MongoDBエージェント スキームは、事前に構築された再利用可能な指示であり、 AIコーディング エージェントが一般的なMongoDBタスクを効率的に実行するのに役立ちます。これらのスキップは、 MongoDB のベストプラクティスに関する専門知識を持つエージェントを提供し、アプリケーションをより速く構築し、エラーを少なくすることができます。
エージェント スキームとは
エージェント スキームは、 AIコーディング エージェントに次の方法を学ぶ特殊な指示です。
MongoDB接続のセットアップと構成
データベーススキーマの設計と実装
効率的なクエリと集計の作成
MongoDBエージェントスキップをインストールすると、 AIコーディングエージェントはMongoDB固有の知識にアクセスできるようになり、 MongoDB開発タスクに対してより正確でコンテキストに対応した支援を提供できるようになります。
利用可能な特権
MongoDB エージェント のスキームコレクションには、次の特権が含まれます。
インフラストラクチャ
MongoDB MCP セットアップ
MongoDB MCP（モデル コンテキスト プロトコル）サーバーを設定するようエージェントをガイドします。これにより、 MongoDBデータベースと直接やり取りできるようになります。このルールは、認証情報と接続設定の構成に役立ちます。
MongoDB 接続
MongoDBクライアント接続構成（プール、タイムアウト、パターン）を最適化して接続プールを構成し、接続エラーのデバッグまたはトラブルシューティングを行い、接続に関連するパフォーマンスの問題を最適化します。これには、 MongoDBを使用したサーバーレス関数の構築、 MongoDBを使用するAPIエンドポイントの作成、 高トラフィックのMongoDBアプリケーションの最適化、 長時間実行タスクと同時実行性の作成、 接続関連の障害のデバッグ が含まれます。
データモデリング
スキーマ設計
MongoDBスキーマ設計のベストプラクティスについて、開発者をガイドします。この能力は、効率的なドキュメント構造の設計、検証ルールの実装、特定のユースケースに合わせてスキーマを最適化するのに役立ちます。
高度な機能
Atlas Stream Processing
MongoDB Atlas Stream Processingパイプラインの構築、操作、デバッグに関する包括的な知識。ワークスペースのプロビジョニング、データソース/sink 接続、プロセッサのライフサイクル操作、デバッグ診断、階層のサイズ設定を処理します。ストリーミングデータワークロードとイベント処理のために、 Kafka、Atlas クラスター、S3、HTTPS、およびLambda の統合をサポートします。
自然言語クエリ
自然言語の説明をMongoDBクエリと集計パイプラインに変換します。このスキーマは、コレクションスキーマ、サンプルドキュメント、インデックス情報を使用して、正確で最適化されたクエリを生成します。地理空間クエリ、テキスト検索、複数コレクション結合などの複雑な操作をサポートします。 MongoDB Atlas Searchおよびベクトル検索とは異なります（以下の「 検索とAIの推奨事項 」を参照してください）。
クエリオプティマイザ
MongoDBクエリのパフォーマンスを分析および最適化します。このスキームにより、クエリが適切にインデックス化され、Atlas Performance Advisor を使用して低速クエリをデバッグし、集計パイプラインに関するベストプラクティスの推奨事項が提供されます。
検索とAIに関する推奨事項
MongoDB Atlas SearchとAIベースの推奨事項を実装するためのガイダンスを提供します。この能力は、検索インデックスの設定、検索クエリの構築、 AI機能をアプリケーションに統合するのに役立ちます。
インストール
MongoDBエージェントのスキルは、複数のAIコーディング プラットフォームで利用できます。 MongoDB エージェント のスキーリングは、公式のプラグリポジトリ、Vercelになります。
公式プラグインからのインストール
AIコーディング プラットフォームの公式プラグインからMongoDB エージェントをインストールします。
句読点コード： 公式MongoDB句読点プラグインからインストールします。詳しくは、 [MongoDB Clade Plugin をインストールする] ページを参照してください。
カーソル: カーソル マーケットプレイスからインストールします。詳細については、 「 MongoDBカーソル プラグインのインストール 」ページを参照してください。
Geomi CLI: Geomi CLI 拡張機能としてインストール詳細については、「 Gemi からMongoDB Geomi 拡張機能をインストールする 」ページを参照してください。
VS Code拡張機能: 公式MongoDB VS Code拡張機能からインストールします。詳細については、 vsce インストール ページ を参照してください。
注意
MongoDBプラグインには MCP サーバーが含まれます
AIコーディング プラットフォーム用のMongoDBプラグインは、 MongoDB MCP サーバーと事前に構築されたエージェントのスキルをバンドルしています。 MCP サーバーを設定するには、 「 MongoDB MCP サーバーの使用開始 」を参照してください。
Vercel のエージェント スキーマ ディレクトリからインストール
Vercel CLI を使用して、Vercel のエージェント スキップ ディレクトリからMongoDBエージェントスキーをインストールします。
次のコマンドを実行します（ Node.jsが必要）。
npx skills add mongodb/agent-skills プロンプトに従ってインストールを完了します。
MCP サーバーを使用している場合は、 MongoDB接続の詳細を使用して MCP サーバーを構成します。
`npx mongodb-mcp-server@1 setup` 指示に従ってセットアップを完了します。
GitHub リポジトリからインストール
MongoDBエージェントスキーリングをMongoDBエージェント スキーリングリポジトリから手動でインストールします。
リポジトリを複製します。
git clone https://github.com/mongodb/agent-skills.git プラットフォーム用のスキームをインストールします。
サポートされているプラットフォーム（コード、カーソル、GeoMon CLI）
適切なプラグインディレクトリをプロジェクトルートにコピーします。
句読点コードの場合:
.claude-plugin/ディレクトリをコピーカーソルの場合:
.cursor-plugin/ディレクトリのコピーGeomi CLI の場合:
skills/ディレクトリをコピー
その他のプラットフォーム
コーディングエージェントがその特権またはコンテキストファイルを読み取るロケーションに、
skills/ディレクトリをコピーします。正しいパスについては、エージェントのドキュメントを参照してください。mcp.jsonをプロジェクトルートにコピーします（ MCP Server を使用している場合）。MCP Server を使用する場合は、 MongoDB接続の詳細を使用して MCP Server を構成します。
MCP サーバーの設定
ほとんどのMongoDB エージェント は、 MongoDB MCP Server を使用してMongoDBデータベースにアクセスします。これらのスキームを使用する前に、MCP サーバーを設定する必要があります。
完全な MCP Server 構成オプションについては、 「 MongoDB MCP Server の使用開始 」を参照してください。
エージェント 特権の使用
インストールが完了すると、エージェントスキーリングがバックグラウンドで自動的に動作します。 AIコーディングエージェントにMongoDBタスクのサポートを求めると、インストールされたスキップを使用して、より正確で有用な応答が提供されます。
相互作用の例:
「 Node.jsアプリケーションでMongoDB接続を設定するのに役立ちます」
「メール検証を使用してユーザーコレクションのスキーマを作成」
「月間売上合計を計算するための集計パイプラインを記述」
「このクエリにページ分割を実装する方法を表示」
エージェントはMongoDB のスキルを使用して、 MongoDB のベストプラクティスに従い、特定のユースケースに合わせてカスタマイズされた応答を提供します。
エージェント ルールの呼び出し
MongoDB のタスクをサポートするようAIコーディングエージェントに要求すると、エージェント スキームは自動的に呼び出されます。一部のプラットフォームでは、ルールを手動で呼び出すことができます。
例、/<skill-name> を使用して、Clade Code で特権を直接呼び出すことができます。