MongoDB AI 集成和合作

MongoDB和合作伙伴开发了特定的产品集成，帮助您在AI应用程序和AI代理中利用MongoDB 。

本页重点介绍 MongoDB 及其合作伙伴开发的 AI 集成。您可以通过标准连接方法和 API 将 MongoDB 连接到流行 AI 提供商和 LLM 。有关集成和合作伙伴服务的完整列表，请参阅 MongoDB 合作伙伴生态系统目录。

此页面还列出了社区维护的集成。这些集成是在开源基础上开发的，并非由 MongoDB 官方管理。社区维护的集成在说明列中进行了相应标记。要获得对这些集成的支持，请联系给定项目的维护者。

AI 应用程序和代理框架

以下框架使用 MongoDB 作为向量存储、内存后端或功能存储以支持 AI 应用程序和代理。使用案例包括 RAG、代理内存、多代理工作流和机器学习服务。

框架	说明	文档
CrewAI	Python框架，用于构建具有专门角色的自主AI代理和具有“团队”的多代理应用程序，“团队”可以通过在彼此之间委派工作来完成复杂的任务。	与 CrewAI 集成
盛宴	特征存储框架，允许您使用MongoDB作为在线和离线存储来定义、存储和提供机器学习特征。	与 Feast 集成
Haystack	Python框架，用于使用LLM、嵌入式模型、向量搜索等，针对RAG等使用案例构建自定义应用程序。	与 Haystack 集成
LangChain	使用“链”构建AI应用程序的框架，“链”是 LangChain 特定的组件，可以组合在一起以用于各种使用案例。LangChain MongoDB集成为 RAG 提供了多个组件。	与 LangChain 集成与 LangChain JS/TS 集成
LangChain4j	将 LangChain 功能引入 Java。	与 LangChain 集成4j
LangChainGo	将 LangChain 功能引入Go生态系统。	与 LangChainGo 集成
LangGraph	LangChain生态系统中的专用框架，用于构建AI代理和复杂的多代理工作流程，并支持持久性、流媒体和内存。	与 LangGraph 集成与 LangGraph.js 集成
LlamaIndex	提供多种工具的框架，用于将自定义数据源连接到 LLM 并构建 RAG 应用程序。	与 LlamaIndex 集成
llphant	用于构建AI应用程序的开源PHP框架。支持将MongoDB作为向量存储，并针对 RAG 等使用案例使用 Voyage AI嵌入模型。	与 LLPhant 集成
马斯特拉	开源 Typescript 框架，为构建 AI 代理提供组件，包括工作流、RAG 和评估。使用 MongoDB 进行向量存储和检索、RAG 和内存。	与 Mastra 集成
Semantic Kernel	Microsoft的框架，它将各种AI服务与应用程序结合起来，适用于包括 RAG 在内的使用案例。	与语义内核C#集成与Python语义内核集成
Spring AI	将 Spring 设计原则应用于包括 RAG 在内的 AI 应用程序的使用案例的框架。	与 Spring AI集成
AG2	COMMUNITY MAINTAINED - AutoGen 的分支，用于构建多代理 AI 应用程序。使用 MongoDB 作为嵌入和检索增强生成的向量存储。	AG2 GitHub
Agency Swarm	COMMUNITY MAINTAINED — 用于构建协作 AI 代理系统的框架。使用 MongoDB 进行语义和情节向量存储和会话持久性。	Agency Swarm GitHub MongoDB 扩展
Agno	Community 维护 — 用于构建多模态 AI 代理的 Python 框架。将 MongoDB 用作内存存储、会话持久性、工作流状态和向量搜索。	Agno GitHub Agno Docs
AutoGen	Community Maintained — Microsoft 用于构建多代理 AI 应用程序的框架。使用 MongoDB 作为用于检索增强生成的向量存储。	AutoGen GitHub
BiSheng	COMMUNITY MAINTAINED — 开源 LLM 应用程序开发平台。使用包含的 LangChain 节点支持 MongoDB 进行向量存储和聊天消息历史记录。	BiSheng GitHub
Burr	COMMUNITY MAINTAINED — 用于构建有状态 AI 应用程序和代理的 Python 框架。使用 MongoDB 持久存储代理状态、会话和工作流检查点。	Burr GitHub Burr MongoDB Persister Docs
