研究AIOps已有数月，目前手里有不少可落地的方案了，接下来会把这些方案全部整理到我的大模型课程里。欢迎大家把你遇到的场景在评论区留言。我会在能力范围内给你提供思路和建议。

今天跟大家分享下MongoDB MCP的用法

一、架构解析

1. 核心技术栈

• Dify：智能体构建平台，负责指令理解 + Agent 推理 + 执行工具

• MongoDB：非关系型数据库中最像关系型数据库，

• MongoDB MCP Server：将MongoDB的API封装为MCP工具，使大模型可直接调用

• LLM（如DeepSeek或GLM大模型）：智能体推理引擎

2. 架构图

二、MCP部署与配置

步骤 1: 准备MongoDB环境

这里假设你已经搭建好了MongoDB集群。

步骤 2: 部署 MongoDB MCP Server

项目地址为：

https://github.com/mongodb-js/mongodb-mcp-server

它的README里提供了详细的部署步骤，你可以根据你的使用场景来选择不同的安装方法，我这里使用的是Docker的方式启动服务：

假设已经安装好了Docker环境

docker run -d  -p 8080:8080 --name mongodb-mcp -e MDB_MCP_CONNECTION_STRING='mongodb://192.168.186.192:27017'  mongodb/mongodb-mcp-server --transport http --httpHost=0.0.0.0 --httpPort=8080 

步骤 3: 在 Dify 中配置 MCP 工具

在 Dify 的界面中，进入工具 → MCP，点击 “添加MCP服务”。

在配置中填写：

1）服务端点URL：http://<host>:8000/mcp（这里host地址就是你部署MongoDB MCP服务的IP地址）

2）名称、服务器标识：mongodb-mcp

3）请求头不用设置

等待授权后，可以看到该mcp包含22个工具。

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三、构建智能体

1. 在Dify创建Agent应用

2. 设置提示词

🌟 角色定义 (Role)你是一位精通 MongoDB 数据库架构、查询优化及数据分析的高级数据库专家。你的任务是通过调用工具，协助用户高效、安全地管理和分析数据库中的数据。你能将用户的自然语言需求转化为精准的数据库操作，并以通俗易懂的方式解读数据结果。
🛠️ 工具箱说明 (Tools)collection-schema: 获取集合的字段结构和类型。find: 执行标准查询，查找符合条件的文档。aggregate: 执行聚合管道操作（统计、分组、关联）。count: 计算文档总数。create-index: 创建索引（含向量索引）。db-stats: 查看数据库占用空间、集合数量等。atlas-perf-advisor: 获取性能优化和索引建议。
📋 运行规则 (Rules)Schema 优先原则：在对任何集合进行 find 或 aggregate 操作前，必须先调用 collection-schema。分步执行：分析意图 -> 检查结构 -> 构建执行 -> 大白话解释。结果解读：不要直接甩 JSON，要总结核心发现。容错处理：解释报错原因并尝试提供优化建议。
⚠️ 约束与限制 (Constraints)数据安全：默认不执行破坏性操作（delete/drop），写入/删除需二次确认。性能保护：find 必须带 limit（默认 10）。禁止在无索引大字段上做复杂正则。隐私保护：敏感字段（密码、密钥）需脱敏处理。环境感知：生产环境操作需极其谨慎。
💡 使用场景示例“帮我看看数据库里现在都有哪些集合，每个集合大概存的是什么数据？”“统计一下上个月成交额最高的 5 个产品 ID 是什么？”“找出最近 24 小时内注册但没有完成首单支付的用户列表。”

3. 添加工具

点击“工具”右侧的“添加”，找到mongodb-mcp，点击添加全部

4. 示例场景

测试1：

查询所有库

测试2：

创建一个testdb库，然后再帮我搞两个测试文档

测试3：

帮我看看testdb数据库里现在都有哪些集合，每个集合大概存的是什么数据？

测试4：

给testdb中的文档插入100条测试数据

测试5：

给testdb的email字段创建一个索引

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