MongoDB 와 파트너사는 AI 기반 애플리케이션 및 AI 에이전트에서 MongoDB 활용하는 데 도움이 되는 특정 제품 통합 기능을 개발했습니다.
이 페이지에서는 MongoDB와 파트너가 개발한 AI 통합을 중점적으로 다룩니다. 표준 연결 방법 및 API를 통해 MongoDB를 인기 있는 AI 제공자 및 LLM 에연결할 수 있습니다. 통합 및 파트너 서비스의 전체 목록은 MongoDB 파트너 에코시스템 카탈로그를 참조하세요.
이 페이지에는 커뮤니티에서 유지 관리하는 통합도 나열됩니다. 이러한 통합은 오픈 소스 기반으로 개발되며 MongoDB에서 공식적으로 managed되지 않습니다. 커뮤니티에서 유지 관리하는 통합은 설명 열에 해당하게 라벨이 지정됩니다. 이러한 통합에 대한 지원은 해당 프로젝트의 유지 관리자에게 문의하세요.
AI 애플리케이션 및 에이전트 프레임워크
다음 프레임워크는 MongoDB를 벡터 저장, 메모리 백엔드 또는 기능 저장으로 사용하여 AI 애플리케이션 및 에이전트를 지원합니다. 사용 사례에는 RAG, 에이전트 메모리, 다중 에이전트 워크플로우 및 머신 러닝 서비스가 포함됩니다.
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. | ||
워크플로우, RAG, 평가 등 AI 에이전트 구축용 컴포넌트를 제공하는 오픈 소스 Typescript 프레임워크입니다. 벡터 저장 및 검색, RAG 및 메모리에 MongoDB를 사용합니다. | ||
RAG를 포함한 사용 사례를 위해 다양한 AI 서비스를 애플리케이션과 결합하는 Microsoft 의 프레임워크입니다. | ||
RAG를 포함한 사용 사례를 위해 Spring 설계 원칙을 AI 애플리케이션에 적용하는 프레임워크. | ||
COMMUNITY MAINTAINED - 다중 에이전트 AI 애플리케이션 구축을 위한 AutoGen의 포크. MongoDB를 임베딩 및 검색 증강 생성을 위한 벡터 저장소로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED - 협업 AI 에이전트 시스템 구축을 위한 프레임워크입니다. 의미론적 및 에피소드 벡터 메모리 및 세션 지속성을 위해 MongoDB를 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 다중 모델 AI 에이전트 구축을 위한 Python 프레임워크입니다. MongoDB를 메모리 저장, 세션 지속성, 워크플로우 상태 및 벡터 검색에 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 다중 에이전트 AI 애플리케이션 구축을 위한 Microsoft 프레임워크입니다. 검색 증강 생성을 위한 벡터 저장소로 MongoDB를 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED - 오픈 소스 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. 번들된 LangChain 노드를 사용하여 벡터 저장 및 채팅 메시지 기록을 위해 MongoDB를 지원합니다. | ||
Community 유지 관리 — 스테이트풀(Stateful) AI 애플리케이션 및 에이전트를 구축하기 위한 Python 프레임워크. MongoDB 사용하여 에이전트 상태, 세션 및 워크플로 체크포인트를 유지합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 다중 모델 데이터를 표현하고 처리하기 위한 라이브러리입니다. MongoDB Atlas를 문서 인덱스 및 벡터 저장소로 사용합니다. | ||
Community 유지 관리 — AI를 사용하여 문서를 검색하는 오픈 소스 도구입니다. MongoDB를 벡터 저장소, 문서 저장소 및 대화 기록 백엔드로 사용합니다. | ||
Community 유지 관리 — AI 에이전트를 진화하고 자동화하기 위한 프레임워크입니다. MongoDB를 도구 등록소, 아티팩트 저장 및 워크플로우 상태 데이터베이스로 사용합니다. | ||
COMMUNITY 유지 관리 — 그래프 기반 검색 증강 생성을 위한 프레임워크입니다. MongoDB를 문서 저장, 인덱스 저장 및 벡터 검색에 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 엔터프라이즈 급 RAG 및 에이전트 파이프라인 구축을 위한 프레임워크입니다. MongoDB Atlas를 임베딩 벡터 저장소로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — AI 에이전트 및 도우미의 메모리 계층입니다. MongoDB Atlas를 영구 에이전트 메모리를 위한 벡터 저장소로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — AI 메모리 인프라스트럭처 플랫폼. MongoDB를 메모리 및 세션 저장을 위한 가져오는 데이터베이스 백엔드로 사용합니다. | ||
