Elasticsearch MCP Server

O que faz o “Elasticsearch” MCP Server?

O Elasticsearch MCP Server é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) que possibilita a interação fluida com clusters Elasticsearch e OpenSearch. Servindo como ponte entre assistentes de IA e esses motores de busca poderosos, permite ao usuário executar buscas avançadas, analisar índices e gerenciar clusters de forma programática. Expondo um conjunto de ferramentas, o servidor capacita desenvolvedores a automatizar buscas por documentos, gerenciamento de índices e operações de cluster diretamente em fluxos de trabalho orientados por IA. Isso aumenta a produtividade em tarefas como exploração de dados, monitoramento e recuperação de conteúdo, tornando o Elasticsearch MCP Server um recurso valioso para integrar recursos de busca em tempo real e analytics em ambientes de desenvolvimento de IA.

Lista de Prompts

(Nenhum template de prompt foi mencionado no repositório. Seção deixada propositalmente em branco.)

Lista de Recursos

(Nenhum recurso MCP explícito está listado na documentação disponível ou nos arquivos do repositório.)

Lista de Ferramentas

• general_api_request: Realize uma requisição HTTP geral à API do Elasticsearch/OpenSearch, útil para APIs sem ferramentas dedicadas.
• list_indices: Lista todos os índices do cluster.
• get_index: Obtém informações detalhadas (mapeamentos, configurações, aliases) de um ou mais índices.
• create_index: Cria um novo índice no cluster.
• delete_index: Exclui um índice existente do cluster.
• search_documents: Busca documentos dentro dos índices.

Casos de Uso deste MCP Server

• Gerenciamento de Índices: Crie e exclua índices facilmente, permitindo automação de mudanças de esquema de dados ou gerenciamento de ambientes de teste e produção.
• Exploração de Cluster: Liste e inspecione índices para monitorar a saúde do cluster, padrões de uso e otimizar estratégias de armazenamento.
• Busca e Recuperação de Dados: Busque documentos utilizando consultas avançadas, facilitando extração de informações, analytics e provisionamento de contexto para agentes de IA.
• Interações de API Personalizadas: Use a ferramenta general_api_request para acessar qualquer endpoint da API Elasticsearch/OpenSearch, permitindo diagnósticos avançados ou fluxos personalizados.
• Monitoramento Automatizado: Integre com assistentes de IA para checar periodicamente o status dos índices ou a saúde do cluster, gerando alertas e resumos para equipes de operações.

Como configurar

Windsurf

1. Garanta que você possui os pré-requisitos necessários, como Node.js e Docker (caso utilize containers).
2. Abra seu arquivo de configuração do Windsurf (normalmente windsurf.json ou equivalente).
3. Adicione o Elasticsearch MCP Server à seção mcpServers:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração checando se o servidor aparece no seu dashboard MCP.

Protegendo as Chaves de API Use variáveis de ambiente para proteger detalhes de conexão:

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

Claude

1. Instale as dependências e certifique-se que o Claude suporta integração MCP.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Insira o seguinte JSON na seção mcpServers:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Confirme a integração executando uma consulta de teste.

Protegendo as Chaves de API

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

Cursor

1. Certifique-se de que os pré-requisitos estão instalados no sistema.
2. Edite o arquivo de configuração cursor.json.
3. Registre o servidor conforme abaixo:

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

4. Salve o arquivo e reinicie o Cursor.
5. Teste a conexão do servidor dentro do Cursor.

Protegendo as Chaves de API

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

Cline

1. Instale todas as dependências do Cline.
2. Abra o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o Elasticsearch MCP Server:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Valide a integração executando uma chamada MCP.

Protegendo as Chaves de API

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “elasticsearch-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e de substituir a URL pela do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O Elasticsearch MCP Server oferece excelentes ferramentas para integrar busca e gerenciamento de índices a fluxos de trabalho de IA e apresenta documentação sólida para configuração e uso. Porém, a ausência de templates de prompt, recursos MCP explícitos e nenhuma menção a Roots ou Sampling limita um pouco suas capacidades prontas para fluxos agenticos mais avançados.

Pontuação MCP