Elasticsearch MCP Server

Co dělá “Elasticsearch” MCP Server?

Elasticsearch MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP), která umožňuje bezproblémovou interakci s clustery Elasticsearch a OpenSearch. Funguje jako most mezi AI asistenty a těmito výkonnými vyhledávacími enginy a umožňuje uživatelům provádět pokročilé dotazy, analyzovat indexy a spravovat clustery programově. Díky sadě dostupných nástrojů mohou vývojáři automatizovat vyhledávání v dokumentech, správu indexů i operace s clusterem přímo ze svých AI workflow. To zvyšuje produktivitu při úlohách, jako je průzkum dat, monitoring a získávání obsahu, a činí z Elasticsearch MCP Serveru neocenitelný nástroj pro integraci vyhledávání a analytiky v reálném čase do AI vývojových prostředí.

Seznam promptů

(V repozitáři nebyly uvedeny žádné šablony promptů. Sekce zůstává záměrně prázdná.)

Seznam zdrojů

(V dostupné dokumentaci ani souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní MCP zdroje.)

Seznam nástrojů

• general_api_request: Proveďte obecný HTTP API požadavek na Elasticsearch/OpenSearch, užitečné pro API bez dedikovaného nástroje.
• list_indices: Vylistujte všechny indexy v clusteru.
• get_index: Získejte detailní informace (mapování, nastavení, aliasy) pro jeden nebo více indexů.
• create_index: Vytvořte nový index v clusteru.
• delete_index: Smažte existující index z clusteru.
• search_documents: Vyhledávejte dokumenty v rámci indexů.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Správa indexů: Snadné vytváření a mazání indexů umožňuje automatizovat změny datového schématu nebo spravovat prostředí pro testování a produkci.
• Průzkum clusteru: Seznamte se s indexy a sledujte zdraví clusteru, vzory využití či optimalizujte strategie ukládání.
• Vyhledávání a získávání dat: Vyhledávejte dokumenty pomocí bohatých dotazů, usnadněte analýzu, získávání informací i poskytování kontextu pro AI agenty.
• Vlastní API interakce: Pomocí nástroje general_api_request můžete přistupovat k jakémukoliv API endpointu Elasticsearch/OpenSearch, což umožňuje pokročilou diagnostiku nebo vlastní workflow.
• Automatizovaný monitoring: Propojte s AI asistenty pro pravidelné kontroly stavu indexů či clusteru a generujte upozornění a reporty pro provozní týmy.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte potřebné předpoklady, jako Node.js a Docker (v případě využití kontejneru).
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf (obvykle windsurf.json nebo podobný).
3. Přidejte Elasticsearch MCP Server do sekce mcpServers:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení tím, že server uvidíte ve svém MCP dashboardu.

Zabezpečení API klíčů Pro připojovací údaje použijte proměnné prostředí:

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

Claude

1. Nainstalujte potřebné závislosti a ověřte podporu MCP integrace v Claude.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Vložte následující JSON do sekce mcpServers:

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

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Ověřte integraci testovacím dotazem.

Zabezpečení API klíčů

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

Cursor

1. Ujistěte se, že jsou na vašem systému nainstalovány všechny předpoklady.
2. Upravte konfigurační soubor cursor.json.
3. Zaregistrujte server následovně:

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

4. Uložte soubor a restartujte Cursor.
5. Otestujte připojení serveru v rámci Cursor.

Zabezpečení API klíčů

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

Cline

1. Nainstalujte všechny závislosti Cline.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte Elasticsearch MCP Server:

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

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte integraci vykonáním MCP požadavku.

Zabezpečení API klíčů

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

Jak používat tento MCP uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt přidejte MCP komponentu do toku a propojte ji se svým AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do části systémové konfigurace MCP vložte detail svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “elasticsearch-mcp” na skutečný název svého MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Elasticsearch MCP Server poskytuje vynikající nástroje pro integraci vyhledávání a správy indexů do AI workflow a disponuje kvalitní dokumentací k nastavení a použití. Nedostatek prompt šablon, explicitních MCP zdrojů a chybějící zmínka o Roots či Sampling však mírně omezuje jeho možnosti pro pokročilejší agentická workflow.

MCP skóre