用途：帮助 MongoDB 用户实现、优化和排查 Atlas Search（词法/全文）、Vector Search（语义）与 Hybrid Search（混合）方案。核心是先理解用例，再推荐合适的检索方式，并协助构建索引与查询。
主要能力：区分三类检索的适用场景。Atlas Search 适合关键词匹配与相关性评分、模糊匹配容错、自动补全、分面过滤、语言分析与基于分词的检索；Vector Search 适合语义相似、自然语言理解、RAG 应用、概念相近项与跨模态检索；Hybrid Search 适合组合多种检索方式，使用 $rankFusion（基于排名）或 $scoreFusion（基于分数）合并管道。
使用方式：先做发现，用 list-databases、list-collections 了解数据，用 collection-schema 查看字段，用 collection-indexes 查看现有索引，用 atlas-inspect-cluster 确认集群 MongoDB 版本。需求模糊时先提问澄清，确认搜索内容、可检索字段、是否需要精确/模糊/语义匹配、过滤条件与自动补全。随后确定检索类型并查阅对应参考文件（词法、向量、混合）。创建索引前用通俗语言解释配置、展示 JSON、询问索引名称并取得明确同意，再用 MCP 的 create-index 创建；查询用 aggregate 执行并清晰呈现结果；优化现有查询时对比参考文件中的最佳实践，给出前后对比并验证。
限制与注意：Hybrid 使用 $rankFusion 需 MongoDB 8.0+，$scoreFusion 需 8.2+，版本不满足时不应继续，应告知不可用并建议升级。只读模式下无法创建、更新或删除时，应提供完整索引 JSON 供用户自行在 Atlas UI 创建。不要为搜索场景推荐 $regex 或 $text，应说明 Atlas Search 更合适并给出等价模式。字段缺失、索引不存在或多集合相关时，先检查并澄清。
适用场景：为 MongoDB 应用设计全文、语义或混合检索，构建索引与聚合查询，以及排查检索问题。具体收费、价格与平台细节暂未提供。