Typesense MCP Server

K čemu slouží „Typesense“ MCP Server?

Typesense MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP), která propojuje AI modely a asistenty s Typesense, open-source vyhledávačem. Jako prostředník umožňuje AI agentům objevovat, vyhledávat a analyzovat data v kolekcích Typesense. Tato integrace posiluje vývojářské workflow umožněním úloh, jako je dotazování databází, získávání dokumentů, analýza schémat i přístup k analytice kolekcí — přímo prostřednictvím nástrojů poháněných LLM. Vývojáři mohou využít Typesense MCP Server ke zvýšení schopností AI asistentů o kontextové a okamžité přístupy ke strukturovaným datům, což usnadňuje pokročilé vyhledávání, automatizaci i analytiku.

Seznam promptů

• analyze_collection
  Analyzuje strukturu a obsah zadané kolekce Typesense a poskytuje vhled do schémat a dokumentů.

Seznam zdrojů

• Výpis a přístup ke kolekcím pomocí typesense:// URI
  Zpřístupňuje kolekce Typesense jako zdroje dostupné přes standardizované URI adresy.
• Název kolekce, popis a počet dokumentů
  Každý zdroj poskytuje metadata jako název, popis a celkový počet dokumentů.
• Schéma v JSON formátu
  Schémata zdrojů lze získat ve formátu JSON pro snadnou integraci a kontrolu.

Seznam nástrojů

• typesense_query
  Vyhledává dokumenty v kolekcích Typesense s možností filtrování, výběru polí, třídění a omezení výsledků. Vrací odpovídající dokumenty s hodnotami relevance.
• typesense_get_document
  Získá konkrétní dokument dle ID z kolekce Typesense. Vrací kompletní data daného dokumentu.
• typesense_collection_stats
  Získá statistiky a metadata o kolekci Typesense, včetně počtu dokumentů a informací o schématu.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Vyhledávání a analytika databáze
  Hladce vyhledávejte a analyzujte velké datové sady v kolekcích Typesense, což LLM umožňuje odpovídat na dotazy a získávat insighty ze strukturovaných dat.
• Automatizované získávání dokumentů
  Získejte konkrétní dokumenty nebo záznamy dle ID pro workflow otázek a odpovědí, sumarizací či ověřování dokumentů.
• Prozkoumávání a analýza kolekcí
  Analyzujte struktury kolekcí, získejte data o schématech a pochopte rozložení dat pro lepší porozumění datasetům.
• Přístup k metadatům a schématům
  Programově přistupujte k metadatům a schématům kolekcí — užitečné pro dynamickou tvorbu UI nebo validaci dat.
• Filtrování a třídění řízené LLM
  Umožněte AI asistentům složité, uživatelsky řízené dotazy s pokročilými filtry a tříděním.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a přístup ke své Windsurf MCP konfiguraci.
2. Otevřete svůj .windrc nebo příslušný konfigurační soubor.
3. Přidejte Typesense MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

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

4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení kontrolou, že je Typesense MCP server uveden a dostupný.

Claude

1. Nainstalujte Node.js a získejte svůj Typesense API klíč.
2. Otevřete konfigurační panel systému Claude.
3. Vložte následující pod MCP servery:

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

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Otestujte spuštěním Typesense dotazu z rozhraní Claude.

Cursor

1. Ujistěte se, že je Node.js dostupný ve vašem systému.
2. Otevřete konfigurační soubor MCP pro Cursor.
3. Přidejte položku pro Typesense MCP Server:

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

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Potvrďte funkčnost MCP serveru výpisem dostupných nástrojů.

Cline

1. Nainstalujte Node.js a získejte svůj Typesense API klíč.
2. Najděte konfigurační soubor MCP pro Cline.
3. Vložte následující konfiguraci:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Cline.
5. Ověřte nastavení spuštěním ukázkového Typesense dotazu.

Zabezpečení API klíčů pomocí proměnných prostředí

Použijte pole env ve své konfiguraci pro bezpečné předání API klíčů, např.:

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

Jak použít tento MCP ve flozích

Použití MCP ve FlowHunt

Chcete-li integrovat MCP servery do svého workflow ve FlowHunt, začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

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

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

Po nastavení může nyní AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “typesense” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Typesense MCP Server je dobře zdokumentován s jasnými definicemi nástrojů, informacemi o zdrojích a instrukcemi k nastavení. Pokrývá klíčové funkce MCP, i když chybí zmínka o podpoře vzorkování nebo kořenů. Projekt je open source (MIT) a má určitou komunitní odezvu, což z něj činí solidní a funkční MCP server.

MCP skóre

Hodnocení: 8/10 — Typesense MCP Server nabízí robustní kompatibilitu s MCP, užitečné nástroje a přehlednou dokumentaci. Některé body ztrácí za chybějící explicitní podporu vzorkování/kořenů a nižší komunitní rozšířenost, ale jinak je vzorovým řešením ve své kategorii.