Agents IA pour MongoDB
Un agent Monmo travaille avec MongoDB comme un ingénieur spécialisé en bases de données. Il répond aux questions avec des pipelines d’agrégation, examine les suggestions d’index, décrit la structure réelle de chaque collection et surveille les alertes et les accès Atlas. Il utilise l’utilisateur de base de données et la clé Atlas que vous connectez, et demande votre accord avant de créer un index, de modifier des documents ou de changer les utilisateurs et les accès réseau.
Mis à jour le 2026-11-13 · Commencez gratuitement. Forfaits payants à partir de $15 par mois.
Ce que font les agents dans MongoDB
Répondre aux questions avec une agrégation
Demandez quelles offres ont reçu le plus de commandes le mois dernier : l’agent écrit le pipeline d’agrégation, l’exécute avec un utilisateur en lecture seule, vérifie le résultat avec un comptage simple et vous fournit aussi le pipeline.
DemanderQuelles offres ont reçu le plus de commandes en octobre ? Regroupe les résultats par offre et par pays, et montre-moi le pipeline.
Examiner les suggestions d’index
L’agent lit les index suggérés par Performance Advisor et les opérations lentes à l’origine de ces suggestions. Il les compare aux index existants et au volume d’écritures, puis recommande ceux à créer. Il attend votre accord avant de créer un index.
DemanderExamine les suggestions de Performance Advisor pour le cluster orders et dis-moi quels index valent la peine d’être créés.
Décrire la structure réelle d’une collection
L’agent prélève un échantillon de documents dans une collection et relève chaque champ, ses types et la fréquence à laquelle il est absent ou nul. Il en fait ensuite une courte page de schéma dans Notion pour l’équipe.
DemanderPrélève un échantillon de la collection customers et documente les champs présents, leurs types et la fréquence à laquelle chacun est absent.
Exporter des données filtrées
Demandez tous les abonnements arrivés à échéance ce trimestre avec l’adresse e-mail du responsable du compte : l’agent exécute la requête et enregistre le résultat dans Google Sheets, avec le filtre utilisé en haut du fichier.
DemanderExporte dans Google Sheets les abonnements arrivés à échéance ce trimestre, avec l’adresse e-mail du responsable et l’offre.
Corriger les documents avec précaution
Lorsque des documents contiennent une valeur incorrecte, par exemple un pays enregistré avec son nom complet, l’agent compte les documents concernés, montre un échantillon avant et après correction et prépare la mise à jour. Il ne l’exécute qu’après votre approbation de la carte.
DemanderPour certains utilisateurs, le pays est enregistré avec son nom complet au lieu d’un code. Compte-les et prépare la correction pour approbation.
Faire le point sur l’état du cluster
Chaque lundi, l’agent lit les alertes Atlas de la semaine et les métriques de connexions, d’opérations, de retard de réplication et d’utilisation du disque. Il rédige pour Slack un court bilan à consulter en complément de votre vue Datadog, en signalant les tendances défavorables.
DemanderChaque lundi à 9, résume les alertes Atlas et les métriques du cluster de la semaine dernière, et signale toute dégradation.
Examiner les utilisateurs et les accès réseau
L’agent répertorie les utilisateurs de la base de données, leurs rôles et la liste d’accès IP. Il signale les entrées qui autorisent toutes les adresses et les utilisateurs inutilisés depuis des mois, puis prépare des restrictions à soumettre à votre approbation.
DemanderVérifie dans notre projet Atlas les utilisateurs de la base de données qui ont trop de droits et les entrées IP ouvertes à toutes les adresses.
Comment la connexion fonctionne
- 1Vous connectez un utilisateur de base de données MongoDB pour les requêtes et, pour les métriques et alertes Atlas, une clé API Atlas ou un compte de service pour le projet. Un rôle en lecture et Project Read Only couvrent la plupart des tâches.
- 2Donnez accès à MongoDB à votre agent d’ingénierie et à un agent de données chargé de répondre aux questions à partir de la base. Les agents qui n’utilisent jamais vos données ne devraient pas disposer de cette connexion.
- 3Les requêtes, agrégations, métriques et alertes sont consultées sans demande préalable. L’insertion, la modification ou la suppression de documents, la création ou la suppression d’un index, et la modification des utilisateurs ou de la liste d’accès demandent chacune votre accord.
Autres applications : Développement et informatique
D’autres applications de ce type dans lesquelles les agents travaillent, chacune avec sa propre page.
Questions fréquentes
Un agent IA peut-il interroger ma base de données MongoDB ?
Oui. Connectez un utilisateur de base de données avec un rôle en lecture et un agent Monmo pourra exécuter des requêtes find et des pipelines d’agrégation pour répondre à vos questions en langage courant, en vous montrant chaque fois la requête. Avec un accès en lecture seule, il ne peut pas modifier de document, même par erreur. L’accès en écriture est facultatif et toute écriture reste soumise à votre approbation.
Un agent IA peut-il créer des index dans MongoDB Atlas ?
Il peut recommander des index, mais ne les crée qu’avec votre accord. La création d’un index ajoute de la charge et occupe de l’espace : l’agent IA précise donc la requête qu’il améliore, sa taille estimée et le moment de la journée qu’il suggère pour sa création. Il crée l’index via la connexion MongoDB ou dans son propre navigateur si la connexion ne couvre pas une opération.
Un agent IA peut-il nettoyer les données incohérentes d’une collection ?
Il peut les repérer et préparer leur nettoyage. L’agent compte les documents concernés, vous montre un échantillon avant et après correction, puis prépare la mise à jour et son filtre. Rien ne change avant votre approbation de la carte. Les nettoyages importants peuvent être divisés en lots que vous approuvez l’un après l’autre.
Est-ce que ça fonctionne avec MongoDB auto-hébergé et Atlas ?
Pour les requêtes, oui, si l’agent peut accéder à la base de données avec une chaîne de connexion et un utilisateur que vous créez. Atlas ajoute les fonctionnalités accessibles via son API, comme les alertes, Performance Advisor et la liste d’accès. Sur un serveur auto-hébergé, l’agent lit ce que son utilisateur est autorisé à consulter.
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