
Integración del Servidor MCP de OpenSearch
El Servidor MCP de OpenSearch permite la integración fluida de OpenSearch con FlowHunt y otros agentes de IA, permitiendo el acceso programático a funciones de ...
Integra búsquedas y recuperaciones potentes de Solr en tus flujos de IA. El Servidor MCP de Búsqueda Solr conecta los LLMs con búsqueda empresarial de documentos, consultas avanzadas y acceso seguro a Solr, directamente en FlowHunt.
El Servidor MCP de Búsqueda Solr funciona como una capa de integración entre los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) y Apache Solr, una potente plataforma de búsqueda open source. Aprovechando el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), este servidor permite que los asistentes de IA busquen, recuperen e interactúen con documentos almacenados en colecciones Solr. Expone las capacidades de búsqueda y recuperación de Solr como recursos y herramientas estandarizadas, permitiendo acceso simplificado, con tipado seguro y autenticado desde aplicaciones cliente. Los desarrolladores pueden usar este servidor MCP para potenciar los LLMs con funciones avanzadas de búsqueda, incluidas consultas complejas, filtrado de documentos, ordenación, paginación y recuperación directa de documentos, todo dentro de flujos de trabajo seguros y asíncronos. Esto mejora los procesos de desarrollo al poner búsqueda de nivel empresarial a disposición de sistemas impulsados por IA.
No se mencionan plantillas de prompt explícitas en la documentación o archivos del repositorio disponibles.
uv
instalados.mcpServers
con la configuración MCP de Solr.{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"]
}
}
}
Usa variables de entorno para datos sensibles (por ejemplo, secretos JWT).
Ejemplo:
{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"],
"env": {
"JWT_SECRET": "${JWT_SECRET}"
},
"inputs": {
"solr_url": "http://localhost:8983/solr"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"]
}
}
}
uv
.{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"]
}
}
}
Uso de MCP en FlowHunt
Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:
Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:
{
"solr-search": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutamcp/url"
}
}
Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “solr-search” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.
Sección | Disponibilidad | Detalles/Notas |
---|---|---|
Resumen | ✅ | Lista de características y resumen general disponible en README.md |
Lista de Prompts | ⛔ | No se encontraron plantillas de prompt |
Lista de Recursos | ✅ | Búsqueda Solr, recuperación, filtrado, ordenación, paginación |
Lista de Herramientas | ✅ | Búsqueda avanzada, obtención por ID, consultas asíncronas, JWT |
Protección de Claves API | ✅ | Archivo .env.example y configuración documentada para JWT/auth |
Soporte de Sampling (menos importante) | ⛔ | No mencionado |
Mi opinión: Este servidor MCP proporciona una integración robusta con Solr e implementa todo lo básico para una búsqueda de documentos segura, con tipado y flexible. Sin embargo, carece de plantillas de prompt explícitas y no menciona Roots ni soporte de sampling, lo que podría limitar flujos de trabajo avanzados de clientes MCP. La documentación es sólida para la configuración y funcionalidad, pero escasa en características profundas específicas de MCP.
¿Tiene LICENSE? | ⛔ (No se detectó archivo LICENSE) |
---|---|
¿Tiene al menos una herramienta? | ✅ |
Número de Forks | 0 |
Número de Stars | 1 |
Calificación:
Con base en las tablas anteriores, calificaría este servidor MCP con un 6/10. Es funcional y está bien integrado con Solr, pero carece de algunas características del ecosistema MCP (como roots, sampling, plantillas de prompt), y no tiene una licencia open source clara.
Actúa como un puente entre los LLMs y Apache Solr, exponiendo acceso seguro, autenticado y con tipado seguro a las capacidades de búsqueda, filtrado, ordenación y recuperación de documentos de Solr dentro de FlowHunt y otros clientes compatibles con MCP.
Proporciona búsqueda de documentos en Solr, recuperación de documentos por ID, filtrado y ordenación avanzada, búsqueda paginada, ejecución avanzada de consultas, operaciones asíncronas y autenticación basada en JWT.
Los casos de uso típicos incluyen búsqueda empresarial de documentos, exploración de bases de código, recuperación de conocimientos con IA, generación automática de informes y entrega segura de contenido con control de acceso.
Utiliza variables de entorno para almacenar e inyectar datos sensibles como secretos JWT y URLs de Solr. La documentación proporciona ejemplos para cada cliente soportado.
No se incluyen características explícitas de plantillas de prompt o sampling en la implementación actual.
No tiene un archivo LICENSE, por lo que no está claramente abierto en este momento.
Conecta tus LLMs a Solr para búsquedas de documentos rápidas, seguras y avanzadas. Prueba el Servidor MCP de Búsqueda Solr en FlowHunt para potenciar tus agentes de IA.
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