Las redes sociales, los portales web y, en general, los sistemas de información ofrecen sus propias Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs), utilizadas para proporcionar grandes conjuntos de datos sobre todos los aspectos de la vida cotidiana. Las APIs suelen proporcionar conjuntos de datos como colecciones de documentos JSON. La estructura heterogénea de los documentos JSON devueltos por diferentes APIs constituye una barrera para consultar y analizar eficazmente estos conjuntos de datos. La adopción de almacenes de documentos NoSQL, como MongoDB, es útil para recopilar estos conjuntos de datos, pero no resuelve el problema de consultar el repositorio heterogéneo final. El objetivo de este artículo es proporcionar a los analistas una herramienta, llamada HammerJDB, que permite realizar consultas ciegas sobre colecciones de documentos JSON dentro de una base de datos de documentos NoSQL. La idea es que los usuarios pueden conocer el dominio de la aplicación, pero puede que no sean conscientes de las estructuras reales de los documentos almacenados en la base de datos; la herramienta para consultas ciegas intenta cerrar esa brecha, adoptando un mecanismo de reescritura de consultas. Este artículo es una evolución de una técnica para realizar consultas ciegas en portales de Datos Abiertos y de su implementación dentro del marco Hammer, presentado en trabajos anteriores. En este artículo, evolucionamos ese enfoque para consultar una base de datos de documentos NoSQL al evolucionar el marco Hammer hacia el marco HammerJDB, que es capaz de trabajar en bases de datos MongoDB. La efectividad del nuevo enfoque se evalúa en un conjunto de datos (derivado de uno de la vida real), que contiene anuncios de vacantes laborales recopilados de portales de empleo europeos.