خادم Meilisearch MCP

ماذا يفعل خادم “Meilisearch” MCP؟

يعد خادم Meilisearch MCP خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) يتيح تواصلاً سلسًا بين مساعدات الذكاء الاصطناعي (مثل LLMs) ونسخة Meilisearch. يعمل كجسر يسمح للعملاء المدفوعين بالذكاء الاصطناعي بتنفيذ عمليات قاعدة البيانات—مثل إدارة الفهارس والمستندات والإعدادات ومفاتيح الـAPI—مباشرة من واجهتهم. يدعم الخادم إعداد الاتصال الديناميكي، التسجيل المدمج، والبحث الذكي عبر الفهارس. يساهم هذا التكامل في تبسيط سير العمل للمطورين، حيث يمكنهم أتمتة ومراقبة مهام بنية البحث باستخدام اللغة الطبيعية أو أدوات أتمتة سير العمل.

قائمة المطالبات

لا توجد قوالب مطالبة مذكورة مباشرة في المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد MCP صريحة موصوفة في الوثائق أو الملفات المتاحة.

قائمة الأدوات

• إدارة الفهارس والمستندات
  يسمح للعملاء بإنشاء وتحديث وحذف وإدارة فهارس ومستندات Meilisearch من خلال الوظائف المتاحة.
• تكوين الإعدادات والإدارة
  يتيح تكوين إعدادات الفهرس والمعايير التشغيلية الأخرى عبر إجراءات MCP المعروضة.
• مراقبة المهام وإدارة مفاتيح الـAPI
  يوفر إمكانية مراقبة المهام الجارية وإدارة مفاتيح Meilisearch بأمان.
• تكوين الاتصال الديناميكي
  أدوات لعرض وتحديث عنوان اتصال Meilisearch ومفتاح الـAPI أثناء التشغيل (get-connection-settings).

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• إدارة فهارس وقواعد بيانات المستندات
  يمكن للمطورين أتمتة إنشاء وتحديث وحذف فهارس البحث والمستندات، مما يسهل مهام إدارة المحتوى.
• تكوين إعدادات البحث
  ضبط إعدادات الفهرس (مثل قواعد الترتيب أو المرادفات) برمجياً، مما يتيح تجربة وتحسينات سريعة.
• إدارة مفاتيح الـAPI
  إنشاء وإلغاء وتدوير مفاتيح الـAPI لـ Meilisearch بأمان، مما يدعم التحكم القوي بالوصول في بيئات الإنتاج.
• مراقبة المهام
  تتبع حالة المهام الجارية (مثل تحديثات الفهارس) للتأكد من اكتمال العمليات بنجاح ومعالجة الأخطاء بشكل استباقي.
• التبديل الديناميكي بين عدة نسخ
  التبديل الفوري بين نسخ Meilisearch مختلفة باستخدام أدوات الاتصال الديناميكي، مما يدعم تطوير واختبار عدة بيئات.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من وجود Node.js وPython ≥ 3.9 مثبتين.
2. شغل نسخة Meilisearch الخاصة بك واحتفظ بعنوان HTTP الخاص بها ومفتاح الـAPI.
3. حرر ملف إعدادات Windsurf لإضافة خادم Meilisearch MCP.
4. أضف إعدادات الخادم باستخدام المقطع التالي من JSON:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

5. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf. تحقق من اتصال خادم MCP.

Claude

1. تأكد من تثبيت Python ≥ 3.9 وتشغيل Meilisearch.
2. راجع ملف CLAUDE.md لمزيد من خطوات دمج Claude إذا كانت متوفرة.
3. أضف الإعداد التالي في إعدادات Claude الخاصة بك:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

4. أعد تشغيل Claude وتأكد من اكتشاف خادم MCP.

Cursor

1. قم بتثبيت Node.js وPython ≥ 3.9، وتأكد من تشغيل Meilisearch.
2. افتح ملف إعدادات Cursor وأضف إدخال الخادم MCP:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

3. احفظ وأعد تشغيل Cursor. تحقق من عمل الخادم.

Cline

1. حضر بيئتك بوجود Python ≥ 3.9 ونسخة Meilisearch مشغلة.
2. عدل إعدادات Cline لتضمين خادم MCP كما يلي:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

3. احفظ التعديلات وأعد تشغيل Cline. اختبر الاتصال.

تأمين مفاتيح الـAPI
استخدم دائمًا متغيرات البيئة لتخزين البيانات الحساسة مثل مفاتيح الـAPI. مثال:

"env": {
  "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
  "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
}

يمكنك أيضًا استخدام "inputs" إذا كانت منصتك تدعم ذلك لإضافة أسرار في وقت التشغيل.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه مع وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

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

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

بمجرد الإعداد، يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا MCP كأداة للوصول إلى جميع وظائفه وإمكانياته. تأكد من تغيير “meilisearch-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي لديك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

يوفر خادم Meilisearch MCP أدوات قوية لأتمتة Meilisearch وتكامل LLM، مع وثائق شاملة للإعداد والأمان. ومع ذلك، فإن غياب قوالب الموارد/المطالبة الصريحة وعدم وضوح دعم Roots/Sampling يقلل قليلاً من مرونته لبعض الاستخدامات المتقدمة.

درجة MCP

التقييم:
أعطي هذا الخادم MCP تقييمًا قويًا 7/10. فهو يغطي احتياجات المطورين الأساسية لأتمتة Meilisearch وسير عمل LLM، مع وثائق واضحة ودعم للأدوات الأساسية، لكنه يفتقر لبعض ميزات MCP المتقدمة والتعريفات الصريحة للموارد/المطالبات.