MongoDB 와 파트너사는 AI 기반 애플리케이션 및 AI 에이전트에서 MongoDB 활용하는 데 도움이 되는 특정 제품 통합 기능을 개발했습니다.
이 페이지에서는 MongoDB 와 파트너가 개발한 AI 통합을 중점적으로 설명합니다. 표준 연결 방법 및 API 를 통해 MongoDB 인기 있는 AI 제공자 및 LLM에연결할 수 있습니다. 통합 및 제휴하다 서비스의 전체 목록은 MongoDB 파트너 에코시스템 카탈로그를 참조하세요.
이 페이지에는 커뮤니티에서 유지 관리하는 통합도 나열되어 있습니다. 이러한 통합은 오픈 소스 기반으로 개발되며 MongoDB 에서 공식적으로 managed 하지 않습니다. 커뮤니티에서 유지 관리하는 통합은 설명 열에 이에 따라 레이블이 지정됩니다. 이러한 통합에 대한 지원 해당 프로젝트의 메인테이너에게 문의 .
AI 애플리케이션 및 에이전트 프레임워크
다음 프레임워크는 MongoDB 벡터 저장, 메모리 백엔드 또는 기능 저장 로 사용하여 AI 애플리케이션 및 에이전트를 지원 . 사용 사례에는 RAG, 에이전트틱 메모리, 멀티 에이전트 워크플로, 머신 러닝 서비스 등이 있습니다.
프레임워크 | 설명 | 문서 |
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특수한 역할을 가진 자율 AI 에이전트와 서로 간에 작업을 위임하여 복잡한 작업을 완료할 수 있는 "크루"가 있는 멀티 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위한 Python 프레임워크. | ||
기능 저장 프레임워크 로 MongoDB 머신 러닝 기능을 정의, 저장, 제공하기 위한 온라인 및 오프라인 저장 로 사용할 수 있습니다. | ||
RAG와같은 사용 사례를 위해 LLM, 임베딩 모델, 벡터 검색 등을 사용하여 사용자 지정 애플리케이션을 구축하기 위한 Python 프레임워크 . | ||
다양한 사용 사례에 맞게 함께 결합할 수 있는 LangChain 전용 구성 요소인 '체인'을 사용하여 AI 애플리케이션을 빌드하기 위한 프레임워크입니다. LangChain MongoDB 통합은 RAG를 위한 여러 구성 요소를 제공합니다. | ||
Java 에 LangChain 역량을 제공합니다. | ||
고 (Go) 에코시스템에 LangChain 역량을 제공합니다. | ||
지속성, 스트리밍 및 메모리를 지원 하는 AI 에이전트 및 복잡한 멀티 에이전트 워크플로를 구축하기 위한 LangChain 에코 에코시스템 내의 전문 프레임워크 . | ||
사용자 지정 데이터 소스를 LLM에 연결하고 RAG 애플리케이션을 구축하기 위한 여러 도구를 제공하는 프레임워크입니다. | ||
AI 기반 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 PHP 프레임워크 . RAG와 같은 사용 사례를 위한 Voyage AI 임베딩 모델을 사용하여 벡터 저장 로 MongoDB 지원합니다. | ||
워크플로, RAG, 평가 등 AI 에이전트 구축을 위한 구성 요소를 제공하는 오픈 소스 TypeScript 프레임워크 . 벡터 저장 및 검색, RAG, 메모리에 MongoDB 사용합니다. | ||
RAG를 포함한 사용 사례를 위해 다양한 AI 서비스를 애플리케이션과 결합하는 Microsoft 의 프레임워크입니다. | ||
RAG를 포함한 사용 사례를 위해 AI 애플리케이션에 Spring 설계 원칙을 적용하는 프레임워크입니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 - 멀티 에이전트 AI 애플리케이션 구축을 위한 AutoGen 포크입니다. 임베딩 및 검색 강화 생성을 위한 벡터 저장 로 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 협업 AI 에이전트 시스템 구축을 위한 프레임워크입니다. 시맨틱 및 일화적 벡터 메모리 및 세션 지속성을 위해 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 멀티모달 AI 에이전트 구축을 위한 Python 프레임워크 . 메모리 저장, 세션 지속성, 워크플로 상태 및 벡터 검색 에 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 멀티 에이전트 AI 애플리케이션 구축을 위한 Microsoft 프레임워크 . 검색 강화 생성을 위한 벡터 저장 로 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 오픈 소스 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. 번들로 제공되는 LangChain 노드를 사용하여 벡터 저장 및 채팅 메시지 기록을 위한 MongoDB 지원 . | ||
