mongodb/mongodb-search-and-ai

MongoDB ユーザーが Atlas Search(全文)、Vector Search(セマンティック)、および Hybrid Search ソリューションを実装・最適化するためのガイドを提供します。

mongodb-search-and-ai とは?

このスキルは、MongoDB の Atlas Search、Vector Search、Hybrid Search を活用した検索機能の構築と最適化を支援します。テキストベースの検索(オートコンプリート、曖昧一致、ファセット検索)からセマンティック類似性検索(埋め込み、RAG アプリケーション)、そしてそれらを組み合わせたハイブリッド検索まで、幅広いユースケースに対応します。また、テキストの包含関係、部分文字列一致(「含む」「一致」「出現」)、大文字小文字を区別しない検索、複数フィールド検索、動的フィルタリングなどの要件にも対応します。このスキールは、適切な検索タイプの選択、インデックスの作成、クエリの構築、パフォーマンス最適化のためのワークフローを、MongoDB MCP サーバーを介して提供します。これにより、開発者は複雑な検索ロジックを効率的に実装し、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

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

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ドキュメント

mongodb-search-and-ai は何をしますか?

MongoDB ユーザーが Atlas Search(全文)、Vector Search(セマンティック)、および Hybrid Search ソリューションを実装・最適化するためのガイドです。テキストベースのクエリ(オートコンプリート、あいまい一致、ファセット検索)の検索機能、セマンティック類似性(埋め込み、RAG アプリケーション)、またはこれらの組み合わせを必要とする場合にこのスキルを使用します。また、テキストの包含、部分文字列一致('含む'、'一致'、'出現')、大文字小文字を区別しない検索や複数フィールド検索、可変の組み合わせでの多数のフィールドに対するフィルタリングが必要な場合にも使用します。適切な検索タイプの選択、インデックスの作成、クエリの構築、MongoDB MCP サーバーを使用したパフォーマンス最適化のためのワークフローを提供します。

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-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".

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