Meilisearch MCP Server

Hvad gør “Meilisearch” MCP Server?

Meilisearch MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der muliggør problemfri interaktion mellem AI-assistenter (såsom LLM’er) og en Meilisearch-instans. Som en bro lader den AI-drevne klienter udføre databaseoperationer—som at administrere indekser, dokumenter, indstillinger og API-nøgler—direkte fra deres interface. Serveren understøtter dynamisk forbindelseskonfiguration, indbygget logning og smart søgning på tværs af indekser. Denne integration strømliner arbejdsgange for udviklere og gør det muligt at automatisere og overvåge søgeinfrastruktur-opgaver med naturligt sprog eller workflow-automatiseringsværktøjer.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er direkte nævnt i repositoryet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller filer.

Liste over Værktøjer

• Indeks- og dokumentstyring
  Giver klienter mulighed for at oprette, opdatere, slette og administrere Meilisearch-indekser og dokumenter gennem eksponerede funktioner.
• Indstillingskonfiguration og -styring
  Muliggør konfiguration af indeksindstillinger og andre driftsparametre via MCP-eksponerede handlinger.
• Opgavemonitorering og API-nøglehåndtering
  Tilbyder funktionalitet til at overvåge kørende opgaver og håndtere API-nøgler til Meilisearch sikkert.
• Dynamisk forbindelseskonfiguration
  Værktøjer til at se og opdatere Meilisearch-forbindelses-URL og API-nøgle under kørsel (get-connection-settings).

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Databaseindeks og dokumentstyring
  Udviklere kan automatisere oprettelse, opdatering og sletning af søgeindekser og dokumenter og strømline indholdsstyring.
• Konfiguration af søgeindstillinger
  Justér indeksindstillinger (som rangeringsregler eller synonymer) programmæssigt og muliggør hurtig eksperimentering og optimering.
• API-nøglehåndtering
  Opret, tilbagekald og roter API-nøgler til Meilisearch sikkert og understøt robust adgangskontrol i produktionsmiljøer.
• Opgavemonitorering
  Følg status på igangværende opgaver (som indeksopdateringer) for at sikre, at operationer gennemføres korrekt og fejl håndteres proaktivt.
• Dynamisk multi-instans-skift
  Skift med det samme mellem forskellige Meilisearch-instanser ved hjælp af dynamiske forbindelsesværktøjer og understøt udvikling og test på tværs af miljøer.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Node.js og Python ≥ 3.9 installeret.
2. Start din Meilisearch-instans og noter dens HTTP-adresse og API-nøgle.
3. Redigér din Windsurf-konfigurationsfil for at tilføje Meilisearch MCP-serveren.
4. Tilføj MCP-serverkonfigurationen med følgende JSON-udsnit:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf. Verificér MCP-serverforbindelsen.

Claude

1. Sørg for, at Python ≥ 3.9 er installeret og Meilisearch kører.
2. Se CLAUDE.md-filen for yderligere Claude-specifikke integrationsskridt, hvis de er tilgængelige.
3. Tilføj følgende konfiguration i din Claude-opsætning:

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

4. Genstart Claude og sikr, at MCP-serveren registreres.

Cursor

1. Installer Node.js og Python ≥ 3.9, og verificér at Meilisearch kører.
2. Åbn din Cursor-konfigurationsfil og tilføj MCP-serveren:

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

3. Gem og genstart Cursor. Bekræft serverfunktionalitet.

Cline

1. Forbered dit miljø med Python ≥ 3.9 og en kørende Meilisearch-instans.
2. Redigér Cline-konfigurationen for at inkludere MCP-serveren som følger:

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

3. Gem ændringer og genstart Cline. Test forbindelsen.

Sikring af API-nøgler
Brug altid miljøvariabler til at gemme følsomme data som API-nøgler. Eksempel:

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

Du kan også bruge "inputs" hvis din platform understøtter det, til yderligere runtime-hemmeligheder.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den med din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

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

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

Oversigt

Vores vurdering

Meilisearch MCP-serveren leverer robuste værktøjer til Meilisearch-automatisering og LLM-integration, med omfattende opsætnings- og sikkerhedsdokumentation. Fraværet af eksplicitte prompt-skabeloner/ressourcer og uklar support for Roots/Sampling begrænser dog fleksibiliteten i nogle avancerede brugsscenarier.

MCP-score

Bedømmelse:
Jeg vil give denne MCP-server en solid 7/10. Den dækker udvikleres væsentligste behov for Meilisearch-automatisering og LLM-workflows, med klar dokumentation og support for nøgleværktøjer, men mangler nogle avancerede MCP-funktioner og eksplicitte ressource-/promptdefinitioner.