AI エージェント向け: ドキュメントインデックスは https://www.mongodb.com/ja-jp/docs/llms.txt で利用できます。すべてのページの markdown バージョンは、いずれかの URL パスに .md を追加することで利用できます。

AIでビルドする

MongoDB は、効果的なAI強化アプリケーションをビルドするのに役立つツールと統合を提供します。このページのリソースを使用して、TLM とAIエージェントをMongoDB の機能とベストプラクティスに関するコンテキストに接続します。

MongoDB の機能をより効果的に活用するために、LM またはAIエージェントにコンテキストを付与します。

  • MongoDB MCP サーバー: MongoDB MCP サーバーは、 AIアプリケーションをMongoDB の機能とドキュメントに接続します。また、 MCP をサポートするAIクライアントからの自然言語を使用してMongoDBクラスターをクエリすることもできます。

  • MongoDB Agent 実力: MongoDB Agent 実力は、事前に構築された再利用可能な指示であり、接続の設定やスキーマの設計からクエリの記述やパフォーマンスの最適化まで、一般的なMongoDBタスクの実行方法を AI コーディングエージェントに指示します。Clade、Cursor、GeoMon のMongoDBプラグインを使用すると、次の実力が利用できます。

MongoDB MCP サーバー を使用してドキュメントにアクセスし、質問をします。

MongoDB MCP サーバーには、自然言語を使用してMongoDBドキュメントを検索するツールが含まれています。

  • list-knowledge-sources: 使用可能なMongoDBドキュメント ソースとそのバージョンを一覧表示します。例、マニュアル、ドライバー、Atlas など。

  • search-knowledge: MongoDBドキュメントの知識ベースを自然言語クエリで検索し、リンクのある関連コンテンツ チャンクを返します。

例

AIエージェントに質問します。

"How do I create a compound index in MongoDB?"

エージェントはsearch-knowledge ツールを使用して関連するドキュメントを検索し、完全なページへの URL を含むテキストの抜粋を返します。

任意で、特定のドキュメント ソースまたはバージョンで検索をフィルターすることもできます。