Solr Search MCP Server

K čemu slouží “Solr Search” MCP Server?

Solr Search MCP Server slouží jako integrační vrstva mezi velkými jazykovými modely (LLM) a Apache Solr, výkonnou open-source platformou pro vyhledávání. Díky využití Model Context Protocolu (MCP) umožňuje tento server AI asistentům vyhledávat, získávat a pracovat s dokumenty uloženými v Solr kolekcích. Zpřístupňuje vyhledávací a získávací schopnosti Solr jako standardizované zdroje a nástroje, což umožňuje zjednodušený, typově bezpečný a autentizovaný přístup z klientských aplikací. Vývojáři mohou tento MCP server využít k rozšíření LLM o pokročilé vyhledávací funkce, včetně složitých dotazů, filtrování dokumentů, řazení, stránkování a přímého získávání dokumentů — to vše v bezpečných, asynchronních workflowech. Toto rozšíří možnosti vývoje tím, že podnikové vyhledávání zpřístupní AI systémům.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci nebo souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní prompt šablony.

Seznam zdrojů

• Zdroj pro vyhledávání dokumentů v Solr
  Zpřístupňuje Solr kolekce MCP klientům a umožňuje jim prohledávat indexované dokumenty.
• Zdroj pro získání dokumentu
  Umožňuje získat konkrétní dokument podle jeho unikátního ID ze Solr kolekce.
• Zdroj pro filtrování a řazení výsledků
  Poskytuje pokročilé filtrování a řazení výsledků vyhledávání pro jejich zpřehlednění a organizaci.
• Zdroj stránkovaných výsledků vyhledávání
  Podporuje stránkování pro rozsáhlé sady výsledků, takže klienti mohou získávat výsledky po dávkách.

Seznam nástrojů

• Pokročilý vyhledávací nástroj
  Umožňuje LLM provádět komplexní Solr dotazy přes MCP rozhraní, včetně různých parametrů vyhledávání.
• Nástroj pro načítání dokumentu
  Umožňuje LLM získat detailní informace o dokumentu podle jeho ID ze Solr.
• Nástroj pro asynchronní provádění dotazů
  Komunikuje se Solr neblokujícím způsobem pro efektivní vyhledávání a získávání.
• Nástroj pro autentizaci (JWT)
  Zajišťuje bezpečný, autentizovaný přístup k Solr endpointům skrze MCP server.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Podnikové vyhledávání dokumentů
  Integrace s firemními Solr instancemi pro LLM-poháněné vyhledávání a získávání znalostí pro týmy podpory či výzkumu.
• Prohledávání kódových základen
  Indexujte a vyhledávejte kód nebo technickou dokumentaci pomocí Solr a umožněte vývojářům dotazovat a analyzovat kódové základy přes AI nástroje.
• API integrace pro chytré asistenty
  Vybavte digitální asistenty nebo chatboty vyhledáváním podporovaným Solr pro odpovídání na dotazy uživatelů z rozsáhlých strukturovaných dat.
• Automatizované generování reportů
  Získávejte a agregujte data ze Solr kolekcí pro tvorbu obchodních reportů či analytik pomocí AI workflowů.
• Bezpečné doručování obsahu
  Řiďte přístup k citlivým dokumentům pomocí JWT autentizace a zajistěte, že pouze autorizované LLM mají přístup k datům v Solr.

Jak nastavit

Windsurf

1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalován Python 3.11+, Docker a uv.
2. Najděte konfiguraci: Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Solr Search MCP Server: Vložte nebo aktualizujte objekt mcpServers pomocí konfigurace Solr Search MCP.
4. Uložte a restartujte: Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení: Zkontrolujte, že server běží a je dostupný.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Zabezpečení API klíčů

Používejte proměnné prostředí pro citlivé údaje (např. JWT tajemství).
Příklad:

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"],
      "env": {
        "JWT_SECRET": "${JWT_SECRET}"
      },
      "inputs": {
        "solr_url": "http://localhost:8983/solr"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Předpoklady: Nainstalujte potřebné závislosti a Solr.
2. Upravit konfiguraci: Otevřete MCP konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte server: Vložte příkaz a argumenty MCP serveru.
4. Restartujte Claude: Znovu načtěte nebo restartujte backend Claude.
5. Otestujte spojení: Ověřte úspěšný MCP handshake.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Cursor

1. Nainstalujte závislosti: Ujistěte se, že je nastaven Python 3.11+ a Docker.
2. Otevřete konfiguraci Cursor: Najděte sekci MCP serverů.
3. Vložte konfiguraci MCP serveru: Přidejte informace Solr Search.
4. Aplikujte změny: Uložte a znovu spusťte Cursor.
5. Ověřte: Zkontrolujte funkčnost.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Cline

1. Připravte prostředí: Python, Docker a uv musí být nainstalovány.
2. Otevřete konfiguraci Cline: Najděte blok konfigurace MCP serveru.
3. Nakonfigurujte server: Přidejte údaje pro Solr Search MCP.
4. Restartujte Cline: Aplikujte změny v konfiguraci.
5. Ověřte integraci: Spusťte testovací dotaz.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflowu ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "solr-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Přehled

Můj názor: Tento MCP server nabízí robustní integraci se Solr a implementuje všechny základní funkce pro bezpečné, typově bezpečné a flexibilní vyhledávání dokumentů. Chybí však explicitní prompt šablony a není zmínka o Roots nebo podpoře samplingu, což může omezit pokročilé workflowy MCP klientů. Dokumentace je solidní ohledně nastavení a funkcionality, ale slabší v oblasti pokročilých MCP specifik.

MCP skóre

Hodnocení:
Na základě výše uvedených tabulek bych tento MCP server ohodnotil na 6/10. Je funkční a dobře integrovaný se Solr, ale postrádá některé funkce ekosystému MCP (jako roots, sampling, prompt šablony) a nemá jasnou open source licenci.