AI 에이전트의 경우: 문서 인덱스는 https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/llms.txt에서 사용할 수 있으며, 모든 페이지의 마크다운 버전은 어떤 URL 경로에 .md를 추가하여 사용할 수 있습니다.

agentengine Atlas 프로필 저장

이 워크스페이스에 대해 선택한 Atlas 프로필과 프로젝트를 저장합니다.

이 워크스페이스에 대해 선택한 Atlas 프로필과 프로젝트를 저장합니다.

대화형 터미널에서 --input 없이 실행하여 프로필 이름, 서비스 계정 클라이언트 ID, 마스킹된 클라이언트 암호, 바인딩할 Atlas 조직 및 프로젝트를 프롬프트로 구성합니다. 저장된 자격 증명은 다시 묻지 않고 재사용됩니다. --json을 사용하면 프롬프트는 stderr로 전송되고 stdout은 기계가 읽을 수 있는 상태로 유지됩니다.

자동화를 위해서는 --json 및 --input(-은 stdin 또는 파일 경로)을 전달하세요. 대화형 터미널 외부에서는 --json이 필요합니다.

agentengine atlas profile save [flags]
--base-url string Platform base URL --context string Named context to target (see 'agentengine context list')-h, --help help for save --input string Project binding request JSON. Prefer --input - for stdin (required on macOS and Windows). On Linux, path files must be temporary, owner-only, untracked, deleted after use, and rotated if exposed --json Output saved project binding as JSON --org-id string Organization ID --project-id string Project ID --workspace string Monorepo: save Atlas project access for a specific workspace by name --workspace-id string Workspace ID
--log-file string override log file path --log-level string file log verbosity (error|warn|info|debug) (default "info") --no-log disable file logging-q, --quiet silence stderr below error-v, --verbose count raise stderr verbosity (-v info, -vv debug)
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