mongodb/mongodb-connection

Optimisez la configuration de connexion du client MongoDB (pools, timeouts, modèles) pour tout langage de pilote pris en charge.

Qu'est-ce que mongodb-connection ?

Cette compétence est conçue pour aider les développeurs et les agents IA à optimiser la configuration des connexions client MongoDB, en se concentrant sur les pools de connexions, les timeouts et les modèles de conception. Elle est utile lors de la création, de la mise à jour ou de la révision de fonctions qui instancient ou configurent un client MongoDB (par exemple, lors de l'appel à `connect()`), de la configuration des pools de connexions, du dépannage des erreurs de connexion (ECONNREFUSED, timeouts, épuisement du pool) et de l'optimisation des performances liées aux connexions. Cette compétence prend en charge tous les langages de pilote MongoDB, incluant Node.js, Python, Java, Go, etc., et couvre des scénarios variés comme la construction de fonctions serverless avec MongoDB, la création de points d'accès API utilisant MongoDB, l'optimisation d'applications MongoDB à fort trafic ou le débogage de défaillances liées aux connexions. Elle applique les meilleures pratiques de MongoDB pour garantir la fiabilité et la performance dans les environnements de production.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mongodb/agent-skills/tree/main/skills/mongodb-connection

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Documentation

Que fait mongodb-connection ?

Optimisez la configuration de connexion du client MongoDB (pools, timeouts, modèles) pour tout langage de pilote pris en charge. Utilisez cette compétence lors du travail, de la mise à jour ou de la révision de fonctions qui instancient ou configurent un client MongoDB (par exemple, lors de l'appel à connect()), de la configuration des pools de connexions, du dépannage des erreurs de connexion (ECONNREFUSED, timeouts, épuisement du pool), de l'optimisation des problèmes de performance liés aux connexions. Cela inclut des scénarios comme la création de fonctions serverless avec MongoDB, la création de points d'accès API utilisant MongoDB, l'optimisation d'applications MongoDB à fort trafic, la création de tâches longues et de la concurrence, ou le débogage de défaillances liées aux connexions.

Individual skills in this repo

This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.

mongodb/mongodb-mcp-setup

Guide users through configuring key MongoDB MCP server options. Use this skill when a user has the MongoDB MCP server installed but hasn't configured the required environment variables, or when they ask about connecting to MongoDB/Atlas and don't have the credentials set up.

mongodb/mongodb-natural-language-querying

Generate read-only MongoDB queries (find) or aggregation pipelines using natural language, with collection schema context and sample documents. Use this skill whenever the user asks to write, create, or generate MongoDB queries, wants to filter/query/aggregate data in MongoDB, asks "how do I query...", needs help with query syntax, or discusses finding/filtering/grouping MongoDB documents. Also use for translating SQL-like requests to MongoDB syntax. Does NOT handle Atlas Search ($search operator), vector/semantic search ($vectorSearch operator), fuzzy matching, autocomplete indexes, or relevance scoring - use search-and-ai for those. Does NOT analyze or optimize existing queries - use mongodb-query-optimizer for that. Does NOT handle aggregation pipelines that involve write operations. Requires MongoDB MCP server.

mongodb/mongodb-query-optimizer

Help with MongoDB query optimization and indexing. Use only when the user asks for optimization or performance: "How do I optimize this query?", "How do I index this?", "Why is this query slow?", "Can you fix my slow queries?", "What are the slow queries on my cluster?", etc. Do not invoke for general MongoDB query writing unless user asks for performance or index help. Prefer indexing as optimization strategy. Use MongoDB MCP when available.

mongodb/mongodb-schema-design

MongoDB schema design patterns and anti-patterns. Use when designing data models, reviewing schemas, migrating from SQL, or troubleshooting performance issues caused by schema problems. Triggers on "design schema", "embed vs reference", "MongoDB data model", "schema review", "unbounded arrays", "one-to-many", "tree structure", "16MB limit", "schema validation", "JSON Schema", "time series", "schema migration", "polymorphic", "TTL", "data lifecycle", "archive", "index explosion", "unnecessary indexes", "approximation pattern", "document versioning".

mongodb/mongodb-search-and-ai

Guides MongoDB users through implementing and optimizing Atlas Search (full-text), Vector Search (semantic), and Hybrid Search solutions. Use this skill when users need to build search functionality for text-based queries (autocomplete, fuzzy matching, faceted search), semantic similarity (embeddings, RAG applications), or combined approaches. Also use when users need text containment, substring matching ('contains', 'includes', 'appears in'), case-insensitive or multi-field text search, or filtering across many fields with variable combinations. Provides workflows for selecting the right search type, creating indexes, constructing queries, and optimizing performance using the MongoDB MCP server.

Skills associés