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MongoDB Agent 템플릿으로 에이전트 빌드

MongoDB Agent Templates은 MongoDB 및 MongoDB Atlas 와 함께 작동하는 에이전트를 구축하기 위한 사전 빌드된 시작점입니다. 각 템플릿을 로컬에서 실행 MongoDB Atlas Agent Engine에 배포 할 수 있습니다.

각 템플릿에는 MongoDB Agents 리포지토리 에 자체 설정 및 배포서버 지침이 포함되어 있습니다. 루트 수준에서 리포지토리 복제하여 템플릿 액세스 하고 템플릿의 디렉토리 에서 명령을 실행 .

에이전트 템플릿에서 Atlas Agent Engine 및 해당 MongoDB Atlas 및 사용자 표면으로의 구성 및 배포서버 에 이르는 워크플로.
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참고

MongoDB Atlas Agent Engine이 공개 미리 보기로 제공됩니다. 프로덕션 워크로드 대해 에이전트 배포 전에 에이전트 엔진 제한 사항을 검토하세요.

MongoDB 에이전트 리포지토리 다음 템플릿이 포함되어 있습니다.

템플릿
설명

MongoDB 데이터를 탐색하고 MongoDB Atlas 환경에 대한 질문에 답변하기 위한 대화형 에이전트 . MongoDB Atlas Explorer는 MongoDB Atlas MCP(Managed Model Context Protocol) 도구와 MongoDB Agent 스킬 번들을 사용합니다. 기본값 으로 읽기 전용입니다.

MongoDB Atlas Performance Advisor 사용하여 느린 쿼리를 찾고 가장 영향을 미치는 쿼리 형태를 설명하는 읽기 전용 에이전트 . MongoDB Atlas 쿼리 인사이트는 쿼리 최적화, 스키마 설계, 검색 , 쿼리 및 연결을 위해 MongoDB Atlas 관리형 MCP 도구와 MongoDB Agent 스킬을 사용합니다.

자체 호스팅 봇을 통해 Slack 에서 MongoDB Atlas Explorer와 통신할 수도 있습니다. 봇 허용 목록에 있는 모든 사용자는 자체 Atlas 권한을 사용하는 대신 하나의 Atlas ID를 공유합니다. MongoDB Atlas Explorer 봇을 로컬에서 실행 하거나 Vercel에 배포 방법을 학습 MongoDB Atlas Explorer Slack 봇 README를 참조하세요.

MongoDB Agent 템플릿을 사용하려면 먼저 다음 전제 조건이 필요합니다.

  • Node.js 24 이상.

  • pnpm.

  • Atlas CLI 1.58 이상.

  • agentengine CLI . CLI 를 설치하는 방법을 학습 MongoDB Atlas Agent Engine 설명서의 설치 및 인증을 참조하세요.

  • 에이전트 탐색하도록 하려는 데이터가 포함된 MongoDB Atlas 프로젝트 입니다.

  • LLM(대형 언어 모델) 제공자 위한 API 키입니다. 기본값 으로 템플릿은 OpenAI를 사용합니다.

MongoDB Agent Template은 프로젝트 수준 MongoDB MCP 구성을 통해 MongoDB Atlas 프로젝트 에 연결합니다. 액세스 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Atlas CLI 사용하여 MongoDB Atlas 에서 프로젝트 수준 MCP 구성을 생성합니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 프로젝트 수준 MCP 구성을 생성합니다. --groupId 옵션을 사용하여 프로젝트 ID 지정하고 --file 옵션을 사용하여 요청 파일 의 경로를 지정합니다.

      atlas api remoteMcpConfigurations createGroupMcpConfig --groupId <your-group-id> --file <your-request-file-path>
    2. 에이전트 에 필요한 최소 권한 MongoDB Atlas 역할(예: GROUP_DATA_ACCESS_READ_ONLY)을 할당합니다.

    3. MCP 구성 파일 에서 로컬 공용 IP 주소 와 MongoDB Atlas Agent Engine의 IP 주소를 추가합니다. 두 주소 34.196.57.85 및 54.227.181.25는 Atlas Agent Engine IP 주소입니다. YOUR_LOCAL_PUBLIC_IP를 자신의 주소 로 바꾸고 배포된 에이전트가 연결할 수 있도록 두 Atlas Agent Engine 주소를 모두 유지합니다. 다음 예시 샘플 요청 파일 보여줍니다.