DocArray	Community 维护 — 用于表示和处理多模态数据的库。使用 MongoDB Atlas 作为文档索引和向量存储。	DocArray GitHub DocArray Docs
DocsGPT	Community 维护 — 用于使用 AI 查询文档的开源工具。使用 MongoDB 作为向量存储、文档存储和对话历史后端。	DocsGPT GitHub DocsGPT Docs
EvoAgentX	COMMUNITY 维护 — 用于演进 AI 代理并使其自动化的框架。使用 MongoDB 作为工具注册表、文物存储和工作流状态数据库。	EvoAgentX GitHub EvoAgentX Docs
LightRAG	COMMUNITY MAINTAINED — 基于图表的检索增强生成框架。使用 MongoDB 进行文档存储、索引存储和向量检索。	LightRAG GitHub
LLMWare	Community 维护 — 用于构建企业级 RAG 和代理管道的框架。使用 MongoDB Atlas 作为嵌入向量存储。	LLMWare Github LLMWare Docs
mem0	COMMUNITY MAINTAINED — AI 代理和助手的内存层。使用 MongoDB Atlas 作为持久代理内存的向量存储。	mem0 GitHub mem0 MongoDB Docs
Memori	COMMUNITY MAINTAINED — AI 内存基础设施平台。使用 MongoDB 作为内存和会话存储的自带数据库后端。	Memori BYODB Docs 在 MongoDB 中为 AI 代理分配内存
Microsoft 代理框架	COMMUNITY MAINTAINED — Microsoft 构建企业 AI 代理的框架。在 C# 和 Python 代理应用程序中使用 MongoDB 作为向量存储。	代理框架 Github 代理框架存储 Docs
Mirage	COMMUNITY MAINTAINED — 用于构建后端 AI 资源的代理框架。使用 MongoDB 作为代理的后端文档和数据存储。	Mirage GitHub Mirage Docs
OpenAI Agents SDK	COMMUNITY MAINTAINED — OpenAI 用于构建多代理应用程序的官方 SDK。在代理轮次之间使用 MongoDB 进行持久会话和内存存储。	OpenAI Agents SDK GitHub OpenAI 代理 Sessions Docs
Pydantic AI	COMMUNITY MAINTAINED — 基于 Pydantic 构建的 Python 代理框架。为 AI 代理使用 MongoDB Atlas 支持的持久内存。	Pydantic AI GitHub MongoDB 扩展
Rasa	COMMUNITY MAINTAINED — 用于构建会话 AI 和聊天机器人的开源框架。使用 MongoDB 作为会话状态持久性的追踪存储。	Rasa GitHub Rasa Tracker 存储 Docs
Rig	COMMUNITY MAINTAINED — 用于构建 LLM 支持的应用程序的 Rust 框架。使用 MongoDB 作为文档存储和向量存储索引。	Rig GitHub Rig MongoDB Crate Docs
SkillFlaw	COMMUNITY MAINTAINED — 开源 AI 应用程序构建器。在 AI 工作流中使用 MongoDB Atlas 作为向量存储组件。	SkillFlaw GitHub SkillFlaw Docs
Spring AI Alibaba	Community 维护 — 阿里巴巴对 Spring AI 的扩展，用于构建 AI 应用程序。使用 MongoDB 作为检查点保存程序和工作流状态存储。	Spring AI Alibaba GitHub
Strands 代理	Community 维护 — 用于构建 AI 代理的 AWS-backed SDK。使用 MongoDB Atlas 和 Bedrock 嵌入进行基于向量的内存存储和检索。	Strands 代理 Github MongoDB 内存工具 Docs
Taipy	Community MAINTAINED — 用于构建数据和 AI 应用程序的 Python 框架。使用 MongoDB 作为数据节点来读取和写入集合数据。	Taipy GitHub Taipy Data Node Docs
Upsonic	COMMUNITY MAINTAINED — 用于构建可靠 AI 代理的 Python 框架。在代理运行过程中使用 MongoDB 进行会话和工作流状态存储。	Upsonic Github MongoStorage Docs

