database |
collection |
str |
sim | — | Nome da collection |
filter |
dict |
sim | — | Filtro para selecionar documentos |
update |
dict |
sim | — | Operação de atualização (ex: {"$set": {...}}) |
upsert |
bool |
não | false |
Cria o documento se não existir |
Retorna matched_count, modified_count e upserted_id.
delete_documents
Remove documentos correspondentes ao filtro. Requer MONGODB_ALLOW_WRITES=true.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
database |
str |
sim | Nome do database |
collection |
str |
sim | Nome da collection |
filter |
dict |
sim | Filtro para selecionar documentos a remover |
Atenção:
filter: {}remove todos os documentos da collection.
Retorna deleted_count.
list_databases
Lista todos os databases não-sistema disponíveis no servidor MongoDB (admin, local e config são sempre excluídos).
list_collections
Lista collections de um database.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
database |
str |
sim | Nome do database |
describe_collection
Infere o esquema de uma collection via amostragem de documentos. Retorna campos, tipos dominantes e frequência de presença.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Padrão | Descrição |
|---|---|---|---|---|
database |
str |
sim | — | Nome do database |
collection |
str |
sim | — | Nome da collection |
sample_size |
int |
não | 100 |
Número de documentos a amostrar |
Exemplo de saída:
[
{ "field": "_id", "dominant_type": "string", "presence_pct": 100.0 },
{ "field": "name", "dominant_type": "string", "presence_pct": 100.0 },
{ "field": "age", "dominant_type": "int", "presence_pct": 98.0 },
{ "field": "address.city", "dominant_type": "string", "presence_pct": 75.0 },
{ "field": "address.zip", "dominant_type": "string", "presence_pct": 60.0 },
{ "field": "tags", "dominant_type": "array", "presence_pct": 45.0 }
]
Campos de documentos embutidos (address.city) são expandidos automaticamente.
list_indexes
Lista os índices de uma collection com unicidade, esparsidade e campos cobertos.
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
database |
str |
sim | Nome do database |
collection |
str |
sim | Nome da collection |
get_collection_stats
Retorna estatísticas de uma collection via $collStats (MongoDB 3.6+).
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
database |
str |
sim | Nome do database |
collection |
str |
sim | Nome da collection |
Inclui: document_count, size_kb, avg_document_size_bytes, storage_size_kb, index_count, total_index_size_kb.
Resources
Resources expõem dados como URIs navegáveis — o agente lê-os para obter contexto antes de agir.
| URI | Descrição |
|---|---|
mongo://databases |
Lista todos os databases não-sistema |
mongo://db/{database}/collections |
Lista collections de um database |
mongo://db/{database}/collection/{collection} |
Schema inferido + índices + stats de uma collection |
Prompts
Prompts são templates reutilizáveis que guiam o agente numa tarefa complexa.
| Prompt | Parâmetros | Descrição |
|---|---|---|
explore_database |
— | Roteiro para explorar um banco MongoDB desconhecido |
analyse_collection |
database, collection |
Análise detalhada de uma collection |
write_query |
question |
Gera um find() ou aggregate() a partir de linguagem natural |
write_aggregation |
question |
Gera um aggregation pipeline para análise de dados |
optimise_query |
database, collection, filter_hint |
Analisa e sugere optimizações para uma query |
Segurança
| Mecanismo | Detalhe |
|---|---|
| Read-only por padrão | Writes bloqueados por guard em cada método — sem acesso ao banco |
| Databases permitidos | MONGODB_ALLOWED_DATABASES limita a exposição de dados |
| Serialização BSON segura | ObjectId, Decimal128 e outros tipos BSON são convertidos para strings — sem falhas de serialização |
| Logs sanitizados | Password nunca aparece em logs (safe_uri) |
| Erros sanitizados | Exceções retornam mensagem simples ao agente, sem stack trace |
| Pool limitado | max_pool_size=10 por padrão — evita saturar o servidor |
| Ping no startup | Falha imediatamente se as credenciais ou o host estiverem incorrectos |
Para habilitar escritas:
MONGODB_ALLOW_WRITES=true
Testes
Os testes são de integração e requerem uma instância MongoDB acessível. Usam o database temporário test_mcp_tmp, que é criado e destruído automaticamente.