      {
      "mcpConfigName": "{template-name-environment}",
      "roles": [
      "GROUP_DATA_ACCESS_READ_ONLY"
      ],
      "ipAccessList": [
      {
      "ipAddress": "YOUR_LOCAL_PUBLIC_IP"
      },
      {
      "ipAddress": "34.196.57.85"
      },
      {
      "ipAddress": "54.227.181.25"
      }
      ]
      }
  2. MCP 구성을 위한 클라이언트 시크릿을 생성합니다. 시크릿은 구성의 역할을 상속합니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 클라이언트 시크릿을 생성합니다. --groupId 옵션을 사용하여 프로젝트 ID 지정하고, --mcpConfigId 옵션을 사용하여 MCP 구성의 ID 지정하며, --file 옵션을 사용하여 시크릿 메타데이터 파일 의 경로를 지정합니다.

      atlas api remoteMcpConfigurations createGroupMcpSecret --groupId <your-group-id> --mcpConfigId <your-mcp-id> --file <your-metadata-file-path>
    2. 메타데이터 파일 에서 시크릿 만료 시간을 설정하다 . 다음 예시 8760시간(1년) 후에 만료되는 시크릿 메타데이터 파일 보여줍니다.

      {
      "secretExpiresAfterHours": 8760
      }
    3. 클라이언트 암호를 즉시 복사하여 저장합니다. 이 명령은 클라이언트 암호를 한 번만 반환합니다.

  3. 클라이언트 ID, 클라이언트 시크릿, LLM 제공자 API 키를 저장합니다.

    1. 로컬 개발의 경우 .env 파일 에 저장 . 배포된 에이전트 의 경우 agentengine secret set 명령을 사용하여 Atlas Agent Engine 시크릿 저장 에 저장 .

로컬 개발, 스테이징, 프로덕션 등 각 환경에 대해 별도의 MCP 구성과 시크릿을 생성합니다. 환경 간에 자격 증명 주식 하지 마세요.

중요

ipAccessList 필드 MCP 구성을 사용할 수 있는 IP 주소를 제한합니다. 각 환경에 대해 다른 IP 주소 허용 목록을 사용하고 각 환경에 필요한 주소만 포함합니다.

클라이언트 시크릿은 MCP 구성의 역할을 상속하므로 에이전트 사용하는 모든 사람은 동일한 MongoDB Atlas 액세스 공유합니다. 따라서 에이전트 의 모든 사용자에게 필요한 MongoDB Atlas 역할만 부여하세요.

For each template's complete commands and configuration files, see the MongoDB Agent Templates README. To learn more about storing secrets in Atlas Agent Engine, see Provision Secrets in the MongoDB Atlas Agent Engine documentation.

에이전트 에 대한 자격 증명 구성한 후 로컬에서 템플릿을 실행 테스트한 다음 MongoDB Atlas Agent Engine에 배포 .

템플릿을 로컬에서 실행 하려면 MongoDB 에이전트 리포지토리 의 템플릿 디렉토리 에서 다음 명령을 실행 .

agentengine dev up

템플릿 실행 방법에 대해 자세히 학습 템플릿 디렉토리의 README를 참조하세요.

템플릿을 배포 하려면 MongoDB Agents 리포지토리 의 템플릿 디렉토리 에서 다음 명령을 실행 .

agentengine deploy --auto

에이전트 배포 방법에 대해 자세히 학습 MongoDB Atlas 에이전트 엔진 설명서에서 빌드 배포를 참조하세요.

다음 목록에는 MongoDB Agent 템플릿에 대한 보안 및 데이터 고려 사항이 포함되어 있습니다.

  • 기본값 으로 읽기 전용입니다. MongoDB Atlas Explorer는 MCP 구성에 쓰기 (write) 역할을 부여하고 ALLOW_WRITE_OPERATIONS 환경 변수를 true로 설정하다 경우에만 MongoDB Atlas 에 씁니다. 모든 쓰기 (write) 사람의 승인을 받기 위해 일시 중지됩니다. MongoDB Atlas 쿼리 인사이트가 MongoDB Atlas 에 쓰기 (write) 수 없습니다.

