Meilisearch MCP Server

K čemu slouží „Meilisearch“ MCP Server?

Meilisearch MCP Server je server Model Context Protocolu (MCP), který umožňuje plynulou interakci mezi AI asistenty (například LLM) a instancí Meilisearch. Funguje jako most, který AI klientům umožňuje provádět databázové operace — jako je správa indexů, dokumentů, nastavení i API klíčů — přímo z jejich rozhraní. Server podporuje dynamickou konfiguraci připojení, vestavěné logování a chytré vyhledávání napříč indexy. Tato integrace zjednodušuje workflow vývojářům, kteří tak mohou automatizovat i monitorovat vyhledávací úlohy pomocí přirozeného jazyka nebo automatizačních nástrojů.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou přímo uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci nebo souborech nejsou explicitně popsány MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• Správa indexů a dokumentů
  Umožňuje klientům vytvářet, aktualizovat, mazat a spravovat indexy a dokumenty Meilisearch prostřednictvím vystavených funkcí.
• Konfigurace a správa nastavení
  Umožňuje nastavovat parametry indexů a další provozní parametry pomocí MCP akcí.
• Sledování úloh a správa API klíčů
  Poskytuje funkce pro monitoring běžících úloh a bezpečnou správu API klíčů pro Meilisearch.
• Dynamická konfigurace připojení
  Nástroje pro zobrazení a úpravu URL připojení na Meilisearch a API klíče za běhu (get-connection-settings).

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Správa databázových indexů a dokumentů
  Vývojáři mohou automatizovat vytváření, aktualizaci a mazání vyhledávacích indexů a dokumentů, čímž zjednoduší správu obsahu.
• Konfigurace vyhledávacích nastavení
  Programově měnit nastavení indexů (například pravidla řazení nebo synonyma), což umožňuje rychlé experimentování a optimalizaci.
• Správa API klíčů
  Bezpečně vytvářet, rušit a rotovat API klíče pro Meilisearch a tím posílit kontrolu přístupu v produkčních prostředích.
• Sledování úloh
  Sledovat stav probíhajících úloh (například aktualizace indexů), aby bylo zajištěno jejich úspěšné dokončení a včasné řešení chyb.
• Dynamické přepínání mezi instancemi
  Okamžitě přepínat mezi různými instancemi Meilisearch pomocí dynamických nástrojů, což podporuje vývoj i testování ve více prostředích.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a Python ≥ 3.9.
2. Spusťte svoji instanci Meilisearch a poznamenejte si její HTTP adresu a API klíč.
3. Upravte svůj konfigurační soubor Windsurf a přidejte Meilisearch MCP server.
4. Přidejte konfiguraci MCP serveru pomocí tohoto JSON úryvku:

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

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf. Ověřte konektivitu MCP serveru.

Claude

1. Ujistěte se, že je nainstalován Python ≥ 3.9 a Meilisearch běží.
2. V případě potřeby nahlédněte do souboru CLAUDE.md pro další kroky specifické pro Claude.
3. Přidejte následující konfiguraci do svého Claude setupu:

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

4. Restartujte Claude a ujistěte se, že MCP server byl detekován.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a Python ≥ 3.9 a ověřte, že Meilisearch běží.
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Cursor a přidejte záznam o MCP serveru:

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

3. Uložte a restartujte Cursor. Ověřte funkčnost serveru.

Cline

1. Připravte své prostředí s Pythonem ≥ 3.9 a běžící instancí Meilisearch.
2. Upravte konfiguraci Cline a přidejte MCP server takto:

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

3. Uložte změny a restartujte Cline. Otestujte konektivitu.

Zabezpečení API klíčů
Vždy používejte environment proměnné pro uložení citlivých údajů, jako jsou API klíče. Příklad:

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

Pokud to vaše platforma podporuje, můžete pro dodatečná tajemství použít také "inputs".

Jak tento MCP použít uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

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

Klikněte na komponentu MCP a otevřete panel konfigurace. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v následujícím JSON formátu:

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

Po nastavení je AI agent schopen použít tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “meilisearch-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vaši vlastní.

Přehled

Náš názor

Meilisearch MCP server nabízí robustní nástroje pro automatizaci Meilisearch i LLM integraci, s přehlednou dokumentací k nastavení a zabezpečení. Absence explicitních šablon promptů/zdrojů a nejasná podpora Roots/Sampling však mírně omezuje flexibilitu pro některé pokročilé scénáře.

MCP skóre

Hodnocení:
Tento MCP server bych hodnotil solidními 7/10. Pokrývá klíčové potřeby vývojářů pro automatizaci Meilisearch a LLM workflow, má jasnou dokumentaci i podporu pro hlavní nástroje, ale postrádá některé pokročilé MCP funkce a explicitní definice zdrojů/promptů.