平台和自动化

您还可以与以下企业平台集成，以构建生成式人工智能应用程序。这些平台提供预训练模型、工作流自动化工具、可视化管道构建器和使用 MongoDB 作为数据层的后端即服务平台等功能。

平台	说明	文档
Amazon Bedrock	用于构建生成式人工智能应用程序的完全托管平台。将MongoDB作为知识库集成，以在MongoDB Atlas中存储自定义数据、实现RAG，并部署代理。	与Amazon基岩集成使用Amazon Bedrock 和Go进行MongoDB 向量搜索
Google Vertex AI	Google Cloud 中用于构建和部署AI应用程序和代理的平台。包括来自 Google 的工具和预训练模型，您可以将它们与 MongoDB Atlas 一起用于 RAG 和自然语言查询等其他使用案例。	与 Google Vertex AI集成
n8n	无代码工作流程自动化工具，使您能够通过可视化画布中的交互式节点构建代理工作流程。支持多个MongoDB节点，包括用于 RAG 的节点和用于AI代理的内存。	与 n8n 集成
Appwrite	Community 维护 — 开源后端即服务平台。使用 MongoDB 作为其默认数据库后端，用于文档、会话和工作流状态存储。	Appwrite GitHub Appwrite 数据库 Docs
Arcade.dev	Community MAINTAINED — 用于构建和部署 AI 工具和函数调用集成的平台。使用 MongoDB 工具包为代理提供对数据的访问权限。	Arcade.dev GitHub Arcade MongoDB Docs
Back4应用	COMMUNITY MAINTAINED — 基于 Parse Server 构建的后端即服务平台。使用 MongoDB 作为应用程序数据、文档和会话管理的默认数据库。	Parse Server GitHub Parse Server Database Docs
ByteChef	COMMUNITY MAINTAINED — 开源工作流自动化平台。在工作流中使用 MongoDB 作为 CRUD 操作、向量存储和聊天内存的连接器。	ByteChef GitHub ByteChef Docs
Dify	COMMUNITY MAINTAINED — 开源 LLM 应用程序开发平台。在 AI 工作流中使用 MongoDB Atlas 作为向量存储、文档存储和检索节点。	Dify Github MongoDB Atlas plugin
Flowise	COMMUNITY MAINTAINED — 用于构建 LLM 应用程序的开源低代码平台。在可视化工作流程中使用 MongoDB Atlas 进行向量存储和聊天内存。	Flowise GitHub Flowise Docs
FastGPT	COMMUNITY MAINTAINED — 用于构建 AI 知识库和聊天应用程序的开源平台。使用 MongoDB 进行会话和应用程序状态存储。	FastGPT GitHub FastGPT Docs
FiftyOne	Community 维护 — 用于筛选和分析可视化数据集的开源工具。使用 MongoDB Atlas 作为数据集搜索的向量相似索引。	FiftyOne GitHub FiftyOne MongoDB Docs
Langflow	Community Maintained — 用于构建 AI 管道和代理的开源可视化框架。使用 MongoDB Atlas 作为向量存储组件。	Langflow GitHub Langflow Docs
LibreChat	COMMUNITY MAINTAINED — 开源 AI 聊天平台。使用 MongoDB 作为其对话历史、消息和用户会话管理的默认数据库。	LibreChat GitHub LibreChat 配置 Docs
Make.com	Community Maintained — 无代码工作流自动化平台。使用原生 MongoDB 应用在自动化工作流中集成 MongoDB 数据。	创建 MongoDB 应用

ETL 和数据管道

以下工具支持以 MongoDB 作为 AI 和数据管道的源或目的连接器来提取、转换和加载数据。

工具	说明	文档
Airbyte	COMMUNITY MAINTAINED — 用于 ETL 和 ELT 管道的开源数据集成平台。使用 MongoDB 作为源或目的连接器。	Airbyte GitHub Airbyte MongoDB Docs
Apache Airflow	COMMUNITY MAINTAINED — 用于调度和监控数据工作流的开源平台。使用 MongoDB 从管道中摄取或查询数据。	Airflow Github Airflow MongoDB 提供商 Docs
dlt	COMMUNITY MAINTAINED — 用于构建数据管道的开源 Python 库。使用 MongoDB 源提取数据并将其加载到您选择的目的地。	dlt GitHub dlt MongoDB Source Docs
Snaplogic	COMMUNITY MAINTAINED — 用于连接应用程序和数据的企业集成平台。使用 MongoDB Snap Pack 进行数据摄取、查询和 ETL 工作流。	SnapLogic MongoDB Snaps
非结构化	COMMUNITY MAINTAINED — 用于将非结构化内容摄取到 AI 管道中的数据预处理平台。使用 MongoDB 作为摄取目标连接器。	非结构化 Github 非结构化 MongoDB Docs

工具

以下工具通过连接、可观测性和内存功能扩展您的 AI 应用程序。这些工具包括用于代理到数据连接的 MCP 服务器、LLM 网关和代理以及用于追踪和评估 LLM 应用程序的可观测性平台。

工具	说明	文档
MongoDB MCP 服务器	模型上下文协议 (MCP) 是一个开放标准，用于规范 LLM 与外部资源和服务的连接和交互方式。使用 MongoDB 的官方 MCP 服务器实现，从代理 AI 工具与 MongoDB 数据和集群进行交互。	MongoDB MCP Server Docs
Langtrace	Community Maintained — 用于 LLM 应用程序的开源可观测和评估平台。使用 MongoDB Atlas Vector Search 作为追踪的矢量数据库目标。	Langtrace GitHub Langtrace MongoDB Docs
Portkey	Community 维护 — 用于管理 LLM 流量和可观测性的 AI 网关。将 MongoDB 用作企业部署的日志和追踪存储。	Portkey GitHub Portkey MongoDB Docs
Smithery.ai	Community 维护 — MCP 服务器的注册和托管平台。使用 Smithery 的官方 MongoDB MCP 服务器将代理连接到您的数据。	Smithery 上的 MongoDB MCP
Tavily	Community 维护 — 针对代理和 RAG 进行 AI 优化的搜索 API。使用 MongoDB Atlas 作为后端，与 Tavily Hybrid 客户端进行混合搜索。	Tavily Github 使用 Tavily 和 MongoDB 混合搜索减少 AI 幻觉

来年

LangChain