Elasticsearch MCP Server

Čo robí “Elasticsearch” MCP Server?

Elasticsearch MCP Server je implementácia Model Context Protocolu (MCP), ktorá umožňuje bezproblémovú interakciu s Elasticsearch a OpenSearch klastrami. Ako most medzi AI asistentmi a týmito výkonnými vyhľadávacími enginmi umožňuje používateľom vykonávať pokročilé vyhľadávacie dotazy, analyzovať indexy a spravovať klastre programovo. Server poskytuje sadu nástrojov, ktoré vývojárom umožňujú automatizovať vyhľadávanie dokumentov, správu indexov a operácie s klastrami priamo z ich AI workflowov. To zvyšuje produktivitu pri úlohách ako je prieskum dát, monitorovanie a získavanie obsahu, vďaka čomu je Elasticsearch MCP Server neoceniteľným nástrojom pre integráciu vyhľadávania a analytiky v reálnom čase do AI vývojového prostredia.

Zoznam promptov

(V repozitári neboli spomenuté žiadne šablóny promptov. Sekcia je zámerne prázdna.)

Zoznam zdrojov

(V dostupnej dokumentácii ani súboroch repozitára nie sú explicitne uvedené MCP zdroje.)

Zoznam nástrojov

• general_api_request: Vykonajte všeobecnú HTTP API požiadavku na Elasticsearch/OpenSearch, užitočné pre API bez dedikovaných nástrojov.
• list_indices: Zobrazí všetky indexy v klastri.
• get_index: Získa detailné informácie (mapovania, nastavenia, aliasy) pre jeden alebo viac indexov.
• create_index: Vytvorí nový index v klastri.
• delete_index: Odstráni existujúci index z klastra.
• search_documents: Vyhľadáva dokumenty v rámci indexov.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Správa indexov: Jednoduché vytváranie a mazanie indexov, čo vývojárom umožňuje automatizovať zmeny dátových schém alebo spravovať prostredia na testovanie a produkciu.
• Prieskum klastra: Zobrazujte a kontrolujte indexy na monitorovanie zdravia klastra, vzorcov používania a optimalizáciu úložných stratégií.
• Vyhľadávanie a získavanie dát: Vyhľadávajte dokumenty pomocou bohatých dotazovacích možností, čo uľahčuje extrakciu informácií, analytiku a poskytovanie kontextu pre AI agentov.
• Vlastné API interakcie: Použite nástroj general_api_request na prístup k akémukoľvek API endpointu Elasticsearch/OpenSearch a umožnite pokročilú diagnostiku alebo vlastné workflowy.
• Automatizované monitorovanie: Integrujte s AI asistentmi na periodické kontroly stavu indexov alebo zdravia klastrov, generovanie upozornení a súhrnov pre operačné tímy.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalované potrebné predpoklady, ako Node.js a Docker (ak kontajnerizujete).
2. Otvorte svoj konfiguračný súbor Windsurf (zvyčajne windsurf.json alebo ekvivalent).
3. Pridajte Elasticsearch MCP Server do sekcie mcpServers:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie tak, že skontrolujete, či sa server zobrazuje vo vašom MCP dashboarde.

Zabezpečenie API kľúčov Na zabezpečenie prihlasovacích údajov použite environmentálne premenné:

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

Claude

1. Nainštalujte závislosti a uistite sa, že Claude podporuje MCP integráciu.
2. Otvorte konfiguračný súbor Claude.
3. Vložte nasledujúci JSON do sekcie mcpServers:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Claude.
5. Skontrolujte integráciu spustením testovacieho dotazu.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Cursor

1. Uistite sa, že máte nainštalované všetky požadované komponenty.
2. Upravte konfiguračný súbor cursor.json.
3. Zaregistrujte server nasledovne:

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

4. Uložte súbor a reštartujte Cursor.
5. Otestujte pripojenie servera v aplikácii Cursor.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Cline

1. Nainštalujte všetky závislosti Cline.
2. Otvorte svoj konfiguračný súbor Cline.
3. Pridajte Elasticsearch MCP Server:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Overte integráciu vykonaním MCP volania.

Zabezpečenie API kľúčov

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

Ako používať tento MCP v tokoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do svojho toku a pripojením k AI agentovi:

Kliknite na MCP komponent, aby ste otvorili konfiguračný panel. V sekcii konfigurácie systémového MCP zadajte údaje o vašom MCP serveri v tomto formáte JSON:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “elasticsearch-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahraďte svojou MCP server URL adresou.

Prehľad

Náš názor

Elasticsearch MCP Server poskytuje vynikajúce nástroje na integráciu vyhľadávania a správy indexov do AI workflowov a má solídnu dokumentáciu k nastaveniu a použitiu. Avšak absencia šablón promptov, explicitných MCP zdrojov a žiadna zmienka o Roots alebo Sampling mierne limituje jeho použiteľnosť pre pokročilé agentné workflowy priamo po vybalení.

MCP skóre