Servidor MCP de Busca Solr

O que faz o Servidor MCP “Solr Search”?

O Servidor MCP de Busca Solr atua como uma camada de integração entre Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) e o Apache Solr, uma poderosa plataforma de busca open source. Utilizando o Model Context Protocol (MCP), este servidor permite que assistentes de IA busquem, recuperem e interajam com documentos armazenados em coleções Solr. Ele expõe as capacidades de busca e recuperação do Solr como recursos e ferramentas padronizadas, proporcionando acesso simplificado, com tipagem segura e autenticado a partir de aplicações clientes. Desenvolvedores podem empoderar LLMs com recursos de busca avançada, incluindo consultas complexas, filtragem de documentos, ordenação, paginação e recuperação direta de documentos—tudo em fluxos de trabalho seguros e assíncronos. Isso aprimora o desenvolvimento ao disponibilizar busca de nível corporativo para sistemas movidos por IA.

Lista de Prompts

Não há templates de prompt explícitos mencionados na documentação disponível ou nos arquivos do repositório.

Lista de Recursos

• Recurso de Busca de Documentos Solr
  Expõe coleções Solr para clientes MCP, permitindo buscas entre documentos indexados.
• Recurso de Recuperação de Documentos
  Possibilita a recuperação de documentos específicos por seus IDs únicos nas coleções Solr.
• Recurso de Resultados Filtrados e Ordenados
  Fornece filtragem e ordenação avançadas em consultas de busca para refinar e organizar resultados.
• Recurso de Resultados Paginados
  Suporta paginação para grandes conjuntos de resultados de busca, permitindo acesso a resultados em partes gerenciáveis.

Lista de Ferramentas

• Ferramenta de Busca Avançada
  Permite que LLMs realizem consultas Solr complexas via interface MCP, suportando diversos parâmetros de busca.
• Ferramenta de Recuperação de Documento
  Permite que LLMs obtenham detalhes completos de um documento pelo seu ID no Solr.
• Ferramenta de Execução de Consulta Assíncrona
  Comunica-se com o Solr de forma não bloqueante para busca e recuperação eficientes.
• Ferramenta de Autenticação (JWT)
  Oferece acesso seguro e autenticado aos endpoints Solr por meio do servidor MCP.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Busca Corporativa de Documentos
  Integre-se a instâncias corporativas Solr para fornecer busca de documentos e recuperação de conhecimento por LLMs para equipes de suporte ou pesquisa.
• Exploração de Base de Código
  Use o Solr para indexar e buscar códigos ou documentação técnica, permitindo que desenvolvedores consultem e analisem bases de código via ferramentas de IA.
• Integração de API para Assistentes Inteligentes
  Dote assistentes digitais ou chatbots com busca baseada em Solr para responder perguntas de usuários a partir de grandes conjuntos de dados estruturados.
• Geração Automática de Relatórios
  Recupere e agregue dados de coleções Solr para gerar relatórios empresariais ou análises por meio de fluxos de trabalho de IA.
• Entrega Segura de Conteúdo
  Controle o acesso a documentos sensíveis com autenticação JWT, garantindo apenas interações autorizadas de LLMs com dados do Solr.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que Python 3.11+, Docker e uv estão instalados.
2. Localize a Configuração: Abra o arquivo de configuração do Windsurf.
3. Adicione o Servidor MCP Solr Search: Insira ou atualize o objeto mcpServers com a configuração do Solr Search MCP.
4. Salve e Reinicie: Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a Configuração: Confirme que o servidor está rodando e acessível.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Protegendo Chaves de API

Utilize variáveis de ambiente para dados sensíveis (ex: segredos JWT).
Exemplo:

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"],
      "env": {
        "JWT_SECRET": "${JWT_SECRET}"
      },
      "inputs": {
        "solr_url": "http://localhost:8983/solr"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Pré-requisitos: Instale as dependências necessárias e o Solr.
2. Edite a Configuração: Abra o arquivo de configuração do servidor MCP do Claude.
3. Adicione o Servidor: Insira o comando e os argumentos do MCP server.
4. Reinicie o Claude: Recarregue ou reinicie o backend do Claude.
5. Teste a Conexão: Verifique sucesso no handshake MCP.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Cursor

1. Instale Dependências: Certifique-se de que Python 3.11+ e Docker estão configurados.
2. Acesse a Configuração do Cursor: Localize a seção de servidores MCP.
3. Insira a Configuração do MCP Server: Adicione os detalhes do Solr Search.
4. Aplique as Alterações: Salve e reinicie o Cursor.
5. Valide: Confirme o status operacional.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Cline

1. Prepare o Ambiente: Python, Docker e uv precisam estar instalados.
2. Abra a Configuração do Cline: Encontre o bloco de configuração do servidor MCP.
3. Configure o Servidor: Adicione os detalhes do Solr Search MCP.
4. Reinicie o Cline: Aplique as alterações de configuração.
5. Verifique a Integração: Execute uma consulta de teste.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Como utilizar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

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

{
  "solr-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seuservidormcp.exemplo/caminhodomcp/url"
  }
}

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

Visão Geral

Minha opinião: Este servidor MCP oferece uma integração robusta com o Solr e implementa todas as bases para busca de documentos segura, com tipagem e flexível. No entanto, faltam templates de prompt explícitos e não há menção a Roots ou suporte a amostragem, o que pode restringir fluxos MCP mais avançados. A documentação é sólida para setup e funcionalidades, mas superficial em recursos MCP aprofundados.

Pontuação MCP

Nota:
Com base nas tabelas acima, avaliaria este servidor MCP com 6/10. Ele é funcional e bem integrado ao Solr, mas carece de alguns recursos do ecossistema MCP (como roots, amostragem, templates de prompt) e não possui licença open source clara.