mongodb/mongodb-connection

サポートされている任意のドライバー言語に対して、MongoDBクライアント接続設定(プール、タイムアウト、パターン)を最適化します。このスキルは、MongoDBクライアントのインスタンス化・設定(例:`connect()`の呼び出し時)、接続プールの設定、接続エラー(ECONNREFUSED、タイムアウト、プール枯渇)のトラブルシューティング、接続関連のパフォーマンス問題の最適化を行う際に使用します。

mongodb-connection とは?

本スキルは、MongoDBクライアント接続設定を最適化するための専門知識を提供します。サポート対象は、Node.js、Python、Java、Goなど主要なドライバー言語全てです。具体的には、接続プールサイズの調整、タイムアウト値の適正化、サーバーレス関数(AWS Lambda、Vercelなど)向けの接続管理、高トラフィックアプリケーションでのパフォーマンスチューニング、そして`ECONNREFUSED`やプール枯渇などの一般的な接続エラーのトラブルシューティングを行います。このスキルは、MongoDBクライアントをインスタンス化・設定する関数の作成・更新・レビュー時に特に有用です。また、長時間実行タスクや並行処理における接続の再利用・管理パターンについてもガイドします。ドライバーごとに最適な設定値やベストプラクティスを考慮したアドバイスを提供し、安定した高パフォーマンスなMongoDB接続を実現します。

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

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ドキュメント

mongodb-connection は何をしますか?

サポートされている任意のドライバー言語に対して、MongoDBクライアント接続設定(プール、タイムアウト、パターン)を最適化します。このスキルは、MongoDBクライアントのインスタンス化・設定(例:connect()の呼び出し時)、接続プールの設定、接続エラー(ECONNREFUSED、タイムアウト、プール枯渇)のトラブルシューティング、接続関連のパフォーマンス問題の最適化を行う際に使用します。これには、MongoDBを使用したサーバーレス関数の構築、MongoDBを使用するAPIエンドポイントの作成、高トラフィックなMongoDBアプリケーションの最適化、長時間実行タスクと並行処理の作成、または接続関連の障害のデバッグなどのシナリオが含まれます。

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.

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