커뮤니티 유지 관리 — 스테이트풀(Stateful) AI 애플리케이션 및 에이전트를 구축하기 위한 Python 프레임워크 . MongoDB 사용하여 에이전트 상태, 세션 및 워크플로 체크포인트를 유지합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 멀티모달 데이터를 표현하고 처리 위한 라이브러리입니다. MongoDB Atlas 문서 인덱스 및 벡터 저장 로 사용하세요. | ||
커뮤니티 유지 — AI 로 문서를 쿼리하기 위한 오픈 소스 도구입니다. MongoDB 벡터 저장, 문서 저장 및 대화 기록 백엔드 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — AI 에이전트의 진화 및 자동화를 위한 프레임워크입니다. MongoDB 도구 레지스트리, 아티팩트 저장 및 워크플로 상태 데이터베이스 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 그래프 기반 검색 강화 생성을 위한 프레임워크입니다. 문서 저장, 인덱스 저장 , 벡터 검색에 MongoDB 사용하세요. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 엔터프라이즈급 RAG 및 에이전트 파이프라인을 구축하기 위한 프레임워크입니다. MongoDB Atlas 임베딩 벡터 저장 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — AI 상담원 및 어시스턴트를 위한 메모리 계층입니다. 영구 에이전트 메모리의 벡터 저장 로 MongoDB Atlas 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — AI 메모리 인프라 플랫폼입니다. 메모리 및 세션 저장 위한 자체 데이터베이스 가져오기 백엔드 로 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 엔터프라이즈 AI 에이전트 구축을 위한 Microsoft 프레임워크 입니다. MongoDB C# 및 Python 에이전트 애플리케이션의 벡터 저장 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 백엔드 AI 리소스 구축을 위한 에이전트 프레임워크 . MongoDB 에이전트의 백엔드 문서 및 데이터 저장 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 멀티 에이전트 애플리케이션 구축을 위한 OpenAI의 공식 SDK입니다. 에이전트 턴 사이에 영구 세션 및 메모리 저장 위해 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — Pydantic을 기반으로 구축된 Python 에이전트 프레임워크 . AI 에이전트에 MongoDB Atlas 지원 영구 메모리를 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 대화형 AI 및 챗봇을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크 . 대화 상태 지속성을 위한 추적기 저장 로 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 Rust 프레임워크 . MongoDB 문서 저장 및 벡터 저장 인덱스 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 오픈 소스 AI 애플리케이션 빌더입니다. AI 워크플로에서 벡터 저장 구성 요소로 MongoDB Atlas 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — AI 애플리케이션 구축을 위한 알리바바의 Spring AI 확장. MongoDB 체크포인트 보호기 및 워크플로 상태 저장 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — AI 에이전트 구축을 위한 AWS 지원 SDK입니다. 벡터 기반 메모리 저장 및 검색을 위해 MongoDB Atlas 기반으로 하는 임베딩과 함께 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 데이터 및 AI 애플리케이션 구축을 위한 Python 프레임워크 . 컬렉션 데이터를 읽고 쓰기 위한 데이터 노드 로 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 안정적인 AI 에이전트를 구축하기 위한 Python 프레임워크 . 에이전트 실행 전반에 걸쳐 세션 및 워크플로 상태 저장 위해 MongoDB 사용합니다. |
플랫폼 및 자동화
다음 엔터프라이즈 플랫폼과 통합하여 생성형 AI 애플리케이션을 빌드 할 수도 있습니다. 이러한 플랫폼은 사전 훈련된 모델, 워크플로 자동화 도구, 시각적 파이프라인 빌더, MongoDB 데이터 계층으로 사용하는 서비스형 백엔드 플랫폼과 같은 기능을 제공합니다.