# Todos os testes (usa .env por padrão)
uv run pytest
# Sobrepor a URI para os testes
TEST_MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/test uv run pytest
# Com coverage
uv run pytest --cov=src/mcp_mongo --cov-report=html
# Verbose
uv run pytest -v
Integração com Agentes
Claude Code / Claude Desktop
Adicionar ao ~/.claude.json (user-level, disponível em todos os projetos):
{
"mcpServers": {
"mongo": {
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": [
"--directory", "/caminho/para/mcp-mongo",
"run", "mcp-mongo"
],
"env": {
"MONGODB_URI": "mongodb://user:pass@host:27017/mydb"
}
}
}
}
LangChain / LlamaIndex
Iniciar o servidor em modo SSE:
MCP_TRANSPORT=sse MCP_PORT=8080 uv run mcp-mongo
Conectar a partir do agente:
# LangChain + MCP
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
client = MultiServerMCPClient({
"mongo": {
"url": "http://localhost:8080/sse",
"transport": "sse",
}
})
tools = await client.get_tools()
Agentes HTTP genéricos
Iniciar em modo streamable-http:
MCP_TRANSPORT=streamable-http MCP_PORT=8080 uv run mcp-mongo
Endpoint disponível em http://localhost:8080/mcp.
Docker
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install uv && uv sync
EXPOSE 8080
CMD ["uv", "run", "mcp-mongo"]
docker run -p 8080:8080 \
-e MONGODB_URI=mongodb://user:pass@host:27017/mydb \
-e MCP_TRANSPORT=sse \
mcp-mongo
Decisões de Arquitetura
Conexão dinâmica — MONGODB_URI vs MONGODB_*
MONGODB_URI é o padrão de facto em ambientes cloud (MongoDB Atlas, Railway, Render, etc.) e suporta opções avançadas como replica sets e mongodb+srv. As vars individuais são mais legíveis para desenvolvimento local. O model_validator do Pydantic extrai os campos da URI se fornecida, garantindo que a URI interna está sempre correta independentemente de qual forma foi usada.
Motor em vez de PyMongo síncrono
Motor é o driver oficial async do MongoDB para Python. Construído sobre PyMongo mas com interface asyncio nativa — não é um wrapper de thread pool. Necessário para coexistir com FastMCP que opera em loop de eventos asyncio.
Schema por amostragem — sem $jsonSchema
MongoDB é schemaless por design. A abordagem escolhida ($sample + inferência de tipos) devolve um esquema descritivo de documentos reais sem exigir validação de schema configurada no banco. O presence_pct indica quais campos são obrigatórios na prática vs opcionais, o que é informação mais útil para o agente do que uma definição formal.
Serialização BSON centralizada em _serialize()
Tipos BSON como ObjectId, Decimal128 e datetime não são serializáveis em JSON nativo. A função _serialize() no BaseRepository converte recursivamente todos os valores antes de retornar ao agente, eliminando erros de serialização em qualquer tool ou resource.
Transporte configurável
O protocolo MCP suporta vários transportes. stdio é o padrão para agentes locais (Claude Code lança o processo e comunica por stdin/stdout). Para agentes remotos ou multi-tenant, sse e streamable-http expõem o servidor como um serviço HTTP sem qualquer alteração de código — só muda a variável de ambiente.
src/ layout
Previne que o Python encontre o módulo via path local sem instalação — o que mascararia erros de packaging e tornaria os testes menos fiáveis.
Repository Pattern
Isola as operações Motor das tools MCP. As tools expressam intenção (describe_collection), os repositórios expressam implementação ($sample + inferência). Trocar a estratégia de introspecção não exige tocar nas tools.
Lifespan para o client Motor
Garante que o client abre (e valida com ping) antes do servidor aceitar requests, e fecha sempre ao terminar — mesmo com Ctrl+C ou sinal do OS. Não há risco de conexões a vazar ou de o agente receber requests antes do banco estar pronto.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.