MongoDB의 Atlas Search(전문 검색), Vector Search(의미 검색), Hybrid Search를 구현하고 최적화하는 방법을 안내합니다.
이 스킬은 MongoDB 데이터베이스를 사용하는 개발자와 AI 에이전트가 MongoDB의 강력한 검색 기능을 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다. Atlas Search를 통한 전문(full-text) 검색, Vector Search를 통한 의미론적(semantic) 검색, 그리고 두 접근법을 결합한 Hybrid Search 구현을 위한 워크플로우를 제공합니다. 특히 자동 완성, 퍼지 매칭, 패싯 검색과 같은 텍스트 기반 질의부터 임베딩 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션까지 폭넓은 검색 시나리오를 다룹니다. 또한 텍스트 포함, 부분 문자열 일치 ('contains', 'includes', 'appears in'), 대소문자 구분 없는 검색, 다중 필드 검색, 다양한 필드 조합 필터링 등 고급 검색 요구사항을 처리하는 방법을 설명합니다. 이 스킬은 사용자가 적절한 검색 유형을 선택하고, 인덱스를 생성하며, 쿼리를 구성하고, MongoDB MCP 서버를 사용하여 성능을 최적화하는 전 과정을 단계별로 안내합니다.
npx skills add https://github.com/mongodb/agent-skills/tree/main/skills/mongodb-search-and-aiInstalled? Explore more 생산성 & 협업 skills: steipete/gemini, steipete/gh-issues, steipete/skill-creator · View all 6 →
MongoDB 사용자가 Atlas Search(전문 검색), Vector Search(의미 검색), Hybrid Search 솔루션을 구현하고 최적화하도록 안내합니다. 사용자가 텍스트 기반 질의(자동 완성, 퍼지 매칭, 패싯 검색), 의미론적 유사성(임베딩, RAG 애플리케이션) 또는 결합된 접근 방식을 위한 검색 기능을 구축해야 할 때 이 스킬을 사용하세요. 또한 사용자가 텍스트 포함, 부분 문자열 일치('contains', 'includes', 'appears in'), 대소문자 구분 없는 검색이나 다중 필드 텍스트 검색, 또는 다양한 조합의 여러 필드에 걸친 필터링이 필요할 때도 사용하세요. MongoDB MCP 서버를 사용하여 올바른 검색 유형 선택, 인덱스 생성, 쿼리 구성, 성능 최적화를 위한 워크플로우를 제공합니다.
This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.
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.
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.
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.
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 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".
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.