mongodb/mongodb-query-optimizer

MongoDBのクエリ最適化とインデックス作成を支援します。ユーザーがクエリのパフォーマンスやインデックスについて質問した場合のみ使用してください。

mongodb-query-optimizer とは?

このスキルは、MongoDBデータベースにおけるクエリ最適化とインデックス戦略の支援に特化しています。ユーザーが 'このクエリを最適化するには?' や 'なぜこのクエリが遅いのか?' など、パフォーマンスやインデックスに関連する質問をした場合のみ有効化されます。一般的なMongoDBクエリ作成には使用せず、ユーザーが明示的にパフォーマンスやインデックスの改善を求めた場合に限定されます。推奨される最適化戦略はインデックス作成であり、可能な場合はMongoDB MCPツールと連携して使用します。このスキルは、クラスター上のスロークエリの特定や修正、既存クエリのパフォーマンス改善を目的としています。

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

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ドキュメント

mongodb-query-optimizer は何をしますか?

MongoDBのクエリ最適化とインデックス作成を支援します。ユーザーが最適化やパフォーマンスについて質問した場合のみ使用してください。例:「このクエリを最適化するには?」「どうやってインデックスを作成すればいいですか?」「なぜこのクエリが遅いのですか?」「スロークエリを修正してもらえますか?」「クラスター上のスロークエリはどれですか?」など。一般的なMongoDBクエリ作成には使用せず、ユーザーがパフォーマンスやインデックスのヘルプを求めた場合に限定します。最適化戦略としてインデックス作成を優先してください。可能な場合はMongoDB MCPを使用してください。

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-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-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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