Typesense MCP Server

Wat doet de “Typesense” MCP Server?

De Typesense MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die AI-modellen en -assistenten verbindt met Typesense, een open-source zoekmachine. Door als tussenlaag op te treden stelt deze server AI-agenten in staat om gegevens in Typesense-collecties te ontdekken, te doorzoeken en te analyseren. Deze integratie versterkt ontwikkelworkflows door taken mogelijk te maken zoals database-query’s, het ophalen van documenten, schema-analyse en toegang tot collectie-statistieken—direct via LLM-gestuurde tools. Ontwikkelaars kunnen de Typesense MCP Server gebruiken om AI-assistenten te verrijken met realtime, contextbewuste toegang tot gestructureerde data, wat geavanceerd zoeken, automatisering en analyse faciliteert.

Lijst van Prompts

• analyze_collection
  Analyseer de structuur en inhoud van een opgegeven Typesense-collectie om schema- en documentinzichten naar voren te brengen.

Lijst van Resources

• Lijst en toegang tot collecties via typesense:// URI’s
  Maakt Typesense-collecties toegankelijk als bronnen via gestandaardiseerde URI’s.
• Collectienaam, beschrijving en documentenaantal
  Elke bron bevat metadata zoals de naam, een beschrijving en het totale aantal documenten.
• JSON-mimetype voor schema-toegang
  Schemas van bronnen zijn beschikbaar in JSON-formaat voor eenvoudige integratie en inspectie.

Lijst van Tools

• typesense_query
  Doorzoek documenten in Typesense-collecties met filtering, veldselectie, sorteren en resultaatlimieten. Geeft overeenkomende documenten terug met relevantiescores.
• typesense_get_document
  Haal een specifiek document op via het ID uit een Typesense-collectie. Retourneert de volledige documentdata.
• typesense_collection_stats
  Verkrijg statistieken en metadata over een Typesense-collectie, inclusief documentenaantal en schema-informatie.

Toepassingen van deze MCP Server

• Databasezoekopdrachten en -analyse
  Doorzoek en analyseer naadloos grote datasets binnen Typesense-collecties, waardoor LLM’s vragen kunnen beantwoorden en inzichten uit gestructureerde data kunnen halen.
• Geautomatiseerde documentopvraging
  Haal specifieke documenten of records op via ID voor document Q&A, samenvatting of verificatieworkflows.
• Collectie-exploratie en analyse
  Analyseer collectie-structuren, bekijk schemagegevens en begrijp data-verdelingen voor beter inzicht in datasets.
• Metadata- en schema-toegang
  Programmeerbaar toegang krijgen tot collectie-metadata en schema’s—handig voor dynamische UI-generatie of datavalidatietaken.
• LLM-gedreven filtering en sortering
  Geef AI-assistenten de mogelijkheid om complexe, door gebruikers gestuurde query’s uit te voeren met geavanceerde filters en sorteermogelijkheden.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Node.js hebt geïnstalleerd en toegang hebt tot je Windsurf MCP-configuratie.
2. Open je .windrc of het relevante configuratiebestand.
3. Voeg de Typesense MCP Server toe met het volgende JSON-fragment:

   {
     "mcpServers": {
       "typesense": {
         "command": "npx",
         "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
         "env": {
           "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sla het configuratiebestand op en herstart Windsurf.
5. Controleer de installatie door te checken of de Typesense MCP-server zichtbaar en bereikbaar is.

Claude

1. Installeer Node.js en verkrijg je Typesense API-sleutel.
2. Open het configuratiepaneel van het Claude-systeem.
3. Voeg het volgende toe onder MCP-servers:

   {
     "mcpServers": {
       "typesense": {
         "command": "npx",
         "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
         "env": {
           "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sla de wijzigingen op en herstart Claude.
5. Test door een Typesense-query uit te voeren via de Claude-interface.

Cursor

1. Zorg dat Node.js beschikbaar is op je systeem.
2. Open het MCP-configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg de Typesense MCP Server-regel toe:

   {
     "mcpServers": {
       "typesense": {
         "command": "npx",
         "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
         "env": {
           "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Cursor.
5. Bevestig dat de MCP-server operationeel is door de beschikbare tools te tonen.

Cline

1. Installeer Node.js en verkrijg je Typesense API-sleutel.
2. Zoek het MCP-configuratiebestand van Cline.
3. Voeg de volgende configuratie toe:

   {
     "mcpServers": {
       "typesense": {
         "command": "npx",
         "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
         "env": {
           "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sla de configuratie op en herstart Cline.
5. Controleer de installatie door een voorbeeld Typesense-query uit te voeren.

API-sleutels beveiligen met omgevingsvariabelen

Gebruik het veld env in je configuratie om API-sleutels veilig door te geven, bijvoorbeeld:

{
  "mcpServers": {
    "typesense": {
      "command": "npx",
      "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van de MCP-component aan je flow en deze te verbinden met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

{
  "typesense": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot al zijn functies en mogelijkheden. Vergeet niet “typesense” te vervangen door de werkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-URL.

Overzicht

Onze mening

De Typesense MCP Server is goed gedocumenteerd met duidelijke tooldefinities, resourcebeschrijvingen en installatie-instructies. Het dekt de belangrijkste MCP-functionaliteiten, maar vermeldt sampling of roots-ondersteuning niet expliciet. Het project is open source (MIT) en heeft enige community-aanhang, wat het een degelijke, functionele MCP-server maakt.

MCP Score

Beoordeling: 8/10 — De Typesense MCP Server biedt robuuste MCP-compliance, bruikbare tools en duidelijke documentatie. Hij verliest wat punten door het ontbreken van expliciete sampling/roots-ondersteuning en een lager community-bereik, maar is verder voorbeeldig binnen zijn categorie.