用途：该技能用于 MongoDB 查询与索引优化，仅在用户明确要求优化或性能帮助时调用，例如询问某条查询为何慢、如何加速、集群上的慢查询如何优化。常规查询编写不触发。
主要能力：可获取集合现有索引、查询的 explain() 输出和样本文档，并结合 Atlas Performance Advisor 的慢查询日志、建议索引、可删除索引和 schema 建议，给出优化方案。优先考虑能完全覆盖查询的索引。
使用方式：通过 MongoDB MCP 服务器调用工具，工具名作为 toolName、参数作为单个 arguments 对象传入。数据库工具包括 collection-indexes（参数 database、collection）、explain（参数 database、collection、method、verbosity）、find（参数 database、collection、filter，可选 projection、sort、limit）。Atlas 工具包括 atlas-list-projects 和 atlas-get-performance-advisor（必填 projectId、clusterName，可选 operations 如 suggestedIndexes、dropIndexSuggestions、slowQueryLogs、schemaSuggestions）。典型流程为 collection-indexes → explain → find 取样，再按需调用 Atlas 工具。
适用场景：针对具体查询的优化诊断，以及集群层面的通用性能分析。诊断前需加载 references/core-indexing-principles.md 与 references/antipattern-examples.md；涉及聚合管道时加载 aggregation-optimization.md，涉及更新类查询时加载 update-query-examples.md。
限制：通用性能分析需要配置带 API 凭据的 Atlas MCP Server，否则只能针对具体查询给建议。未配置 MongoDB MCP 时仍可依据最佳实践给出建议。建议应简短、说明理由，避免绝对化表述；需考虑集合已有索引数量（一般不超过 20 个）；仅在 Atlas Performance Advisor 建议时才建议删除索引；未经用户批准不得直接通过 MCP 创建索引。具体收费、价格与平台支持情况暂未提供。