MongoDB proporciona herramientas e integraciones para ayudarte a compilar aplicaciones efectivas potenciadas por IA. Utiliza los recursos en esta página para conectar LLMs y agentes de IA con contexto sobre las características de MongoDB y las mejores prácticas.
Desarrollo Asistido por Agentes
Brinda a tu LLM o agente de IA contexto para aprovechar las funcionalidades de MongoDB de manera más efectiva.
Servidor MongoDB MCP: El servidor MongoDB MCP conecta tu aplicación de IA con las funcionalidades y documentación de MongoDB. También puedes consultar los clústeres de MongoDB utilizando lenguaje natural desde clientes de IA que admiten MCP.
MongoDB Agent Skills: MongoDB Agent Habilidades son instrucciones preconstruidas y reutilizables que enseñan a los agentes de IA cómo realizar tareas comunes de MongoDB, desde configurar conexiones y diseñar esquemas hasta redactar queries y optimizar el rendimiento. Las siguientes habilidades están disponibles cuando utilizas los plugins de MongoDB para Claude, Cursor y Gemini.
Infraestructura
Configuración de MongoDB MCP
Guía al agente a través de la configuración del servidor MongoDB MCP (Protocolo de Contexto del Modelo), que permite la interacción directa con tus bases de datos MongoDB. Esta habilidad ayuda a configurar las credenciales de autenticación y los ajustes de conexión.
Conexión MongoDB
Optimice la configuración de la conexión del cliente de MongoDB (grupos, tiempos de espera, patrones) para configurar los pool de conexiones, depurar o solucionar problemas de errores de conexión y optimizar los problemas de rendimiento relacionados con las conexiones. Incluye la creación de funciones sin servidor con MongoDB, la creación de puntos finales de API que utilizan MongoDB, la optimización de aplicaciones de MongoDB de alto tráfico, la creación de tareas de larga duración y concurrencia, o la depuración de fallos relacionados con la conexión.
Modelado de datos
diseño de esquema
Guía a los desarrolladores sobre las mejores prácticas de diseño de esquemas en MongoDB. Esta habilidad ayuda a diseñar estructuras de documentos eficientes, implementar reglas de validación y optimizar esquemas para casos de uso específicos.
Funcionalidades avanzadas
Atlas Stream Processing
Habilidad integral para construir, operar y depurar los pipelines de MongoDB Atlas Stream Processing. Gestiona el provisionamineto del espacio de trabajo, las conexiones de fuente de datos/destino, las operaciones del ciclo de vida del procesador, los diagnósticos de depuración y el dimensionamiento de niveles. Soporta Kafka, clústeres de Atlas, S3, HTTPS e integraciones Lambda para cargas de trabajo de datos en transmisión y procesamiento de eventos.
Consulta de Lenguaje Natural
Traduce descripciones en lenguaje natural en queries y pipelines de agregación de MongoDB. Esta habilidad utiliza esquemas de colección, documentos de muestra e información de índices para generar consultas precisas y optimizadas. Admite operaciones complejas como consultas geoespaciales, búsqueda de texto y combinaciones entre varias colecciones. Distinto de MongoDB Atlas Search y búsqueda vectorial (ver la habilidad Search y Recomendaciones de IA a continuación).
optimizador de la query
Analiza y optimiza el rendimiento de las query de MongoDB. Esta habilidad garantiza que las queries estén correctamente indexadas, depura queries lentas usando Atlas Performance Advisor y brinda recomendaciones de mejores prácticas para pipelines de agregación.
Búsqueda y recomendaciones de IA
Ofrece orientación para implementar MongoDB Atlas Search y recomendaciones basadas en IA. Esta habilidad ayuda a configurar índices de búsqueda, compilar consultas de búsqueda e integrar capacidades de IA en las aplicaciones.
Utiliza la documentación de MongoDB con IA
Utiliza el MongoDB MCP servidor para acceder a la documentación y hacer preguntas.
El servidor MongoDB MCP incluye herramientas para buscar en la documentación de MongoDB usando el lenguaje natural:
list-knowledge-sources[: Enumera las fuentes de documentación de MongoDB disponibles y sus versiones. Por ejemplo, manual, drivers, Atlas.search-knowledge: Busca en la base de conocimientos de la documentación de MongoDB mediante una query en lenguaje natural y devuelve fragmentos de contenido relevantes con enlaces.
Ejemplo
Pídele a tu agente de IA:
"How do I create a compound index in MongoDB?"
El agente utiliza la herramienta search-knowledge para encontrar documentación relevante y devuelve fragmentos de texto con URL a las páginas completas.
Opcionalmente, puedes filtrar búsquedas por fuentes de documentación o versiones específicas.
Interactúe con cualquier página en la documentación de MongoDB como un markdown para usar como contexto para su LLM. Puedes copiar una página como Markdown utilizando la interfaz de usuario de la documentación, o hacer que tu agente acceda directamente al Markdown desde la URL de la página.
Uso de la Interfaz de Usuario de documentación
Para copiar una página como markdown utilizando la interfaz de usuario de documentación:
Abra la página en tu navegador.
Presiona el botón Copy page en la esquina superior derecha de la página.
Luego puedes pegar el markdown en un archivo para que lo utilice tu agente o en un chat con tu LLM.
Usando la URL de la página
Para obtener la versión en markdown de la página a partir de la URL de la página:
Remueve la barra diagonal final del final de la URL de la página.
Agrega
.mda la URL recortada.
Puedes hacer que tu agente acceda al markdown directamente desde la URL resultante.
Ejemplo
La URL de la página de documentación actual es:
https://www.mongodb.com/es/docs/build-with-ai/
La versión markdown de esta página está disponible en:
https://www.mongodb.com/es/docs/build-with-ai.md
Puedes interactuar con la página directamente desde la interfaz de usuario de documentación usando nuestro Asistente IA de MongoDB. Esta funcionalidad está disponible en la mayoría de las páginas de la documentación.
Para chatear con la página:
Abra la página en tu navegador.
Pulse el botón en la esquina superior derecha de la página, junto al botón Copy page.
Selecciona Ask a Question del menú desplegable.
Esto abre una ventana de chat donde puedes hacer preguntas sobre la página. El LLM utiliza el contenido de la página como contexto para generar una respuesta.
La documentación de MongoDB proporciona un archivo llms.txt en:
https://www.mongodb.com/es/docs/llms.txt
Este archivo contiene una lista de las páginas de documentación de MongoDB que son relevantes para LLM. Puedes utilizar este archivo para proporcionar a tu LLM el contexto sobre los conceptos y casos de uso de MongoDB.