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mongodb/mongodb-connection

지원되는 모든 드라이버 언어에서 MongoDB 클라이언트 연결 구성을 최적화합니다(풀, 타임아웃, 패턴). 이 스킬은 MongoDB 클라이언트를 인스턴스화하거나 구성하는 함수(예: `connect()` 호출), 연결 풀 구성, 연결 오류(ECONNREFUSED, 타임아웃, 풀 고갈) 문제 해결, 연결 관련 성능 최적화 작업 시 사용하세요.

mongodb-connection란 무엇인가요?

이 스킬은 애플리케이션에서 MongoDB 클라이언트 연결을 최적화하고 문제를 해결하는 데 특화되어 있습니다. 서버리스 함수, API 엔드포인트, 고트래픽 애플리케이션, 장기 실행 작업 등 다양한 시나리오에서 연결 풀 크기, 타임아웃 설정, 연결 패턴을 개선하는 방법을 제공합니다. 주요 기능으로는 연결 오류(ECONNREFUSED, 타임아웃, 풀 고갈) 진단 및 해결, 성능 병목 지점 식별, MongoDB 드라이버별 모범 사례 적용이 포함됩니다. 이 스킬은 공식 MongoDB 드라이버를 사용하는 모든 언어(Node.js, Python, Java, Go 등)를 지원하며, MongoDB 클라이언트 생성 및 구성 관련 코드 검토나 업데이트 시 특히 유용합니다. 연결 설정 최적화를 통해 애플리케이션의 안정성과 응답성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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

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문서

mongodb-connection은(는) 무엇을 하나요?

지원되는 모든 드라이버 언어에서 MongoDB 클라이언트 연결 구성을 최적화합니다(풀, 타임아웃, 패턴). 이 스킬은 MongoDB 클라이언트를 인스턴스화하거나 구성하는 함수(예: connect() 호출)를 작업/업데이트/검토할 때, 연결 풀을 구성할 때, 연결 오류(ECONNREFUSED, 타임아웃, 풀 고갈)를 문제 해결할 때, 연결 관련 성능 문제를 최적화할 때 사용하세요. 여기에는 MongoDB를 사용한 서버리스 함수 구축, MongoDB를 사용하는 API 엔드포인트 생성, 고트래픽 MongoDB 애플리케이션 최적화, 장기 실행 작업 및 동시성 생성, 연결 관련 실패 디버깅과 같은 시나리오가 포함됩니다.

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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