Solr Search MCP Server

Hvad gør “Solr Search” MCP Server?

Solr Search MCP Server fungerer som et integrationslag mellem Large Language Models (LLM’er) og Apache Solr, en kraftfuld open source søgeplatform. Ved at udnytte Model Context Protocol (MCP) gør denne server det muligt for AI-assistenter at søge, hente og interagere med dokumenter, der er gemt i Solr-samlinger. Den eksponerer Solrs søge- og hentefunktioner som standardiserede ressourcer og værktøjer, hvilket muliggør strømlinet, type-sikker og autentificeret adgang fra klientapplikationer. Udviklere kan bruge denne MCP-server til at give LLM’er avancerede søgefunktioner, herunder komplekse forespørgsler, dokumentfiltrering, sortering, paginering og direkte dokumenthentning—alt sammen i sikre, asynkrone workflows. Dette forbedrer udviklingsprocessen ved at gøre virksomhedssøgningskvalitet tilgængelig for AI-drevne systemer.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over ressourcer

• Solr Document Search Resource
  Eksponerer Solr-samlinger til MCP-klienter, så de kan søge i indekserede dokumenter.
• Document Retrieval Resource
  Muliggør hentning af specifikke dokumenter via deres unikke ID’er fra Solr-samlinger.
• Filtered and Sorted Results Resource
  Tilbyder avanceret filtrering og sortering af søgeforespørgsler for at forfine og organisere resultater.
• Paginated Search Results Resource
  Understøtter paginering for store sæt af søgeresultater, så klienter kan tilgå resultater i overskuelige bidder.

Liste over værktøjer

• Advanced Search Tool
  Giver LLM’er mulighed for at udføre komplekse Solr-forespørgsler via MCP-interface med forskellige søgeparametre.
• Document Fetch Tool
  Gør det muligt for LLM’er at hente fulde dokumentdetaljer via dokument-ID fra Solr.
• Asynchronous Query Execution Tool
  Kommunikerer med Solr på en ikke-blokerende måde for effektiv søgning og hentning.
• Authentication Tool (JWT)
  Giver sikker, autentificeret adgang til Solr-endpoints via MCP-serveren.

Anvendelsestilfælde for denne MCP-server

• Enterprise-dokumentsøgning
  Integrér med virksomhedens Solr-instans for at tilbyde LLM-drevet dokumentopslag og videnhentning til support- eller researchteams.
• Kodebasesøgning
  Brug Solr til at indeksere og søge i kode eller teknisk dokumentation, så udviklere kan forespørge og analysere kodebaser via AI-værktøjer.
• API-integration til smarte assistenter
  Giv digitale assistenter eller chatbots Solr-understøttet søgning til at besvare brugerspørgsmål fra store, strukturerede datasæt.
• Automatiseret rapportgenerering
  Hent og aggreger data fra Solr-samlinger for at generere forretningsrapporter eller analyser via AI-workflows.
• Sikker indholdslevering
  Kontroller adgang til følsomme dokumenter med JWT-autentificering, så kun autoriserede LLM-interaktioner får adgang til Solr-data.

Sådan sættes den op

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for at Python 3.11+, Docker og uv er installeret.
2. Find konfiguration: Åbn din Windsurf-konfigurationsfil.
3. Tilføj Solr Search MCP Server: Indsæt eller opdater mcpServers-objektet med Solr Search MCP-konfigurationen.
4. Gem og genstart: Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificér opsætning: Tjek at serveren kører og er tilgængelig.

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

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til følsomme data (f.eks. JWT-secrets).
Eksempel:

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

Claude

1. Forudsætninger: Installer nødvendige afhængigheder og Solr.
2. Redigér konfiguration: Åbn Claudes MCP-serverkonfigurationsfil.
3. Tilføj serverindgang: Indsæt MCP-serverens kommando og argumenter.
4. Genstart Claude: Genindlæs eller genstart Claude-backenden.
5. Test forbindelse: Tjek om MCP-handshake lykkes.

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

Cursor

1. Installer afhængigheder: Sørg for at Python 3.11+ og Docker er sat op.
2. Find Cursor-konfiguration: Find sektionen for MCP-servere.
3. Indsæt MCP-serverkonfiguration: Tilføj Solr Search-detaljer.
4. Anvend ændringer: Gem og genstart Cursor.
5. Validér: Kontroller at alt kører korrekt.

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

Cline

1. Forbered miljøet: Python, Docker og uv skal være installeret.
2. Åbn Cline-konfiguration: Find MCP-serverens konfigurationsblok.
3. Konfigurér server: Tilføj detaljer for Solr Search MCP.
4. Genstart Cline: Anvend konfigurationsændringer.
5. Tjek integration: Kør en testforespørgsel.

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

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 til din AI-agent:

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

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “solr-search” til navnet på din MCP-server og at indsætte din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Min mening: Denne MCP-server leverer robust Solr-integration og implementerer alle grundlæggende elementer for sikker, type-sikker og fleksibel dokumentsøgning. Dog mangler den eksplicitte prompt-skabeloner og omtale af Roots eller sampling-support, hvilket kan begrænse avancerede MCP-klientworkflows. Dokumentationen er solid for opsætning og brug, men mangler dybdegående MCP-specifikke funktioner.

MCP Score

Bedømmelse:
Baseret på ovenstående tabeller vil jeg vurdere denne MCP-server til 6/10. Den er funktionel og velfungerende med Solr, men mangler nogle MCP-økosystemfunktioner (som roots, sampling, prompt-skabeloner) og har ikke en tydelig open source-licens.