خادم Typesense MCP

ماذا يفعل خادم “Typesense” MCP؟

يُعد خادم Typesense MCP تنفيذًا لبروتوكول سياق النموذج (MCP) يربط نماذج ومساعدي الذكاء الاصطناعي بـ Typesense، وهو محرك بحث مفتوح المصدر. من خلال عمله كوسيط، يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي باكتشاف، والبحث، وتحليل البيانات ضمن مجموعات Typesense. تتيح هذه التكاملات تعزيز سير العمل البرمجي عبر مهام مثل استعلام قواعد البيانات، واسترجاع المستندات، وتحليل المخططات، والوصول إلى إحصائيات المجموعات — مباشرة عبر أدوات مدعومة بنماذج لغوية كبيرة. يمكن للمطورين استخدام خادم Typesense MCP لإثراء قدرات مساعدي الذكاء الاصطناعي بإمكانية وصول آنية وواعية للسياق إلى البيانات المهيكلة، مما يسهل البحث، والأتمتة، والتحليلات المحسّنة.

قائمة الأوامر

• analyze_collection
  تحليل هيكل ومحتوى مجموعة Typesense معينة للكشف عن المخطط وأفكار حول المستندات.

قائمة الموارد

• سرد والوصول إلى المجموعات عبر URIs من نوع typesense://
  إتاحة مجموعات Typesense كموارد يمكن الوصول إليها عبر URIs موحدة.
• اسم المجموعة، والوصف، وعدد المستندات
  كل مورد يوفر بيانات تعريف مثل الاسم، والوصف، وإجمالي عدد المستندات.
• نوع MIME بصيغة JSON للوصول إلى المخطط
  يمكن الوصول إلى مخططات الموارد بصيغة JSON لسهولة التكامل والفحص.

قائمة الأدوات

• typesense_query
  البحث عن مستندات في مجموعات Typesense مع إمكانيات التصفية، وتحديد الحقول، والترتيب، وحدود النتائج. يُعيد المستندات المطابقة مع درجات الصلة.
• typesense_get_document
  استرجاع مستند محدد عبر معرّفه من مجموعة Typesense. يعيد بيانات المستند الكاملة.
• typesense_collection_stats
  الحصول على إحصائيات وبيانات تعريف حول مجموعة Typesense، بما يشمل عدد المستندات ومعلومات المخطط.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• بحث وتحليل قواعد البيانات
  البحث والتحليل السلس لمجموعات بيانات ضخمة ضمن مجموعات Typesense، مما يمكّن النماذج اللغوية الكبيرة من الإجابة على الأسئلة واستخلاص الأفكار من بيانات مهيكلة.
• استرجاع المستندات بشكل آلي
  استرجاع مستندات أو إدخالات معينة عبر المعرّف لدعم تدفقات الأسئلة والأجوبة، أو التلخيص، أو التحقق.
• استكشاف وتحليل المجموعات
  تحليل هياكل المجموعات، واستخلاص بيانات المخطط، وفهم توزيعات البيانات لتحسين فهم مجموعات البيانات.
• الوصول إلى بيانات التعريف والمخطط
  الوصول برمجيًا إلى بيانات تعريف المجموعة والمخطط — مفيد لتوليد واجهات مستخدم ديناميكية أو لمهام التحقق من صحة البيانات.
• تصفية وفرز مدفوعة بالنموذج اللغوي الكبير
  تمكين مساعدي الذكاء الاصطناعي من تنفيذ استعلامات معقدة موجهة من المستخدم مع عوامل تصفية وفرز متقدمة.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js وامتلاكك لإعداد Windsurf MCP.
2. افتح ملف الإعداد .windrc أو الملف المناسب.
3. أضف خادم Typesense MCP باستخدام المقطع JSON التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "typesense": {
         "command": "npx",
         "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
         "env": {
           "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ ملف الإعداد وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من الإعداد عبر التأكد من إدراج خادم Typesense MCP وإمكانية الوصول إليه.

Claude

1. قم بتثبيت Node.js واحصل على مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Typesense.
2. افتح لوحة إعداد نظام Claude.
3. أدخل ما يلي ضمن خوادم MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "typesense": {
         "command": "npx",
         "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
         "env": {
           "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
5. اختبر عبر تنفيذ استعلام Typesense من واجهة Claude.

Cursor

1. تأكد من توفر Node.js على نظامك.
2. افتح ملف إعداد MCP الخاص بـ Cursor.
3. أضف مدخل خادم Typesense MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "typesense": {
         "command": "npx",
         "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
         "env": {
           "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. تأكد من تشغيل خادم MCP عبر سرد الأدوات المتاحة.

Cline

1. قم بتثبيت Node.js واحصل على مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Typesense.
2. حدد موقع ملف إعداد MCP الخاص بـ Cline.
3. أدخل الإعداد التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "typesense": {
         "command": "npx",
         "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
         "env": {
           "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعداد وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من الإعداد عبر تنفيذ استعلام Typesense تجريبي.

تأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة

استخدم الحقل env في الإعداد الخاص بك لتمرير مفاتيح API بأمان، مثل:

{
  "mcpServers": {
    "typesense": {
      "command": "npx",
      "args": ["@typesense/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "TYPESENSE_API_KEY": "your-typesense-api-key"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا الـ MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

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

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

{
  "typesense": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي الآن استخدام هذا الـ MCP كأداةٍ مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “typesense” إلى اسم خادم MCP الحقيقي لديك واستبدال الرابط بالرابط الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

خادم Typesense MCP موثق بشكل جيد مع تعريفات أدوات واضحة وتفاصيل موارد وتعليمات إعداد مفصلة. يغطي الوظائف الرئيسية لـ MCP، لكنه يفتقر لذكر دعم العينات أو الجذور. المشروع مفتوح المصدر (MIT) ويحظى ببعض التفاعل المجتمعي، مما يجعله خادم MCP قوي وعملي.

درجة MCP

التقييم: 8/10 — يوفر خادم Typesense MCP توافقًا قويًا مع MCP، وأدوات مفيدة، وتوثيقًا واضحًا. يخسر بعض النقاط لعدم وجود دعم صريح للعينات/الجذور وقلة التبني المجتمعي، لكنه يُعد نموذجيًا لفئته.