Puede integrar MongoDB con n8n to build automations and agentic workflows using their no-code visual interface. This page provides an overview of the integration and describes the different types of nodes that you can use in your workflows.
Comienza con n8n
Para instalar n8n, consulte la 8documentación de n n o ejecute el siguiente comando usando npm para comenzar rápidamente:
npx n8n
To learn how to build a basic AI agent using n8n and MongoDB, see Build an AI Agent with MongoDB and n8n.
Importante
Todos los nodos n n de MongoDB8requieren que configures tus credenciales de MongoDB en n8n. Para obtener más información, consulta Credenciales de MongoDB.
MongoDB Node
El nodo MongoDB le permite automatizar el trabajo en MongoDB e integrar MongoDB con otros nodos en sus n8n flujos de trabajo.
Uso
Utilice el nodo MongoDB en cualquiera de sus flujos de trabajo n8n personalizados.
Operaciones
El nodo MongoDB admite las siguientes operaciones:
Categoría | Operación | Descripción |
|---|---|---|
Operaciones de documentos | Documentos agregados | Realice operaciones de agregación para procesar y transformar datos utilizando canalizaciones de agregación de MongoDB. |
Buscar documentos | Consulte y recupere documentos de sus colecciones de MongoDB con opciones de filtrado flexibles. | |
Insertar documentos | Agregue nuevos documentos a sus colecciones de MongoDB. | |
Update Documents | Modifique documentos existentes en sus colecciones. | |
Delete Documents | Eliminar documentos de tus colecciones. | |
Buscar y reemplazar documentos | Busque documentos y reemplácelos con contenido nuevo. | |
Buscar y actualizar documentos | Busque documentos y actualice campos específicos. | |
Operaciones de índice de búsqueda | Crear índices de búsqueda | Cree nuevos índices de búsqueda y búsqueda vectorial en sus colecciones. |
Índices de búsqueda de listas | Recupere información sobre los índices de búsqueda existentes. | |
Actualizar índices de búsqueda | Modificar las configuraciones del índice de búsqueda existentes. | |
Descartar índices de búsqueda | Eliminar índices de búsqueda que ya no sean necesarios. |
Tip
Para obtener más información, consulte la documentación del nodo MongoDB n n8
Nodo de almacén de vectores Atlas de MongoDB
El nodo MongoDB Atlas Vector Store le permite utilizar MongoDB Vector Search en sus flujos de trabajo de agente.
Nota
Antes de poder comenzar a utilizar este nodo, configure el índice de búsqueda vectorial de MongoDB.
Uso
Utilice el nodo MongoDB Vector Store en los siguientes patrones de flujo de trabajo:
Conéctese directamente a un agente de IA como herramienta para realizar RAG agente.
AI Agent (tools connector) → MongoDB Vector Store
Para ver un tutorial,consulte Construir un agente de IA con MongoDB y n8n.
Para obtener más información sobre los agentes de IA en n8n, consulte el nodo de agente de IA.
Utilice MongoDB Atlas Vector Store como un nodo normal para insertar o recuperar documentos en sus flujos de trabajo personalizados:
Trigger → MongoDB Vector Store (Insert/Get) → Next Node
Para obtener más información, consulte Nodos.
Utilice el nodo como recuperador en una cadena de preguntas y respuestas:
Question and Answer Chain → Vector Store Retriever → MongoDB Vector Store
Para obtener más información sobre preguntas y respuestas en n8n, consulte el nodo Cadena de preguntas y respuestas.
Utiliza el nodo como herramienta de preguntas y respuestas para un agente de IA:
AI Agent → Vector Store Question Answer Tool → MongoDB Vector Store
Para obtener más información sobre la herramienta de preguntas y respuestas en n8n, consulte el nodo Herramienta de preguntas y respuestas de Vector Store.
Modos de operación
El nodo MongoDB Vector Store admite los siguientes modos de operación. El modo de recuperación de documentos solo está disponible en ciertos patrones de flujo de trabajo.
