Elasticsearch MCP Server

Hvad laver “Elasticsearch” MCP Server?

Elasticsearch MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-implementering, der muliggør problemfri interaktion med Elasticsearch- og OpenSearch-klynger. Som en bro mellem AI-assistenter og disse kraftfulde søgemaskiner gør den det muligt for brugere at udføre avancerede søgeforespørgsler, analysere indekser og administrere klynger programmatisk. Ved at udstille en række værktøjer giver serveren udviklere mulighed for at automatisere dokumentsøgninger, indeksstyring og klyngeoperationer direkte fra deres AI-drevne arbejdsgange. Dette øger produktiviteten i opgaver som dataudforskning, overvågning og indhentning af indhold, hvilket gør Elasticsearch MCP Server til et uvurderligt aktiv for at integrere realtidssøgning og analysemuligheder i AI-udviklingsmiljøer.

Liste over Prompts

(Ingen promptskabeloner blev nævnt i repoet. Sektionen er bevidst efterladt tom.)

Liste over Ressourcer

(Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller i repo-filer.)

Liste over Værktøjer

• general_api_request: Udfør en generel HTTP API-anmodning til Elasticsearch/OpenSearch, nyttig til API’er uden dedikerede værktøjer.
• list_indices: List alle indekser i klyngen.
• get_index: Hent detaljeret information (mappings, indstillinger, aliasser) for et eller flere indekser.
• create_index: Opret et nyt indeks i klyngen.
• delete_index: Slet et eksisterende indeks fra klyngen.
• search_documents: Søg efter dokumenter inden for indekser.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Indeksstyring: Opret og slet let indekser, så udviklere kan automatisere ændringer i dataskema eller administrere miljøer til test og produktion.
• Klyngeudforskning: List og inspicér indekser for at overvåge klyngehelbred, brugsmønstre og optimere lagringsstrategier.
• Data­søgning og -hentning: Søg efter dokumenter med rige forespørgselsmuligheder, hvilket letter informationsudtræk, analyser og konteksttilførsel til AI-agenter.
• Brugerdefinerede API-interaktioner: Brug værktøjet general_api_request for at tilgå ethvert Elasticsearch/OpenSearch API-endpoint, hvilket muliggør avanceret diagnostik eller tilpassede arbejdsgange.
• Automatiseret overvågning: Integrer med AI-assistenter for periodisk at tjekke indeksstatus eller klyngehelbred og generere alarmer og opsummeringer til driftsteams.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har de nødvendige forudsætninger, såsom Node.js og Docker (hvis du containeriserer).
2. Åbn din Windsurf-konfigurationsfil (typisk windsurf.json eller tilsvarende).
3. Tilføj Elasticsearch MCP Server til dit mcpServers-afsnit:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér opsætningen ved at tjekke, om serveren vises i dit MCP-dashboard.

Sikring af API-nøgler Brug miljøvariabler til at beskytte forbindelsesoplysninger:

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

Claude

1. Installer afhængigheder og sørg for, at Claude understøtter MCP-integration.
2. Åbn Claude-konfigurationsfilen.
3. Indsæt følgende JSON i mcpServers-afsnittet:

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

4. Gem ændringerne og genstart Claude.
5. Bekræft integrationen ved at køre en testforespørgsel.

Sikring af API-nøgler

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

Cursor

1. Sørg for, at forudsætninger er installeret på dit system.
2. Rediger konfigurationsfilen cursor.json.
3. Registrér serveren således:

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

4. Gem filen og genstart Cursor.
5. Test serverforbindelsen i Cursor.

Sikring af API-nøgler

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

Cline

1. Installer alle Cline-afhængigheder.
2. Åbn din Cline-konfigurationsfil.
3. Tilføj Elasticsearch MCP Server:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Valider integrationen ved at udføre et MCP-kald.

Sikring af API-nøgler

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “elasticsearch-mcp” til navnet på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Elasticsearch MCP Server tilbyder fremragende værktøjer til at integrere søgning og indeksstyring i AI-arbejdsgange og har solid dokumentation for opsætning og brug. Dog begrænser manglen på promptskabeloner, eksplicitte MCP-ressourcer og ingen omtale af Roots eller Sampling dens out-of-the-box muligheder for mere avancerede agentiske arbejdsgange.

MCP-score