  • 추적 및 대화에는 데이터가 포함됩니다. MongoDB Atlas Agent Engine은 각 트레이스 및 대화를 프로젝트 에 저장합니다. 트레이스 및 대화에는 데이터베이스, 컬렉션, 필드 이름, 에이전트 가 읽은 문서가 포함될 수 있습니다. 프로젝트 에 대한 액세스 있는 사람만 볼 수 있습니다. 데이터를 관리할 책임은 사용자에게 있습니다. 자세한 학습 은 MongoDB Atlas Agent Engine 설명서에서 Inspect Traces(추적 검사)를 참조하세요.

  • LLM 제공자 는 프롬프트와 도구 결과를 볼 수 있습니다. 여기에는 에이전트 읽은 쿼리 결과가 포함됩니다. 조직의 데이터 정책을 충족하는 데이터 처리 정책을 가진 LLM 제공자 선택하세요.

  • 셸 액세스 없습니다. 에이전트는 샌드박스에서 셸 명령을 실행 수 없습니다.

  • 모든 Slack 봇을 호스팅하다 있습니다. Slack 봇은 managed 서비스가 아닌 예시 입니다. 사용자가 직접 호스팅하다, 보호하고, 유지 관리합니다.

배포서버 및 데이터의 소유권은 사용자에게 있습니다. 에이전트 에서 결함이나 보안 문제를 발견하면 다음 단계를 사용하여 에이전트 를 롤백하거나 종료합니다.

  1. Slack 봇이나 예약된 작업과 같이 에이전트 호출하는 모든 것을 중지합니다. MongoDB Atlas Agent Engine에서 에이전트 일시 중지할 수도 있습니다.

  2. MongoDB Atlas 에서 MCP 클라이언트 시크릿을 삭제합니다.

  3. 새 클라이언트 시크릿을 생성하고 Atlas Agent Engine에서 시크릿을 업데이트 .

  4. agentengine deploy --build-id <build-id> 명령을 사용하여 마지막 보안 빌드 다시 배포합니다.

  5. agentengine invoke 명령을 사용하여 에이전트 가 작동하는지 확인한 다음 중지한 호출자를 다시 시작합니다.

MongoDB Agent 템플릿에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

  • 템플릿에는 MongoDB Atlas 필요합니다. MongoDB Enterprise Advanced 온프레미스 배포 또는 MongoDB Atlas for Government는 지원 하지 않습니다.

  • 공식 배포서버 워크플로는 MongoDB Atlas Agent Engine만 지원 . 자체 호스팅 런타임은 지원되지 않습니다.

  • 에이전트는 시간 경과에 따른 MongoDB Atlas 환경의 변경 사항을 추적 하지 않습니다.

  • 각 MCP 구성에는 시간당 용량 제한이 있습니다. MongoDB Atlas 서비스 계정에는 최대 100개의 활성 액세스 토큰이 있을 수 있으며, 각 토큰은 1시간 동안 지속됩니다. 동일한 MCP 구성을 사용하는 모든 작업 공간과 클라이언트 해당 제한을 공유합니다. MongoDB Atlas Agent Engine은 대화가 시작될 때마다 두 개의 토큰을 생성하거나 유휴 시간 제한이 지나면 다시 시작됩니다. 해당 창 내의 후속 메시지는 세션의 프로세스를 재사용하며 토큰을 생성하지 않습니다. 이를 통해 40는 시간당 새 대화 또는 재개된 대화를 50할 수 있습니다. 에이전트 토큰 제한에 도달하면 이전 토큰이 만료될 때까지 새 대화가 실패하며, 이 작업에는 최대 1시간이 소요됩니다. 자세한 내용은 MongoDB 에이전트 리포지토리 의 액세스 토큰 제한을 참조하세요.

각 템플릿에는 이 목록에 포함되지 않은 개별 제한 사항도 있습니다. 최신 제한 사항에 대한 정보는 MongoDB 에이전트 리포지토리 참조하세요.

MongoDB 와 함께 작동하는 에이전트에 대해 자세히 학습 다음 리소스를 참조하세요.