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とその提携パートナーが開発したAI統合について説明します。 MongoDB は、標準の接続メソッドとAPIを介して、一般的なAIプロバイダーと LM に接続できます。統合と提携するサービスの完全なリストについては、 MongoDBパートナーのエコシステム カタログを参照してください。
このページには、コミュニティが管理する統合もリストされています。これらの統合はオープンソース ベースで開発されており、 MongoDBによって公式に管理されているものではありません。コミュニティが管理する統合には、説明列の適切なラベルが付けられます。これらの統合のサポートについては、特定のプロジェクトの維持管理者に問い合わせてください。
AIアプリケーションとエージェント フレームワーク
次のフレームワークでは、 MongoDB をベクトルストア、 メモリバックエンド、または 機能ストア として使用して、 AIアプリケーションとエージェントをサポートします。ユースケースには、RAG、エージェントメモリ、マルチエージェント ワークフロー、機械学習サービスが含まれます。
フレームワーク | 説明 | ドキュメンテーション |
|---|---|---|
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。 | ||
機能ストア フレームワーク: MongoDB をオンラインとオフラインの両方のストアとして、機械学習 機能の定義、保存、提供に使用できます。 | ||
LLM、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。RAG。 | ||
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。 | ||
LangChainの機能をJavaに導入します。 | ||
LangChainの機能をGoエコシステムに提供します。 | ||
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。 | ||
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。 | ||
AI強化アプリケーションを構築するためのオープンソースPHPフレームワーク。RAG などのユースケース向けに Voyage AI埋め込みモデルを使用してベクトルストアとしてMongoDB をサポートします。 | ||
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MongoDBを使用します。 | ||
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。 | ||
RAG を含むユースケース向けのAIアプリケーションにspring 設計の原則を適用するフレームワーク。 | ||
コミュニティ管理 - マルチエージェントAIアプリケーション構築用の Autogenie のフォーク。埋め込みおよび検索拡張生成 (RAG) のベクトルストアとしてMongoDBを使用します。 | ||
COMPAにAIエージェント。セマンティックおよびエポックベクトルメモリとセッション永続性のためにMongoDBを使用します。 | ||
Community MANAGED — マルチモーダルAIエージェントを構築するためのPythonフレームワーク。 MongoDB をメモリストレージ、セッション永続性、ワークフロー状態、ベクトル検索に使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — マルチエージェントAIアプリケーションを構築するためのMicrosoftフレームワーク。 MongoDB を検索拡張生成 (RAG) のベクトルストアとして使用します | ||
コミュニティを維持表示します。オープンソースの LMアプリケーション開発プラットフォーム。バンドルされている LgDB ノードを使用して、ベクトルストレージとチャット メッセージ履歴用のMongoDB をサポートします。 | ||
COMMUNity MANAGED — ステートメントなAIアプリケーションとエージェントを構築するためのPythonフレームワーク。 MongoDBを使用して、エージェントの状態、セッション、ワークフロー チェックポイントを永続化します。 | ||
COMMUNity MANAGED — マルチモーダル データを表現および処理するためのライブラリ。 MongoDB Atlas をドキュメントインデックスおよびベクトルストアとして使用します。 | ||
コミュニティ管理 : AIでドキュメントをクエリするためのオープンソース ツール。 MongoDB をベクトルストア、ドキュメントストア、および チャット履歴のバックエンドとして使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — AIエージェントを展開および自動化するためのフレームワーク。 MongoDB をツール レジストリ、アーティファクト ストア、ワークフロー状態データベースとして使用します。 | ||
コミュニティ管理 : グラフベースの検索拡張生成 (RAG)のフレームワークMongoDB は、ドキュメントストレージ、インデックスストレージ、およびベクトル検索に使用します。 | ||
Community MEAN : エンタープライズ レベルの RAG とエージェントパイプラインを構築するためのフレームワーク。 MongoDB Atlas を埋め込みベクトルストアとして使用します。 | ||
Community MANAGED — AIエージェントと支援者のメモリレイヤー。 MongoDB Atlas を永続的なエージェントメモリのベクトルストアとして使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — AIメモリ インフラストラクチャ プラットフォーム。 MongoDB をメモリと セッションストレージ用の独自データベースバックエンドとして使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — エンタープライズAIエージェントを構築するためのMicrosoftフレームワーク。 C#およびPythonエージェントアプリケーションでMongoDB をベクトルストアとして使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED —バックエンドAIリソースを構築するためのエージェントフレームワーク。 MongoDB をエージェントのバックエンドドキュメントとデータ ストアとして使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — マルチエージェント アプリケーション構築用の OpenAI の公式 SDK。エージェントが切り替わる間の永続的なセッションとメモリストレージにはMongoDB を使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — Pydentic 上に構築されたPythonエージェントフレームワーク。 AIエージェントにMongoDB Atlasベースの永続メモリを使用します。 | ||
Community MANAGED — 対話型AIとチャットボットを構築するためのオープンソースフレームワーク。対話状態の永続性のためのトレース ストアとしてMongoDB を使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — LM 対応アプリケーションを構築するためのRustフレームワーク。 MongoDB をドキュメントストア とベクトルストアインデックスとして使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — オープンソースAIアプリケーションビルダ。 MongoDB Atlas をAIワークフローのベクトルストア コンポーネントとして使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — AIアプリケーションを構築するためのspring AIの Alibers の拡張機能です。 MongoDB をチェックポイント保存とワークフロー ステート ストアとして使用します。 | ||
