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mongodb/mongodb-natural-language-querying

자연어를 사용하여 읽기 전용 MongoDB 쿼리(find) 또는 집계 파이프라인을 생성합니다. 컬렉션 스키마 컨텍스트와 샘플 문서를 제공합니다.

mongodb-natural-language-querying란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자가 자연어로 MongoDB 쿼리(find)나 집계 파이프라인을 작성, 생성 또는 번역할 수 있도록 도와줍니다. 사용자가 MongoDB에서 데이터를 필터/쿼리/집계하거나 '어떻게 쿼리하나요?'라고 묻거나, SQL과 유사한 요청을 MongoDB 구문으로 변환해야 할 때 사용합니다. 컬렉션 스키마 컨텍스트와 샘플 문서를 활용하여 정확한 쿼리를 생성하며, MongoDB MCP 서버를 통해 작동합니다. Atlas Search($search 연산자), 벡터/의미론적 검색($vectorSearch 연산자), 퍼지 매칭, 자동 완성 인덱스, 관련성 점수 매기기는 처리하지 않으며, 기존 쿼리 분석/최적화나 쓰기 작업이 포함된 집계 파이프라인도 지원하지 않습니다.

지원 대상~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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mongodb-natural-language-querying은(는) 무엇을 하나요?

자연어를 사용하여 읽기 전용 MongoDB 쿼리(find) 또는 집계 파이프라인을 생성합니다. 컬렉션 스키마 컨텍스트와 샘플 문서를 제공합니다. 사용자가 MongoDB 쿼리를 작성, 생성 또는 번역하라고 요청하거나, MongoDB에서 데이터를 필터/쿼리/집계하려고 하거나, "어떻게 쿼리하나요?"라고 묻거나, 쿼리 구문에 도움이 필요하거나, MongoDB 문서를 찾기/필터링/그룹화하는 것에 대해 논의할 때 이 스킬을 사용하세요. 또한 SQL과 유사한 요청을 MongoDB 구문으로 번역할 때도 사용합니다. Atlas Search($search 연산자), 벡터/의미론적 검색($vectorSearch 연산자), 퍼지 매칭, 자동 완성 인덱스, 관련성 점수 매기기는 처리하지 않습니다. 이러한 작업에는 search-and-ai를 사용하세요. 기존 쿼리를 분석하거나 최적화하지 않습니다. 이러한 작업에는 mongodb-query-optimizer를 사용하세요. 쓰기 작업이 포함된 집계 파이프라인은 처리하지 않습니다. MongoDB MCP 서버가 필요합니다.

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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