خادم Elasticsearch MCP

ماذا يفعل خادم “Elasticsearch” MCP؟

يُعتبر خادم Elasticsearch MCP تنفيذًا لبروتوكول سياق النماذج (MCP) يمكّن من التفاعل السلس مع عناقيد Elasticsearch و OpenSearch. يعمل كجسر بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وهذه المحركات البحثية القوية، حيث يتيح للمستخدمين تنفيذ استعلامات بحث متقدمة، وتحليل الفهارس، وإدارة العناقيد برمجياً. من خلال توفير مجموعة من الأدوات، يمكّن الخادم المطورين من أتمتة البحث في المستندات، وإدارة الفهارس، وعمليات العنقود مباشرة من سير عمل الذكاء الاصطناعي. يعزز ذلك الإنتاجية في مهام مثل استكشاف البيانات، والمراقبة، واستخراج المحتوى، مما يجعل خادم Elasticsearch MCP أداة لا غنى عنها لدمج إمكانيات البحث والتحليلات الفورية في بيئات تطوير الذكاء الاصطناعي.

قائمة القوالب

(لم يتم ذكر أي قوالب تعليمات في المستودع. تم ترك القسم فارغًا عمدًا.)

قائمة الموارد

(لا توجد موارد MCP صريحة مدرجة في الوثائق المتوفرة أو ملفات المستودع.)

قائمة الأدوات

• general_api_request: تنفيذ طلب HTTP عام إلى Elasticsearch/OpenSearch، مفيد للواجهات البرمجية التي لا يوجد لها أدوات مخصصة.
• list_indices: عرض جميع الفهارس في العنقود.
• get_index: استرجاع معلومات تفصيلية (المخططات، الإعدادات، الأسماء المستعارة) لفهرس أو أكثر.
• create_index: إنشاء فهرس جديد في العنقود.
• delete_index: حذف فهرس موجود من العنقود.
• search_documents: البحث عن مستندات ضمن الفهارس.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• إدارة الفهارس: إنشاء وحذف الفهارس بسهولة، مما يسمح للمطورين بأتمتة تغييرات مخطط البيانات أو إدارة بيئات الاختبار والإنتاج.
• استكشاف العنقود: عرض وفحص الفهارس لمراقبة صحة العنقود، وأنماط الاستخدام، وتحسين استراتيجيات التخزين.
• البحث واستخراج البيانات: البحث عن مستندات باستخدام إمكانيات استعلام غنية، مما يسهل استخراج المعلومات، والتحليلات، وتوفير السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
• تفاعلات API مخصصة: استخدم أداة general_api_request للوصول إلى أي نقطة نهاية API في Elasticsearch/OpenSearch، مما يتيح التشخيصات المتقدمة أو سير العمل المخصص.
• المراقبة المؤتمتة: التكامل مع مساعدي الذكاء الاصطناعي للتحقق دورياً من حالة الفهرس أو العنقود، وتوليد التنبيهات والملخصات لفرق العمليات.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من توفر المتطلبات الأساسية، مثل Node.js و Docker (إذا كنت تستخدم الحاويات).
2. افتح ملف إعدادات Windsurf (غالبًا windsurf.json أو ما يعادله).
3. أضف خادم Elasticsearch MCP إلى قسم mcpServers الخاص بك:

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

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من الإعداد من خلال التأكد من ظهور الخادم في لوحة تحكم MCP الخاصة بك.

تأمين مفاتيح API استخدم المتغيرات البيئية لتأمين معلومات الاتصال:

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

Claude

1. ثبت التبعيات وتأكد من دعم Claude لتكامل MCP.
2. افتح ملف إعدادات Claude.
3. أدخل JSON التالي في قسم mcpServers:

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

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
5. قم بتأكيد التكامل عبر تنفيذ استعلام تجريبي.

تأمين مفاتيح API

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

Cursor

1. تأكد من تثبيت المتطلبات الأساسية على النظام.
2. حرر ملف الإعدادات cursor.json.
3. سجّل الخادم كما يلي:

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

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Cursor.
5. اختبر الاتصال بالخادم من داخل Cursor.

تأمين مفاتيح API

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

Cline

1. ثبت جميع تبعيات Cline.
2. افتح ملف إعدادات Cline الخاص بك.
3. أضف خادم Elasticsearch MCP:

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

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من التكامل عبر تنفيذ استدعاء MCP.

تأمين مفاتيح API

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

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وقم بربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

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

بمجرد الإعداد، يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي قادرًا على استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “elasticsearch-mcp” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

يوفر خادم Elasticsearch MCP أدوات ممتازة لدمج البحث وإدارة الفهارس في سير عمل الذكاء الاصطناعي، ويحتوي على وثائق قوية للإعداد والاستخدام. ومع ذلك، فإن عدم وجود قوالب تعليمات، أو موارد MCP صريحة، وعدم ذكر Roots أو السحب العشوائي، يحد قليلاً من قدراته الجاهزة للاستخدام في سير العمل العامل المعتمد على الوكلاء الأكثر تقدماً.

تقييم MCP