Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Versioned MongoDB sandboxes for AI agents: branch, time-travel, merge, and undo over MCP.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"argon": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"argonctl",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add argon -- npx -y argonctl mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"argon": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"argonctl",
"mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"argon": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"argonctl",
"mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto argon-lab bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (2.1.4) kam vor 4 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Branch, time-travel, merge and undo your MongoDB. Any driver, real mongod, versioned history underneath. Built for AI agents.
Three ideas, thirty seconds:
For npm, use Node.js 24 LTS with npm 11.16 or newer. The package-scoped approval allows the installer to download Argon's binary on npm 12.
brew install argon-lab/tap/argonctl # macOS
npm install -g argonctl --allow-scripts=argonctl # cross-platform
docker run -d --name argon-mongo -p 127.0.0.1:27017:27017 mongo:7 --replSet rs0 docker exec argon-mongo mongosh --quiet --eval 'rs.initiate({_id:"rs0",members:[{_id:0,host:"localhost:27017"}]})' argon doctor
Use a current supported MongoDB patch release in production. Source builds use Go 1.26.10 or newer, as declared in go.mod. Use a patched toolchain: Go 1.27.0–1.27.2 also contain October 2026 standard-library vulnerabilities.
main ──branch──▶ experiment ──checkout──▶ mongodb://… ← any driver
│ ┌── argon diff ──────────┤ document history ▼ ▼ merge (a data PR) or undo / discard / rewind
# 0 · Stop source writers and DDL for the import — or: argon projects create myapp
argon import database --uri mongodb://localhost:27017 --database myapp --project myapp --source-quiesced
argon branches create experiment -p myapp
argon checkout -p myapp -b experiment # prints a connection string argon watch -p myapp -b experiment --actor agent:experiment
argon diff -p myapp -b experiment argon merge preview -p myapp -b experiment argon merge apply
argon restore reset -p myapp -b main --time 2026-07-07T09:00:00Z --backup pre-incident
Prefer clicking? argon console serves a local web console (UI + REST API), supervises capture, reaps expired sandboxes every minute, and opens your browser. The console's MIT-licensed source is in web/; see the rebuild instructions. For a complete managed workflow, run the two-agent pinned dataset example.
| Command | In one line | |
|---|---|---|
| Branching | argon branches create | a metadata write — instant, zero copy |
| Real databases | argon checkout / argon proxy | any driver, real mongod; proxy serves stable mongodb://host/ ~ URIs |
| Write capture | argon watch | exact change-stream images → history, one actor label per branch |
| Time travel | argon time-travel query | query captured document states at retained LSNs; restore/pin also accept timestamps |
| Undo | argon undo --actor | revert a range or actor label; append-only, conflict-aware |
| Restore | argon restore preview/reset/branch | rewind a released branch or fork retained history |
| Data PRs | argon merge preview/apply | three-way merges as reviewable plans; conflicts never silent |
| Sandboxes | argon sandbox create --ttl 1h | fork + checkout + TTL in one step — disposable agent workspaces |
| Dataset pins | argon pin create / pin sandbox | named captured states protected from GC and resets while the pin exists |
| Web console | argon console | local UI + REST API in one command |
Data history covers document inserts, updates, replacements and deletes. Collection drop/rename produces degraded capture; indexes and collection options are not versioned. Native writes are asynchronous; control operations drain capture. Stop writers before release. Existing pins protect their referenced states, while GC can expire audit and undo history. See operations for recovery and credentials.
Storage retention uses snapshots + retention-window GC to keep state plus a window of history, not every write forever. Details and the consistency model, stated honestly: ARCHITECTURE.md.
claude mcp add argon -- argon mcp # 13 tools: sandbox, diff, merge, undo, pins
python3 -m pip install 'argon-agents[langgraph]==0.2.0'
Start argon console --no-browser in another terminal, then:
from argon_agents import ArgonClient, ArgonCheckpointSaver
argon = ArgonClient("http://127.0.0.1:1818") argon.get_or_create_project("myapp") saver = ArgonCheckpointSaver.from_sandbox(argon, "myapp")
plan = argon.merge_preview("myapp", saver.sandbox.branch) print(plan)
argon.create_pin("myapp", "eval-v1") # pin the dataset once run = argon.sandbox_from_pin("myapp", "eval-v1") # identical state, every eval run
saver.merge() is a convenience call that previews and applies immediately; use the separate calls above when approval is required. Pins protect captured document state while they exist; keep independent backups.
The full agent workflow: docs/AGENTS.md.
| Quick start | install → first merge, step by step |
| CLI reference | every command |
| Agents | sandboxes, pins, MCP, REST API, argon-agents, proxy |
| Architecture | how it works and what it guarantees |
| Operations | deployment, chunk stores (S3/FS), GC, v1→v2 migration |
| Performance | every number lives in the reproducible benchmarks — none here, by policy |
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