mongodb/mongodb-natural-language-querying

自然言語を使用して読み取り専用のMongoDBクエリ(find)や集約パイプラインを生成します。コレクションスキーマのコンテキストとサンプルドキュメントを利用します。

mongodb-natural-language-querying とは?

このスキルは、開発者が自然言語でMongoDBクエリを作成、作成、生成したい場合に使用します。ユーザーが「このデータをどうやって検索するのか」と尋ねたり、フィルタリング、集約、データの検索について話し合ったりする際に役立ちます。また、SQLライクなリクエストをMongoDBの構文に変換するのにも対応しています。ただし、Atlas Search($search演算子)、ベクター/セマンティック検索($vectorSearch演算子)、ファジーマッチング、オートコンプリートインデックス、関連性スコアリングは扱いません。これらはsearch-and-aiスキルを使用してください。既存のクエリの分析や最適化は行わないため、その場合はmongodb-query-optimizerスキルを使用してください。また、書き込み操作を含む集約パイプラインは処理しません。このスキルを使用するにはMongoDB MCPサーバーが必要です。

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

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ドキュメント

mongodb-natural-language-querying は何をしますか?

自然言語を使用して読み取り専用のMongoDBクエリ(find)や集約パイプラインを生成します。コレクションスキーマのコンテキストとサンプルドキュメントを利用します。このスキルは、ユーザーがMongoDBクエリを作成、作成、生成したい場合、MongoDBでデータをフィルタリング/クエリ/集約したい場合、「どうやってクエリを書けばいいですか」と尋ねた場合、クエリ構文のヘルプが必要な場合、またはMongoDBドキュメントの検索/フィルタリング/グループ化について議論する場合に使用してください。また、SQLライクなリクエストをMongoDB構文に変換する場合にも使用します。Atlas Search($search演算子)、ベクター/セマンティック検索($vectorSearch演算子)、ファジーマッチング、オートコンプリートインデックス、関連性スコアリングは扱いません。これらにはsearch-and-aiを使用してください。既存のクエリの分析や最適化は行いません。これにはmongodb-query-optimizerを使用してください。書き込み操作を含む集約パイプラインは処理しません。MongoDB MCPサーバーが必要です。

Individual skills in this repo

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

mongodb/mongodb-connection

Optimize MongoDB client connection configuration (pools, timeouts, patterns) for any supported driver language. Use this skill when working/updating/reviewing on functions that instantiate or configure a MongoDB client (eg, when calling `connect()`), configuring connection pools, troubleshooting connection errors (ECONNREFUSED, timeouts, pool exhaustion), optimizing performance issues related to connections. This includes scenarios like building serverless functions with MongoDB, creating API endpoints that use MongoDB, optimizing high-traffic MongoDB applications, creating long-running tasks and concurrency, or debugging connection-related failures.

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-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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