Modo de operación | Descripción |
|---|---|
Consigue muchos | Recuperar varios documentos utilizando la búsqueda por similitud basada en un prompt. Devuelve documentos con puntuaciones de similitud. |
Insertar documentos | Agregue nuevos documentos con incrustaciones vectoriales a su colección. |
Recuperar documentos (como almacén vectorial para cadena/herramienta) | Solo disponible al usar el nodo como recuperador o herramienta. Debe estar conectado a un nodo recuperador o a un nodo raíz. |
Recuperar documentos (como herramienta para el agente de IA) | Solo disponible cuando se usa el nodo como herramienta para un agente de IA. El agente usa este almacén de vectores cuando el nombre y la descripción son relevantes para la solicitud. |
Parámetros
Categoría | Configuración | Modo de operación | Descripción |
|---|---|---|---|
Parámetros comunes | MongoDB Collection | Todo | Nombre de la colección de MongoDB a utilizar. |
Vector Index Name | Todo | Nombre del índice de búsqueda vectorial en su colección MongoDB. | |
Embedding Field | Todo | Nombre del campo en sus documentos que contiene las incrustaciones vectoriales. | |
Metadata Field | Todo | Nombre del campo en sus documentos que contiene los metadatos de texto. | |
Parámetros específicos del modo | Name | Recuperar documentos (como herramienta para el agente de IA) | Nombre de la herramienta de almacenamiento de vectores para el agente de IA. |
Description | Recuperar documentos (como herramienta para el agente de IA) | Explicación para el LLM sobre lo que hace esta herramienta. | |
Limit | Recuperar documentos (como herramienta para el agente de IA) | Número de resultados a recuperar del almacén de vectores. | |
Opciones adicionales | Metadata Filter | Obtener muchos, recuperar documentos (como herramienta para el agente de IA), recuperar documentos (como almacenamiento vectorial para cadena/herramienta) | Filtrar resultados según criterios de metadatos. |
Rerank Results | Obtener muchos, recuperar documentos (como herramienta para el agente de IA), recuperar documentos (como almacenamiento vectorial para cadena/herramienta) | Habilitar la reclasificación de resultados (requiere conectar un nodo de reclasificación). |
Tip
Para obtener más información, consulte la documentación del nodo n n MongoDB Vector Store8
Nodo de memoria de chat de MongoDB
El nodo de memoria de chat de MongoDB permite usar MongoDB como almacén de memoria para almacenar el historial de chat en los flujos de trabajo de IA. Esto permite mantener el contexto de las conversaciones en todas las ejecuciones del flujo de trabajo.
Uso
Debe usar el nodo de memoria de chat de MongoDB como subnodo agregándolo a la Memory sección de un nodo de agente de IA. Para ver un tutorial, consulte "Crear un agente de IA con MongoDB y n n".8
Nota
Si agrega varios nodos de memoria de MongoDB Chat a su flujo de trabajo, todos acceden a la misma instancia de memoria de forma predeterminada. Para instancias de memoria independientes, utilice diferentes ID de sesión en cada nodo.
Parámetros
Parameter | Descripción |
|---|---|
ID de sesión | Método para determinar cómo se identifica la clave de sesión. Puede definir la clave de sesión mediante un disparador conectado o manualmente. |
Clave de sesión | Identificador único para la sesión de chat. |
Nombre de colección | Name of the collection to store chat history. MongoDB creates the collection if it doesn't exist. Defaults to |
Nombre de la base de datos | Nombre de la base de datos donde se almacena el historial de chat. Si no se proporciona, n8n utiliza la base de datos de credenciales. |
Longitud de la ventana de contexto | Número de interacciones anteriores a considerar para el contexto. |
Tip
Para obtener más información, consulte la documentación del nodo de memoria de chat de MongoDB n n8
Recursos adicionales n8n
Para obtener más información sobre n8n, utilice los siguientes recursos: