O MongoDB fornece ferramentas e integrações para ajudá-lo a criar aplicativos eficazes baseados em IA. Use os recursos nesta página para conectar LLMs e agentes de IA com contexto sobre recursos MongoDB e melhores práticas.
Desenvolvimento assistido por agente
Dê contexto ao seu agente LLM ou IA para aproveitar os recursos do MongoDB com mais eficiência.
Servidor MongoDB MCP: o servidor MongoDB MCP conecta seu aplicativo de IA aos recursos e à documentação do MongoDB . Você também pode query clusters MongoDB usando linguagem natural de clientes de IA que oferecem suporte ao MCP.
Competências do MongoDB Agent: As habilidades do MongoDB Agent são instruções pré-criadas e reutilizáveis que ensinam aos agentes de codificação de IA como executar tarefas comuns do MongoDB, desde a configuração de conexões e projeto de esquemas até a escrita de queries e a otimização do desempenho. As habilidades a seguir estão disponíveis quando você usa os plug-ins do MongoDB para Classe, Cursor e Gêmeos.
Infraestrutura
Configuração do MongoDB MCP
Orienta o agente na configuração do servidor MongoDB MCP (Model Context Protocol), que permite a interação direta com seus bancos de dados MongoDB . Essa habilidade ajuda a definir as credenciais de autenticação e as configurações de conexão.
Conexão do MongoDB
Otimize a configuração de conexão do cliente MongoDB (pools, tempos limite, padrões) para configurar pools de conexão, depurar ou solucionar erros de conexão e otimizar problemas de desempenho relacionados às conexões. Includes a criação de funções sem servidor com o MongoDB, a criação de pontos de extremidade de API que usam o MongoDB, a otimização de aplicativos MongoDB de alto tráfego, a criação de tarefas e simultaneidade de longa execução ou a depuração de falhas relacionadas à conexão.
Modelagem de dados
Design de esquema
Guia os desenvolvedores pelas melhores práticas de projeto de esquema do MongoDB. Essa habilidade ajuda a criar estruturas de documento eficientes, implementar regras de validação e otimizar esquemas para casos de uso específicos.
Recursos avançados
Atlas Stream Processing
Habilidade abrangente para criar, operar e depurar pipelines do MongoDB Atlas Stream Processing. Lida com o provisionamento de espaço de trabalho, conexões de fonte de dados/coleção, operações de ciclo de vida do processador, diagnóstico de depuração e dimensionamento de nível. Suporta Kafka, clusters Atlas , S3, HTTPS e integrações Lambda para streaming de cargas de trabalho de dados e processamento de evento .
Query de linguagem natural
Traduz descrições de linguagem natural em queries MongoDB e pipelines de agregação. Essa habilidade usa esquemas de coleção, documentos de exemplo e informações de índice para gerar queries precisas e otimizadas. Suporta operações complexas como queries geoespaciais, pesquisa de texto e junções de múltiplas coleções. Diferente do MongoDB Atlas Search e pesquisa vetorial (consulte a habilidade Recomendações de Pesquisa e IA abaixo).
otimizador de query
Analisa e otimiza o desempenho da query do MongoDB . Essa habilidade garante que as queries sejam indexadas corretamente, depura queries lentas usando o Atlas Performance Advisor e fornece recomendações de melhores práticas para pipeline de agregação.
Recomendações de pesquisa e IA
Fornece orientação para implementar recomendações do Atlas Search e IA. Essa habilidade ajuda a configurar índices de pesquisa, criar queries de pesquisa e integrar funcionalidades de IA a aplicativos.
Use a documentação do MongoDB com IA
Use o servidor MongoDB MCP para acessar documentação e fazer perguntas.
O servidor MongoDB MCP inclui ferramentas para pesquisar documentação MongoDB usando linguagem natural:
list-knowledge-sources: lista fontes de documentação MongoDB disponíveis e suas versões. Por exemplo, manual, drivers, Atlas.search-knowledge: pesquisa a Base de Conhecimento de documentação do MongoDB com uma query de linguagem natural e retorna partes de conteúdo relevante com links.
Exemplo
Pergunte ao seu agente de IA :
"How do I create a compound index in MongoDB?"
O agente usa a ferramenta search-knowledge para encontrar documentação relevante e retorna trechos de texto com URLs para as páginas completas.
Opcionalmente, você pode aplicar um filtro nas pesquisas por fontes ou versões específicas da documentação.
Interaja com qualquer página na documentação do MongoDB como marcação para usar como contexto para seu LLM. Você pode copiar uma página como marcação usando a IU da documentação ou fazer com que seu agente acesse a marcação diretamente do URL da página.
Como usar a IU de documentação
Para copiar uma página como marcação usando a IU da documentação:
Abra a página no seu navegador.
Pressione o botão Copy page no canto superior direito da página.
Em seguida, você pode colar a marcação em um arquivo para seu agente usar ou em um chat com seu LLM.
Como usar o URL da página
Para derivar a versão de marcação da página a partir do URL da página:
Remova a barra à direita do final do URL da página .
Anexe
.mdao URL cortado.
Você pode fazer com que seu agente acesse a marcação diretamente da URL resultante .
Exemplo
O URL da página de documentação atual é:
https://www.mongodb.com/pt-br/docs/build-with-ai/
A versão de marcação desta página está disponível em:
https://www.mongodb.com/pt-br/docs/build-with-ai.md
Você pode conversar com a página diretamente da IU da documentação usando nosso Assistente de IA do MongoDB. Este recurso está disponível na maioria das páginas da documentação.
Para conversar com a página:
Abra a página no seu navegador.
Pressione o botão no canto superior direito da página ao lado do botão Copy page.
Selecione Ask a Question no menu suspenso.
Isso abre uma janela de bate-papo onde você pode fazer perguntas sobre a página. O LLM utiliza o conteúdo da página como contexto para gerar uma resposta.
A documentação do MongoDB fornece um arquivo llms.txt em:
https://www.mongodb.com/pt-br/docs/llms.txt
Este arquivo contém uma lista de páginas de documentação do MongoDB relevantes para os LLMs. Você pode usar este arquivo para fornecer ao seu LLM contexto sobre conceitos e casos de uso do MongoDB .