Minimalistisk SaaS-miljø med vektorgjorte Elasticsearch-koncepter

AI-agent til Elasticsearch MCP

Forbind dine agenter problemfrit til Elasticsearch-data ved hjælp af Model Context Protocol (MCP). Elasticsearch MCP Server muliggør naturlig sproginteraktion med dine Elasticsearch-indekser, hvilket giver teams mulighed for at udnytte søgning, analyse og dataopdagelse med velkendte, samtalebaserede grænseflader. Officiel support for Elasticsearch 8.x og 9.x sikrer stabilitet og bred kompatibilitet til virksomhedsdata-arbejdsgange.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Minimalistisk AI-agent, der forespørger Elasticsearch-indekser

Samtalebaseret adgang til Elasticsearch

Forvandl måden, du interagerer med Elasticsearch på, ved at muliggøre forespørgsler og kommandoer på naturligt sprog. MCP-serveren forbinder dine Elasticsearch-data med moderne AI-agenter, og automatiserer søgning, mapping og analysopgaver for hurtigere og smartere forretningsbeslutninger.

Naturlig sprog-søgning.
Udfør avancerede søgninger i Elasticsearch ved hjælp af hverdagssprog, så dataadgangen bliver intuitiv for alle brugere.
Indeksstyring.
Oplist, inspicér og administrér indekser og mappings direkte gennem AI-drevne samtaler.
Analyse & rapportering.
Automatisér dataanalyse med ES|QL-forespørgsler for hurtige indsigter og dynamisk rapportering.
Sikre forbindelser.
Understøtter både API-nøgle og basal autentificering og sikrer sikker, compliant dataadgang.
Minimalistisk Docker-implementering for Elasticsearch-integration

Fleksibel implementering & integration

Implementér Elasticsearch MCP Server hurtigt ved at bruge et simpelt Docker-image. Integrer med førende MCP-klienter som Claude Desktop eller Goose for sømløse AI-arbejdsgange og realtidsdataadgang.

Hurtig Docker-implementering.
Start MCP-serveren op på få minutter med officielle Docker-images og gør opsætning og skalering nemmere.
Understøttelse af flere protokoller.
Understøtter stdio, streamable-HTTP og SSE-protokoller for alsidige agentintegrationer.
Klientkompatibilitet.
Fungerer direkte med populære MCP-klienter og forbedrer samarbejde og produktivitet.
Minimalistisk værktøjskasse til Elasticsearch-agentoperationer

Avancerede Elasticsearch-værktøjer

Lås op for det fulde potentiale i din Elasticsearch-klynge. MCP-serveren giver direkte adgang til nøgleværktøjer som indeksoplistning, feltmapping, søgning, ES|QL-forespørgsler og shard-inspektion — alt sammen fra din AI-agent.

Omfattende værktøjssæt.
Få adgang til værktøjer til oplistning af indekser, hentning af mappings, udførsel af søgninger og mere — alt via din agent.
ES|QL-forespørgselsunderstøttelse.
Kør avancerede ES|QL-forespørgsler direkte via MCP-serveren for at låse op for handlingsrettede indsigter.

MCP-INTEGRATION

Tilgængelige Elasticsearch MCP-integrationsværktøjer

Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Elasticsearch MCP-integrationen:

list_indices

Oplist alle tilgængelige Elasticsearch-indekser til udforskning og integration.

get_mappings

Hent feltmappings for et specifikt Elasticsearch-indeks for at forstå dets datastruktur.

search

Udfør en Elasticsearch-søgning med query DSL for at finde relevante dokumenter.

esql

Udfør en ES|QL-forespørgsel for avanceret datahentning og analyse.

get_shards

Hent shard-information for alle eller specifikke indekser for at overvåge datadistribution.

Forbind Elasticsearch til AI med MCP Server

Forbind nemt dine Elasticsearch-data til enhver MCP-aktiveret klient for kraftfuld adgang, søgning og analyse via naturligt sprog. Kom i gang med vores eksperimentelle Docker-baserede server i dag.

Elastic hjemmesiden, der viser deres platformtilbud

Hvad er Elastic

Elastic er en førende virksomhed, der specialiserer sig i enterprise-søgning, observability og sikkerhedsløsninger drevet af Elasticsearch, deres open source, distribuerede søge- og analyseengine. Elastic tilbyder værktøjer til organisationer til at indsamle, gemme, søge, analysere og visualisere store datamængder i realtid. Deres løsninger bruges bredt til fuldtekstsøgning, log- og hændelsesdataanalyse, applikationsmonitorering, trusselsdetektering og meget mere. Elastics platform, som inkluderer Elasticsearch, Kibana, Beats og Logstash (Elastic Stack), gør virksomheder i stand til at opnå handlingsrettede indsigter fra deres data, forbedre driftsmæssig effektivitet og styrke sikkerheden i hele det digitale økosystem. Model Context Protocol (MCP)-serveren til Elasticsearch er designet til at forbinde AI-agenter eller applikationer direkte med Elasticsearch-indekser, hvilket muliggør sømløse forespørgsler og interaktion med komplekse data ved hjælp af naturligt sprog.

Muligheder

Hvad vi kan gøre med Elastic MCP-server

Elastic MCP-serveren giver en robust grænseflade til at interagere med Elasticsearch-data via naturligt sprog og agentbaserede integrationer. Brugere kan udnytte serveren til at forespørge, analysere og hente information fra Elasticsearch-indekser, automatisere data-arbejdsgange og bygge intelligente applikationer drevet af realtidsdata. MCP-serveren er særligt nyttig til at forbinde moderne AI-agenter og LLM'er til virksomhedsdata, hvilket gør det lettere at visualisere indsigter, generere rapporter og udføre avanceret analyse.

Naturlig sprogforespørgsel
Interagér med Elasticsearch-indekser ved hjælp af samtale- eller naturlige sprogkommandoer.
Realtidsdatahentning
Få adgang til og hent opdateret information fra store datasæt øjeblikkeligt.
Agentintegration
Forbind AI-agenter og LLM'er sømløst til Elasticsearch for forbedrede datadrevne muligheder.
Automatiseret analyse
Muliggør automatiserede arbejdsgange til dataanalyse, trenddetektering og rapportering.
Sikker datainteraktion
Sikr sikker, tilladelsesbaseret adgang og interaktion med følsomme virksomhedsdata.
Elastic blogindlæg, der forklarer MCP-serverintegration med AI-agenter

Sådan drager AI-agenter fordel af Elastic MCP-server

AI-agenter kan markant forbedre deres kapabiliteter ved at integrere med Elastic MCP-serveren. Ved at udnytte MCP-serverens naturlige sproggrænseflade og realtidsdataadgang kan AI-agenter udføre komplekse forespørgsler, opsummere store datasæt og levere handlingsrettede indsigter uden at skulle have dyb teknisk viden om Elasticsearch. Denne integration strømliner processen med at bygge intelligente systemer, der svarer dynamisk på forretningsdata og brugerforespørgsler, og giver organisationer mulighed for at skalere deres AI-løsninger effektivt og sikkert.