Community 유지 관리 — 엔터프라이즈 AI 에이전트 빌드용 Microsoft 프레임워크. C# 및 Python 에이전트 애플리케이션에서 MongoDB를 벡터 저장소로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 백엔드 AI 리소스 구축을 위한 에이전트 프레임워크. MongoDB를 에이전트를 위한 백엔드 문서 및 데이터 저장소로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 다중 에이전트 애플리케이션 구축을 위한 OpenAI의 공식 SDK입니다. 에이전트 턴 간의 영구적 세션 및 메모리 저장에 MongoDB를 사용합니다. | ||
Community 유지 관리 — Pydantic을 기반으로 빌드된 Python 에이전트 프레임워크. AI 에이전트에 MongoDB Atlas 기반 영구 메모리를 제공합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 대화형 AI 및 챗봇 구축을 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. 대화 상태 영구적 저장을 위한 추적기 저장소로 MongoDB를 사용합니다. | ||
Community 유지 관리 — LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 Rust 프레임워크 . MongoDB 문서 저장 및 벡터 저장 인덱스 로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 오픈 소스 AI 애플리케이션 빌더입니다. AI 워크플로우에서 MongoDB Atlas를 벡터 저장 컴포넌트로 사용합니다. | ||
Community 유지 관리 — AI 애플리케이션 구축을 위한 Spring AI의 Alibaba 확장. MongoDB를 체크포인트 저장 장치 및 워크플로우 상태 저장소로 사용합니다. | ||
COMMUNITY 유지 관리 - AI 에이전트 구축을 위한 AWS 기반 SDK입니다. Bedrock 임베딩이 포함된 MongoDB Atlas를 사용하여 벡터 기반 메모리 저장 및 검색을 수행합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 데이터 및 AI 애플리케이션 구축을 위한 Python 프레임워크입니다. MongoDB를 컬렉션 데이터를 읽고 쓰기 위한 데이터 노드로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축을 위한 Python 프레임워크입니다. 에이전트 실행 전체에 걸쳐 세션 및 워크플로우 상태 저장에 MongoDB를 사용합니다. |
플랫폼 및 자동화
다음 엔터프라이즈 플랫폼과 연동하여 생성형 인공지능 애플리케이션을 빌드할 수도 있습니다. 이 플랫폼은 사전 학습 모델, 워크플로우 자동화 도구, 시각 파이프라인 빌더, MongoDB를 데이터 계층으로 사용하는 백엔드애즈어서비스 플랫폼 등의 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. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 오픈 소스 백엔드애스서비스 플랫폼. MongoDB를 기본 데이터베이스 백엔드로 사용하여 문서, 세션 및 워크플로우 상태를 저장합니다. | ||
Community 유지 관리 — AI 도구 및 함수 호출 통합을 구축하고 배포하기 위한 플랫폼입니다. MongoDB 툴킷을 사용하여 에이전트가 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — Parse Server를 기반으로 빌드된 백엔드 서비스 플랫폼입니다. 앱 데이터, 문서 및 세션 관리에 MongoDB를 기본 데이터베이스로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 오픈 소스 워크플로우 자동화 플랫폼입니다. 