コミュニティを管理 必要とします - AWSベースの SDK を使用して、 AIエージェントを構築します。ベクトルベースのメモリストレージと取得にMongoDB Atlasと Bearer 埋め込みを使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — データとAIアプリケーションを構築するためのPythonフレームワーク。コレクションデータの読み取りと書き込みのためのデータノードとしてMongoDBを使用します。 | ||
Community MANAGED — 信頼できるAIエージェントを構築するためのPythonフレームワーク。エージェントの実行全体にわたってセッションとワークフロー状態のストレージにMongoDBを使用します。 |
プラットフォームとオートメーション
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構築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、ワークフローオートメーションツール、ビジュアルパイプラインビルダー、 MongoDB をデータレイヤーとして使用するバックエンドを提供します。
プラットフォーム | 説明 | ドキュメンテーション |
|---|---|---|
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。 | ||
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。 | ||
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。 | ||
コミュニティの管理考慮：オープンソースのサービスとしてのバックエンド プラットフォーム。ドキュメント、セッション、 ワークフロー状態ストレージのデフォルトのデータベースバックエンドとしてMongoDBを使用します。 | ||
コミットメント マネージド — AIツールと関数呼び出し統合をビルドおよび配置するためのプラットフォーム。 MongoDBツールキーを使用して、エージェントにデータへのアクセスを許可します。 | ||
コミュニティを維持管理しています。parse Server 上に構築された、サービスとしてのバックエンド プラットフォーム。アプリデータ、ドキュメント、セッション管理のデフォルトのデータベースとしてMongoDBを使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — オープンソースのワークフローオートメーションプラットフォーム。ワークフローのCRUD操作、ベクトルストレージ、および チャット メモリのコネクタとしてMongoDBを使用します。 | ||
コミュニティを維持表示します。オープンソースの LMアプリケーション開発プラットフォーム。 MongoDB Atlas をAIワークフローのベクトルストア、ドキュメントストア、取得ノードとして使用します。 | ||
コミュニティの管理考慮： LM アプリケーションを構築するためのオープンソースの低コード プラットフォーム。ビジュアル ワークフロー のベクトルストレージとチャット メモリにはMongoDB Atlasを使用します。 | ||
コミュニティの管理考慮： AI知識ベースとチャット アプリケーションを構築するためのオープンソース プラットフォーム。セッションおよびアプリケーション状態ストレージにMongoDBを使用します 。 | ||
Community MANAGED — ビジュアル データセットのキュレーションと分析のためのオープンソース ツール。データセット検索のベクトル類似度インデックスとしてMongoDB Atlas を使用します。 | ||
Community MANAGED — AIパイプラインとエージェントを構築するためのオープンソース ビジュアルフレームワーク。 MongoDB Atlas をベクトルストア コンポーネントとして使用します。 | ||
コミュニティの維持表示 — オープンソースのAIチャット プラットフォーム。通信履歴、メッセージ、ユーザー セッション管理のデフォルトのデータベースとしてMongoDBを使用します。 | ||
Community MANAGED — コードなしワークフローオートメーションプラットフォーム。ネイティブMongoDBアプリを使用して、 MongoDBデータを自動ワークフローに統合します。 |
ETLとデータ パイプライン
次のツールは、 AIおよびデータ パイプラインのソース コネクタまたは宛先コネクタとしてMongoDBを使用したデータの抽出、変換、ロードをサポートしています。
ツール | 説明 | ドキュメンテーション |
|---|---|---|
Community MANAGED — ETLおよび EL パイプライン向けのオープンソース データ統合プラットフォーム。 MongoDB をソース コネクタ または 宛先コネクタとして使用します。 | ||
コミュニティの維持表示 — データ ワークフローをスケジュールおよびモニタリングするためのオープンソース プラットフォーム。 MongoDBを使用して、パイプラインからデータを取り込むまたはクエリを実行します。 | ||
Community MANAGED — データパイプラインを構築するためのオープンソースのPythonライブラリ。 MongoDBソースを使用してデータを抽出し、選択した宛先にロードします。 | ||
COMMUNity MANAGED — アプリケーションとデータを接続するためのエンタープライズ統合プラットフォーム。データの取り込み、クエリ、 ETLワークフローにMongoDB Snap Package を使用します。 | ||
COMMUNity MANAGED — 非構造化コンテンツをAIパイプラインに取り込むためのデータ前処理プラットフォーム。 MongoDB を取り込み先コネクタとして使用します。 |
ツール
次のツールは、接続性、可用性、メモリ機能を使用してAIアプリケーションを拡張します。これらには、エージェントとデータ接続用の MCP サーバー、LM ゲートウェイとプロキシ、LM アプリケーションを追跡および評価するための可視性プラットフォームが含まれます。
ツール | 説明 | ドキュメンテーション |
|---|---|---|
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。 MongoDB の公式 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を操作します。 | ||
コミュニティの維持表示 — LVM アプリケーション用のオープンソースの可視性と評価プラットフォーム。 MongoDB Atlas Vector Search を追跡ベクトルデータベースのターゲットとして使用します。 | ||
COMMUNity AI日MongoDB をエンタープライズ配置のログおよびトレース ストアとして使用します。 | ||
コミュニティの管理。 MCP サーバー用のレジストリとホスティング プラットフォーム。インポート エージェントをデータに接続するには、SimpleMongoDB MCP サーバーが提供する公式のMongoDB MCPサーバーを使用します。 | ||
コミットメントを維持しています — エージェントと RAG 用のAI最適化検索API taily ハイブリッド クライアントによるハイブリッド検索のバックエンドとしてMongoDB Atlasを使用します。 |