Mongodb MCP Tool

MongoDB-MCP-Tool（中文可译为）：MongoDB MCP 工具

全面的 MongoDB CRUD系统 和；与；带有 FastAPI 后端， Streamlit 前端，以及 MCP（模型上下文协议） 人工智能工具发现的集成。

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🚀 特性

• RESTful API（Representational State Transfer（表述性状态转移）应用程序编程接口）通过FastAPI实现完整的CRUD操作
• 网页界面基于Streamlit的控制面板
• MongoDB 集成直接数据库操作
• MCP 支持通过模型上下文协议发现AI工具
• 测试脚本用于API测试的PowerShell脚本
• 样本数据自动填充150条学生记录

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📋 先决条件

• Python 3.8及以上版本
• MongoDB（本地安装）
• 所需的Python包：

pip install fastapi uvicorn pymongo streamlit requests pydantic python-multipart

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🛠 安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/Likith26-MO/MongoDB-MCP-Tool.git
cd MongoDB-MCP-Tool

1. 确保 MongoDB 正在运行：

# Start MongoDB manually
mongod

# Or start as a service (Linux)
sudo systemctl start mongod

1. 使用示例数据填充数据库：

python populate_mongo.py

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🏃‍♂️ 运行应用程序

1️⃣ 启动FastAPI后端

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

• Swagger UI： http://localhost:8000/docs 翻译为中文是：“本地主机上的8000端口文档页面”

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2️⃣ 启动Streamlit前端

streamlit run mcp.py

• 在浏览器中打开： http://localhost:8501 翻译为中文是：“本地主机：8501”。不过，通常在中文语境下，我们可能会更简洁地表达为“本地端口8501”或直接说明这是访问本地运行的服务的URL，具体取决于上下文。但直接翻译该URL地址，即为“本地主机：8501”

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📁 项目结构

MongoDB-MCP-Tool/
├── mongo_crud.py          # MongoDB CRUD operations
├── main.py                # FastAPI app with MCP endpoints
├── api_server.py          # Alternative FastAPI implementation
├── mongo_mcp_tool.py      # Complete MCP tool implementation
├── mcp.py                 # Streamlit interface + MCP router
├── populate_mongo.py      # Sample data generator
├── test_mongo_mcp.ps1     # PowerShell API tests
└── lan.py                  # LangGraph integration example

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🔧 API 接口

CRUD 操作

• POST /students – 创建新学生
• GET /students – 列出学生（带分页）
• GET /students/{id} – 通过MongoDB ID获取学生信息
• PATCH /students/{id} – 更新学生信息
• DELETE /students/{id} – 删除学生

MCP Discovery（可译为）“MCP发现”

• GET /mcp – 发现可用的工具和功能

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🎯 使用示例

创建一个学生

curl -X POST "http://localhost:8000/students" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "student_id": "S999",
  "first_name": "John",
  "last_name": "Doe",
  "age": 22,
  "scores": {"math": 95, "cs": 88, "db": 92},
  "active": true
}'

列出学生名单

curl "http://localhost:8000/students?limit=5&skip=0"

更新学生信息

curl -X PATCH "http://localhost:8000/students/{mongo_id}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"age": 23}'

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🖥 Streamlit 界面

• 列出、创建、搜索、更新、删除学生信息
• 分页和表单验证

streamlit run mcp.py

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🧪 测试

• PowerShell 测试：

.\test_mongo_mcp.ps1

• 手动API测试:

Swagger UI： http://localhost:8000/docs 翻译为中文是：“本地主机上的8000端口文档页面”。不过，通常我们不会直接翻译网址，而是描述其访问方式或用途，比如“访问本地主机上8000端口的文档页面”

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🔍 MCP 集成

from mcp import MCPClient

mongo_mcp = MCPClient("http://127.0.0.1:8000/mcp")
tools = mongo_mcp.discover()

• 使AI工具能够发现并与您的MongoDB CRUD系统进行交互。

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🐛 故障排除

• MongoDB 连接错误确保MongoDB正在运行并进行检查 mongo_crud.py 连接字符串
• 端口已被占用更改端口或终止现有进程
• Streamlit连接问题确保FastAPI服务器已首先运行

数据库重置

mongo
use classroom
db.students.deleteMany({})
python populate_mongo.py

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📊 样本数据结构

{
  "student_id": "S001",
  "first_name": "First1",
  "last_name": "Last1",
  "age": 19,
  "scores": {"math": 61, "cs": 56, "db": 51},
  "active": true
}

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🤝 贡献

1. 为仓库创建分支
2. 创建一个特性分支
3. 提交您的更改
4. 推送到分支
5. 创建一个拉取请求

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⚡ 快速入门概览

1. 开始 MongoDB（译为“蒙哥达数据库”或直接音译为“蒙戈数据库”，但通常直接称为“MongoDB”）
2. 开始 FastAPI 后端：

uvicorn main:app --reload

1. 开始 Streamlit 前端：

streamlit run mcp.py

1. 访问APIs于 http://localhost:8000/docs 翻译为中文是：“本地主机的8000端口文档页面”。不过，通常我们不会直接翻译网址，而是解释其含义或用途。在这个上下文中，可以理解为“访问本地运行的服务器上8000端口的文档页面”
2. 访问 Streamlit 用户界面，地址为 http://localhost:8501 翻译为中文是：“本地主机上的8501端口”