Typesense MCP Server

Hvad laver “Typesense” MCP Server?

Typesense MCP Server er en implementering af Model Context Protocol (MCP), der forbinder AI-modeller og -assistenter med Typesense, en open source-søgemaskine. Ved at fungere som mellemled giver den AI-agenter mulighed for at opdage, søge og analysere data i Typesense-kollektioner. Denne integration styrker udviklingsarbejdsgange ved at gøre det muligt at forespørge databaser, hente dokumenter, analysere skemaer og tilgå kollektionsstatistik — direkte via LLM-drevne værktøjer. Udviklere kan bruge Typesense MCP Server til at berige AI-assistenters evner med realtids, kontekstbevidst adgang til strukturerede data og dermed fremme avanceret søgning, automatisering og analyse.

Liste over Prompts

• analyze_collection
  Analysér strukturen og indholdet af en angivet Typesense-kollektion for at afdække skema- og dokumentindsigter.

Liste over Ressourcer

• List og tilgå kollektioner via typesense:// URI’er
  Eksponerer Typesense-kollektioner som ressourcer tilgængelige via standardiserede URI’er.
• Kollektionsnavn, beskrivelse og dokumentantal
  Hver ressource giver metadata såsom navn, beskrivelse og det samlede antal dokumenter.
• JSON MIME-type til skemaadgang
  Ressourceskemaer kan tilgås i JSON-format for nem integration og inspektion.

Liste over Værktøjer

• typesense_query
  Søg efter dokumenter i Typesense-kollektioner med filtrering, feltudvælgelse, sortering og resultatbegrænsning. Returnerer matchende dokumenter med relevansscore.
• typesense_get_document
  Hent et specifikt dokument via dets ID fra en Typesense-kollektion. Returnerer alle dokumentets data.
• typesense_collection_stats
  Få statistik og metadata om en Typesense-kollektion, inklusive dokumentantal og skemainformation.

Brugsscenarier for denne MCP Server

• Databasesøgning og analyse
  Søg og analyser store datasæt i Typesense-kollektioner, så LLM’er kan besvare spørgsmål og fremfinde indsigter fra strukturerede data.
• Automatiseret dokumenthentning
  Hent specifikke dokumenter eller poster via ID til fx dokument Q&A, opsummering eller verificeringsarbejdsgange.
• Kollektionsudforskning og analyse
  Analysér kollektionsstrukturer, få skemadata frem og forstå datasætfordelinger for bedre datasætforståelse.
• Metadata- og skemaadgang
  Tilgå programmæssigt kollektionsmetadata og -skema — nyttigt til dynamisk UI-generering eller datavalidering.
• LLM-drevet filtrering og sortering
  Giv AI-assistenter mulighed for komplekse, brugerdefinerede forespørgsler med avancerede filtre og sorteringsmuligheder.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installeret og adgang til din Windsurf MCP-konfiguration.
2. Åbn din .windrc eller relevant konfigurationsfil.
3. Tilføj Typesense MCP Server ved at bruge følgende JSON-snippet:

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

4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Verificér opsætningen ved at tjekke om Typesense MCP-serveren er listet og tilgængelig.

Claude

1. Installer Node.js og få din Typesense API-nøgle.
2. Åbn Claude systemets konfigurationspanel.
3. Indsæt følgende under MCP-servere:

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

4. Gem ændringer og genstart Claude.
5. Test ved at køre en Typesense-forespørgsel fra Claude-interfacet.

Cursor

1. Sørg for at Node.js er tilgængelig på dit system.
2. Åbn Cursors MCP-konfigurationsfil.
3. Tilføj Typesense MCP Server-indgangen:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Bekræft at MCP-serveren kører ved at liste tilgængelige værktøjer.

Cline

1. Installer Node.js og få din Typesense API-nøgle.
2. Find Clines MCP-konfigurationsfil.
3. Indsæt følgende konfiguration:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Cline.
5. Verificér opsætningen ved at køre en eksempel-Typesense-forespørgsel.

Sikring af API-nøgler med miljøvariabler

Brug feltet env i din konfiguration til sikkert at videregive API-nøgler, f.eks.:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang 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. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i systemets MCP-konfigurationssektion ved at bruge dette JSON-format:

{
  "typesense": {
    "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 “typesense” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Typesense MCP Server er veldokumenteret med klare værktøjsdefinitioner, ressourcebeskrivelser og opsætningsvejledninger. Den dækker centrale MCP-funktionaliteter, men mangler omtale af sampling eller roots-support. Projektet er open source (MIT) og har et vist community-engagement, hvilket gør det til en solid, funktionel MCP-server.

MCP-score

Bedømmelse: 8/10 — Typesense MCP Server leverer robust MCP-kompatibilitet, nyttige værktøjer og klar dokumentation. Den mister få point for manglende eksplicit sampling/roots-support og lavere community-adoption, men er ellers eksemplarisk i sin kategori.