MongoDB AI統合

MongoDBとその提携パートナーは、 AI強化アプリケーションとAIエージェントでMongoDB を活用できるように特定の製品統合を開発しています。

このページでは、MongoDBと提携するパートナーが開発した注目のAI統合について説明します。は、標準の接続メソッドとAPIを通じて一般的なAIプロバイダーと LM でを使用できます。統合と提携するサービスの完全なリストについては、MongoDB提携するエコシステムを探索をご覧ください。

フレームワーク

次のオープンソースフレームワークを使用して、 MongoDBクラスターにカスタムデータを保存し、 MongoDB ベクトル検索でRAGなどの機能を実装できます。

フレームワーク	説明	ドキュメンテーション
LgChuin	のフレームワークは、さまざまなユースケースに合わせて組み合わせることができる「shells」である Lgachein 固有のコンポーネントであるため、 AIアプリケーションを構築するためのフレームワークです。LangChain MongoDB統合は RAG のいくつかのコンポーネントを提供します。	Integrate with LangChain Integrate with LangChain JS/TS
LangChainGo	LangChainの機能をGoエコシステムに提供します。	LgChuinGo との統合
LangChain4j	LangChainの機能をJavaに導入します。	LgChuin4j との統合
LlamaIndex	カスタムデータソースを LLM に接続し、RAG アプリケーションを構築するためのいくつかのツールを提供するフレームワーク。	LlamaIndex との統合
セマンティックカーネル	RAG を含むユースケース向けにさまざまなAIサービスとアプリケーションを組み合わせるためのMicrosoftのフレームワーク。	Integrate with Semantic Kernel C# Integrate with Semantic Kernel Python
Haystack	LM 、埋め込みモデル、ベクトル検索などのユースケースでカスタムアプリケーションを構築するためのPythonフレームワーク。	Haystack との統合
整数AI	RAG を含むユースケースのAIアプリケーションに spring 設計の原則を適用します。	書込み (write) AIとの統合

次のオープンソースフレームワークを使用して、 MongoDBを使用してエージェントティック RAG やエージェントメモリなどの機能を実装するAIエージェントとマルチエージェントアプリケーションをビルドできます。

フレームワーク	説明	ドキュメンテーション
LangGraph	AIエージェントと複雑なマルチエージェントワークフローを構築するための LgDBエコシステム内の特殊なフレームワークで、永続性、ストリーミング、メモリをサポートします。	Integrate with LangGraph Integrate with LangGraph.js
CR次AI	専用ロールを持つ自律型AIエージェントと、複数のエージェント間で作業を委任することで複雑なタスクを完了できる「crews」を持つマルチエージェントアプリケーションを構築するためのPythonフレームワーク。	CRUDAI との統合

次のエンタープライズプラットフォームと統合して、生成系AIアプリケーションをビルドすることもできます。これらのプラットフォームは事前訓練されたモデルやその他のツールを提供し、本番環境でAIアプリケーションとエージェントをビルドするのに役立ちます。

プラットフォーム	説明	ドキュメンテーション
Amazon Bedrock	生成系AIアプリケーションを構築するための完全管理プラットフォームMongoDB を知識ベースとして統合し、MongoDB Atlasにカスタムデータを保存し、RAGを実装し、エージェントを配置します。	Amazon Web Services との統合
Google Vertex AI	AIアプリケーションとエージェントを構築および配置するための Google Cloud のプラットフォーム。RAG や自然言語クエリなどのその他のユースケースでMongoDB Atlasで使用できる Google のツールと事前学習済みモデルが含まれています。	Google Vertex AIとの統合

次のAIツールと統合できます。

ツール	説明	ドキュメンテーション
MongoDB MCP サーバー	モデルコンテキストプロトコル（MMP）は、LVM が外部リソースとサービスに接続して交流する方法に関するオープン標準です。公式 MCP サーバー実装を使用して、エージェントAIツールからMongoDBデータとクラスターと交流します。	MongoDB MCP Server Docs
n8n	ビジュアルキャンバス内のインタラクティブノードを通じてエージェント的ワークフローをビルドできるノンコードワークフローオートメーションツール。RAG ノードやAIエージェント向けのメモリを含む、複数のMongoDBノードをサポートします。	n8n との統合

community はMongoDBとの統合をいくつか維持しています。これらは、オープンソースベースで貢献されている統合ですが、MongoDBによってマネージドされているものではありません。次の表では、これらの統合の一部を強調表示しています。

統合	説明	ドキュメンテーション
マテリアライズド	ワークフロー、RAG、evals など、AIエージェントを構築するためのコンポーネントを提供するオープンソースの TypeScriptフレームワーク。ベクトルストレージと検索、RAG、メモリにはMongoDBを使用します。	Mastruct との統合

これらの統合に関する質問や問題については、それぞれのフレームワーク維持者が提供するドキュメントとリソースを参照してください。

MongoDB の統合を使用して開発する場合は、次のリソースを参照してください。

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変更履歴

LgChuin