Elasticsearch MCP Server

Co robi serwer “Elasticsearch” MCP?

Elasticsearch MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP), która umożliwia płynną interakcję z klastrami Elasticsearch i OpenSearch. Działając jako most między asystentami AI a tymi potężnymi silnikami wyszukiwania, pozwala użytkownikom wykonywać zaawansowane zapytania wyszukiwania, analizować indeksy i zarządzać klastrami programistycznie. Dzięki udostępnieniu zestawu narzędzi, serwer umożliwia programistom automatyzację wyszukiwania dokumentów, zarządzania indeksami i operacji na klastrze bezpośrednio z przepływów sterowanych przez AI. Zwiększa to produktywność w zadaniach, takich jak eksploracja danych, monitoring i pobieranie treści, czyniąc Elasticsearch MCP Server nieocenionym rozwiązaniem do integracji wyszukiwania i analityki w czasie rzeczywistym w środowiskach rozwoju AI.

Lista Promptów

(W repozytorium nie wspomniano o szablonach promptów. Sekcja pozostawiona celowo pusta.)

Lista zasobów

(W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie wymieniono jawnych zasobów MCP.)

Lista narzędzi

• general_api_request: Wykonaj ogólne zapytanie HTTP API do Elasticsearch/OpenSearch, przydatne dla API bez dedykowanych narzędzi.
• list_indices: Wylistuj wszystkie indeksy w klastrze.
• get_index: Pobierz szczegółowe informacje (mapowania, ustawienia, aliasy) dla jednego lub więcej indeksów.
• create_index: Utwórz nowy indeks w klastrze.
• delete_index: Usuń istniejący indeks z klastra.
• search_documents: Wyszukaj dokumenty w indeksach.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie indeksami: Łatwe tworzenie i usuwanie indeksów, co pozwala programistom automatyzować zmiany schematów danych lub zarządzać środowiskami testowymi i produkcyjnymi.
• Eksploracja klastra: Listowanie i inspekcja indeksów w celu monitorowania zdrowia klastra, wzorców użycia oraz optymalizacji strategii przechowywania.
• Wyszukiwanie i pobieranie danych: Wyszukiwanie dokumentów z użyciem bogatych zapytań, ułatwiające ekstrakcję informacji, analitykę i dostarczanie kontekstu agentom AI.
• Niestandardowe interakcje z API: Użyj narzędzia general_api_request, aby uzyskać dostęp do dowolnego endpointu API Elasticsearch/OpenSearch, umożliwiając zaawansowaną diagnostykę lub niestandardowe przepływy.
• Automatyczny monitoring: Integracja z asystentami AI do okresowego sprawdzania statusu indeksów lub zdrowia klastra, generowania alertów i podsumowań dla zespołów operacyjnych.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz wymagane składniki, takie jak Node.js i Docker (jeśli używasz konteneryzacji).
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (zwykle windsurf.json lub równoważny).
3. Dodaj Elasticsearch MCP Server do sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "elasticsearch-mcp": {
         "command": "elasticsearch-mcp-server",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając czy serwer pojawia się w Twoim panelu MCP.

Zabezpieczenie kluczy API Użyj zmiennych środowiskowych, aby zabezpieczyć dane połączenia:

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj zależności i upewnij się, że Claude obsługuje integrację MCP.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Wstaw poniższy JSON w sekcji mcpServers:

   {
     "elasticsearch-mcp": {
       "command": "elasticsearch-mcp-server",
       "args": ["serve"]
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź integrację wykonując testowe zapytanie.

Zabezpieczenie kluczy API

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Upewnij się, że wymagane składniki są zainstalowane w Twoim systemie.
2. Edytuj plik konfiguracyjny cursor.json.
3. Zarejestruj serwer w następujący sposób:

   {
     "mcpServers": {
       "elasticsearch-mcp": {
         "command": "elasticsearch-mcp-server",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik i zrestartuj Cursor.
5. Przetestuj połączenie z serwerem w Cursor.

Zabezpieczenie kluczy API

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Zainstaluj wszystkie zależności Cline.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj Elasticsearch MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "elasticsearch-mcp": {
         "command": "elasticsearch-mcp-server",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź integrację, wykonując zapytanie MCP.

Zabezpieczenie kluczy API

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Jak korzystać z tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z Twoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP, używając tego formatu JSON:

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może teraz korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “elasticsearch-mcp” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP oraz podstawić własny adres URL serwera MCP.

Podsumowanie

Nasza opinia

Elasticsearch MCP Server oferuje świetne narzędzia do integracji wyszukiwania i zarządzania indeksami w przepływach AI oraz posiada solidną dokumentację dotyczącą instalacji i użytkowania. Brak szablonów promptów, jawnych zasobów MCP i brak wzmianki o Roots lub Sampling nieco ogranicza jego możliwości “od ręki” w przypadku bardziej zaawansowanych przepływów agentowych.

Ocena MCP