플랫폼 | 설명 | 문서 |
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생성형 인공지능 애플리케이션 빌드를 위한 관리형 플랫폼입니다. MongoDB 지식 기반 으로 통합하여 MongoDB Atlas에 사용자 지정 데이터를 저장, RAG를 구현, 에이전트를 배포. | ||
AI 애플리케이션 및 에이전트를 빌드하고 배포하기 위한 Google Cloud의 플랫폼입니다. RAG 용 MongoDB Atlas 및 언어 쿼리와 같은 기타 사용 사례와 함께 사용할 수 있는 Google의 도구와 사전 학습된 모델이 포함되어 있습니다. | ||
코드가 필요 없는 워크플로 자동화 도구로, 시각적 캔버스의 대화형 노드를 통해 에이전트적 워크플로를 빌드 할 수 있습니다. RAG용 노드 및 AI 에이전트용 메모리를 포함하여 여러 MongoDB 노드를 지원합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 오픈 소스 서비스형 백엔드 플랫폼입니다. 문서, 세션 및 워크플로 상태 저장 위한 기본값 데이터베이스 백엔드 로 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — AI 도구 및 함수 호출 통합을 구축 및 배포하기 위한 플랫폼입니다. MongoDB 툴킷을 사용하여 에이전트가 데이터에 액세스 있도록 합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — Parse 서버를 기반으로 구축된 서비스형 백엔드 플랫폼입니다. 앱 데이터, 문서, 세션 관리 위한 기본값 데이터베이스 로 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 오픈 소스 워크플로 자동화 플랫폼입니다. 워크플로에서 CRUD 작업, 벡터 저장 , 채팅 메모리를 위한 connector 로 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 오픈 소스 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. MongoDB Atlas AI 워크플로에서 벡터 저장, 문서 저장 및 검색 노드 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — LLM 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 로우코드 플랫폼입니다. 시각적 워크플로에서 벡터 저장 및 채팅 메모리로 MongoDB Atlas 사용하세요. | ||
커뮤니티 유지 관리 — AI 지식 기반 및 채팅 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 세션 및 애플리케이션 상태 저장 에 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 시각적 데이터 세트를 선별하고 분석하기 위한 오픈 소스 도구입니다. MongoDB Atlas 데이터 세트 검색 위한 벡터 유사성 인덱스 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — AI 파이프라인 및 에이전트 구축을 위한 오픈 소스 시각적 프레임워크 . MongoDB Atlas 벡터 저장 구성 요소로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 오픈 소스 AI 채팅 플랫폼입니다. 대화 기록, 메시지, 사용자 세션 관리 위한 기본값 데이터베이스 로 MongoDB 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 코드가 없는 워크플로 자동화 플랫폼입니다. 네이티브 MongoDB 앱 사용하여 자동화된 워크플로에 MongoDB 데이터를 통합합니다. |
ETL 및 데이터 파이프라인
다음 도구는 MongoDB AI 및 데이터 파이프라인의 소스 또는 대상 connector 로 사용하여 데이터를 추출, 변환 및 로드할 수 있도록 지원 .
도구 | 설명 | 문서 |
|---|---|---|
커뮤니티 유지 관리 — ETL 및 ELT 파이프라인을 위한 오픈 소스 데이터 통합 플랫폼입니다. MongoDB 소스 또는 대상 connector 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 데이터 워크플로를 예약하고 모니터링 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. MongoDB 사용하여 파이프라인에서 데이터를 수집하거나 쿼리 . | ||
커뮤니티 유지 관리 — 데이터 파이프라인 구축을 위한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. MongoDB 소스를 사용하여 선택한 대상에 데이터를 추출하고 로드합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 애플리케이션과 데이터를 연결하기 위한 엔터프라이즈 통합 플랫폼입니다. 데이터 수집, 쿼리 및 ETL 워크플로에 MongoDB 스냅 팩을 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 비정형 콘텐츠를 AI 파이프라인으로 수집하기 위한 데이터 전처리 플랫폼입니다. MongoDB 수집 대상 connector 로 사용합니다. |
도구
다음 도구는 연결성, 가시성, 메모리 기능을 통해 AI 애플리케이션을 확장합니다. 여기에는 에이전트-데이터 연결을 위한 MCP 서버, LLM 게이트웨이 및 프록시, LLM 애플리케이션을 추적하고 평가하기 위한 가관측성 플랫폼이 포함됩니다.
도구 | 설명 | 문서 |
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MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 리소스 및 서비스에 연결되고 상호 작용 방법에 대한 개방형 표준입니다. MongoDB의 공식 MCP Server 구현 사용하여 Agentic AI 도구에서 MongoDB 데이터 및 클러스터와 상호 작용 합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — LLM 애플리케이션을 위한 오픈 소스 관찰 가능성 및 평가 플랫폼입니다. MongoDB Atlas Vector Search를 추적된 벡터 데이터베이스 대상으로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — LLM 트래픽 및 가관측성을 관리하기 위한 AI 게이트웨이입니다. MongoDB 엔터프라이즈 배포를 위한 로그 및 추적 저장 로 사용합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — MCP 서버를 위한 레지스트리 및 호스팅 플랫폼입니다. Smithery의 공식 MongoDB MCP 서버 사용하여 에이전트를 데이터에 연결합니다. | ||
커뮤니티 유지 관리 — 에이전트 및 RAG를 위한 AI 에 최적화된 검색 API . MongoDB Atlas 사용하여 하이브리드 검색 위한 백엔드 로 Tavily 하이브리드 클라이언트로 사용합니다. |