워크플로우에서 MongoDB를 CRUD 작업, 벡터 저장 및 채팅 메모리의 커넥터로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED - 오픈 소스 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. MongoDB Atlas를 AI 워크플로우의 벡터 저장소, 문서 저장소 및 검색 노드로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — LLM 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 로우 코드 플랫폼입니다. MongoDB Atlas를 사용하여 시각 워크플로우에서 벡터 저장 및 채팅 메모리를 구현합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — AI 지식 기반 및 채팟 애플리케이션 빌드용 오픈 소스 플랫폼. MongoDB를 사용하여 세션 및 애플리케이션 상태를 저장합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 시각 데이터 세트를 정리하고 분석하기 위한 오픈 소스 도구입니다. MongoDB Atlas를 데이터 세트 검색을 위한 벡터 유사성 인덱스로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — AI 파이프라인과 에이전트 구축을 위한 오픈 소스 시각 프레임워크입니다. MongoDB Atlas를 벡터 저장 요소로 사용합니다. | ||
Community 유지 관리 — 오픈 소스 AI 채팟 플랫폼입니다. 대화 기록, 메시지 및 사용자 세션 관리를 위한 기본 데이터베이스로 MongoDB를 사용합니다. | ||
Community 유지 관리 — 코드 없이 워크플로우를 자동화하는 플랫폼입니다. 네이티브 MongoDB 앱을 사용하여 자동화된 워크플로우에 MongoDB 데이터를 통합합니다. |
ETL 및 데이터 파이프라인
다음 도구는 MongoDB를 AI 및 데이터 파이프라인의 소스 또는 데스티네이션 커넥터로 사용하여 데이터 추출, 변환 및 로드를 지원합니다.
도구 | 설명 | 문서 |
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Community 유지 관리 — ETL 및 ELT 파이프라인을 위한 오픈 소스 데이터 통합 플랫폼입니다. MongoDB를 소스 또는 데스티네이션 커넥터로 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 데이터 워크플로우 예정 및 모니터링을 위한 오픈 소스 플랫폼. MongoDB를 사용하여 파이프라인에서 데이터를 수집하거나 쿼리합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. MongoDB 소스를 사용하여 데이터를 추출하고 원하는 데스티네이션에 로드합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 애플리케이션과 데이터를 연결하기 위한 엔터프라이즈 통합 플랫폼입니다. 데이터 수집, 쿼리 및 ETL 워크플로우에 MongoDB Snap Pack을 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 비구조화된 콘텐츠를 AI 파이프라인으로 수집하기 위한 데이터 전처리 플랫폼입니다. MongoDB를 수집 대상 커넥터로 사용합니다. |
도구
다음 도구는 연결성, 과찰 가능 및 메모리 기능을 통해 AI 애플리케이션을 확장합니다. 이에는 에이전트와 데이터 연결을 위한 MCP 서버, LLM 게이트웨이 및 프록시, LLM 애플리케이션 추적 및 평가를 위한 과찰 플랫폼이 포함됩니다.
도구 | 설명 | 문서 |
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MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 리소스 및 서비스에 연결되고 상호 작용하는 방법을 표준화하기 위한 개방형 표준입니다. MongoDB의 공식 MCP 서버 구현을 사용하여 에이전트 AI 도구에서 MongoDB 데이터 및 클러스터와 상호 작용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — LLM 애플리케이션을 위한 오픈 소스 개측성 및 평가 플랫폼입니다. 추적 벡터 데이터베이스 대상으로 MongoDB Atlas Vector Search를 사용합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — LLM 트래픽 및 과찰성 관리용 AI 게이트웨이. 엔터프라이즈 배포서버의 로그 및 트레이스 저장소로 MongoDB 사용. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — MCP 서버의 레지스트리 및 호스팅 플랫폼입니다. Smithery의 공식 MongoDB MCP 서버를 사용하여 에이전트를 데이터에 연결합니다. | ||
COMMUNITY MAINTAINED — 에이전트 및 RAG에 최적화된 AI 검색 API입니다. Tavily Hybrid Client를 사용하여 하이브리드 검색을 위한 백엔드로 MongoDB Atlas를 사용합니다. |