Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
作者による説明(英語の原文)
Versioned MongoDB sandboxes for AI agents: branch, time-travel, merge, and undo over MCP.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"argon": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"argonctl",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add argon -- npx -y argonctl mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"argon": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"argonctl",
"mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"argon": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"argonctl",
"mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント argon-lab で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(2.1.4)がレジストリに届いたのは4 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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 |
Issues · Discussions · Contributing · argonlabs.tech · Blog
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