Agent IA pour Meilisearch MCP
Intégrez Meilisearch MCP avec n’importe quel LLM pour fournir une recherche et une gestion d’index conversationnelles ultra-rapides. Autorisez les assistants IA à gérer, rechercher et superviser Meilisearch via un protocole universel Model Context — sans apprentissage d’API. Débloquez un contrôle fluide des index et documents, des connexions dynamiques et l’accès à toutes les fonctionnalités en langage naturel.
Compatibilité universelle LLM
Connectez Meilisearch à tout client compatible MCP — y compris Claude, agents OpenAI et autres LLM — pour la gestion d’index et la recherche conversationnelles. Basculez dynamiquement entre les instances Meilisearch, gérez les clés API et contrôlez votre infrastructure de recherche en langage naturel, sans code.
- Connexions dynamiques.
- Basculez facilement entre les instances Meilisearch et mettez à jour les clés API en temps réel.
- Contrôle en langage naturel.
- Envoyez des commandes d’indexation et de recherche à Meilisearch à l’aide de prompts conversationnels avec n’importe quel LLM.
- Gestion sécurisée des clés API.
- Créez, mettez à jour et surveillez les clés API pour un contrôle d’accès précis instantanément.
- Zéro courbe d’apprentissage.
- Aucune nécessité d’apprendre l’API de Meilisearch — gérez la recherche et les données par dialogue.
Gestion complète de la recherche & des index
Permettez à votre IA de créer, gérer et superviser des index et documents dans Meilisearch. Ajoutez, mettez à jour et récupérez des documents, importez des données en masse et supprimez des index — tout cela via des interactions IA fluides. Débloquez des fonctions de recherche avancées, notamment filtres, multi-index, recherche sémantique et hybride.
- Recherche avancée.
- Recherchez avec filtres, tri, facettes, sur plusieurs index ou via des techniques sémantiques hybrides.
- Automatisation index & documents.
- Créez des index, ajoutez, mettez à jour et récupérez des documents, importez des données en masse — tout avec un assistant IA.
- Nettoyage facile des index.
- Supprimez des index et leurs documents en une seule commande conversationnelle.
Supervision full-stack & personnalisation
Surveillez la santé de votre instance Meilisearch, suivez les tâches d’indexation et ajustez les paramètres de recherche via des commandes pilotées par IA. Configurez les règles de classement, les facettes, la tolérance aux fautes de frappe et bien plus pour une pertinence et une performance optimale — le tout dans un seul workflow conversationnel.
- Supervision de santé & tâches.
- Suivez la progression de l’indexation, vérifiez l’état de santé et surveillez la performance système facilement.
- Paramètres de recherche personnalisables.
- Ajustez la pertinence, configurez les règles de classement, la tolérance aux fautes et les filtres — tout via l’IA.
- Sécurité & conformité.
- Définissez des permissions fines et surveillez l’utilisation des clés API pour un contrôle d’accès robuste.
INTÉGRATION MCP
Outils d’intégration Meilisearch MCP disponibles
Les outils suivants sont disponibles dans le cadre de l’intégration Meilisearch MCP :
- get-connection-settings
Affichez l’URL de connexion Meilisearch actuelle et l’état des clés API pour le serveur MCP.
- update-connection-settings
Mettez à jour l’URL Meilisearch et la clé API pour vous connecter à une autre instance Meilisearch.
- create-index
Créez un nouvel index de recherche avec une clé primaire personnalisée en option.
- list-indexes
Listez tous les index disponibles dans l’instance Meilisearch connectée.
- delete-index
Supprimez un index existant et tous les documents associés.
- get-index-metrics
Obtenez des métriques et statistiques détaillées pour un index donné.
- get-documents
Récupérez des documents d’un index avec gestion de la pagination.
- add-documents
Ajoutez ou mettez à jour des documents existants dans un index.
- search
Effectuez une recherche flexible sur un ou plusieurs index avec filtrage et tri avancés.
- get-settings
Affichez les paramètres actuels (règles de classement, facettes, etc.) pour un index donné.
- update-settings
Mettez à jour les paramètres d’index comme les règles de classement, facettes, champs recherchables, etc.
- get-keys
Listez toutes les clés API utilisées pour accéder à Meilisearch et leurs permissions.
- create-key
Créez une nouvelle clé API avec des permissions spécifiques pour un accès sécurisé.
- delete-key
Supprimez une clé API existante pour révoquer l’accès.
- get-task
Obtenez le statut et détails concernant une tâche Meilisearch spécifique.
- get-tasks
Listez les tâches dans Meilisearch avec filtres optionnels pour statut et type.
- cancel-tasks
Annulez les tâches en attente ou en file pour arrêter leur exécution.
- delete-tasks
Supprimez les tâches terminées de la liste des tâches Meilisearch.
- health-check
Effectuez une vérification de santé basique du serveur Meilisearch.
- get-health-status
Obtenez les informations complètes de statut de santé pour l’instance Meilisearch.
- get-version
Obtenez des informations sur la version actuelle de Meilisearch.
- get-stats
Récupérez les statistiques de la base comme le nombre de documents et la taille de stockage.
- get-system-info
Obtenez des informations système sur le serveur Meilisearch.
Boostez votre LLM avec une recherche ultra-rapide
Connectez n’importe quel assistant IA à Meilisearch en quelques minutes et libérez la puissance d’une recherche conversationnelle et d’une gestion de données avancée. Essayez le serveur MCP Meilisearch dès aujourd’hui !
Qu’est-ce que Meilisearch
Meilisearch est un moteur de recherche open source piloté par l’IA, conçu pour offrir des expériences de recherche ultra-rapides et hautement pertinentes pour tout site web ou application. En unifiant votre pile de recherche et d’IA dans une seule plateforme de récupération d’information, Meilisearch facilite l’intégration de capacités de recherche avancées avec une configuration minimale. La plateforme fournit des réponses search-as-you-type en moins de 50 millisecondes, un déploiement plug-n-play et une pertinence plein texte et sémantique prêtes à l’emploi. Meilisearch offre des fonctionnalités telles que la recherche vectorielle hybride, le facettage, le filtrage, la recherche multi-modale, la géorecherche, la recherche fédérée et des analyses avancées. Apprécié par les développeurs et les innovateurs du secteur, Meilisearch est également très convivial pour les développeurs, proposant des SDK robustes pour les langages et frameworks populaires, rendant l’intégration simple et efficace.
Fonctionnalités
Ce que l’on peut faire avec Meilisearch
Meilisearch permet aux développeurs et organisations de créer des expériences de recherche intuitives et haute performance pour leurs utilisateurs. Grâce à ses capacités étendues, vous pouvez enrichir vos produits digitaux avec des fonctionnalités avancées de récupération d’information pilotées par l’IA.
- Recherche ultra-rapide
- Offrez des résultats instantanés en moins de 50 ms pour une expérience utilisateur fluide.
- Recherche hybride & sémantique
- Combinez la recherche plein texte et vectorielle pour des résultats hautement contextuels et pertinents.
- Recherche multi-modale & fédérée
- Activez la recherche sur divers types de contenus (texte, image, audio, vidéo) et multiples sources de données simultanément.
- Intégration conviviale développeur
- Utilisez des SDK et APIs dans les langages et frameworks populaires pour une intégration rapide.
- Filtrage & facettage avancés
- Construisez des interfaces de recherche robustes avec facettes, filtrage et tri pour un contrôle granulaire.
- Analytique complète
- Obtenez des insights sur le comportement utilisateur et la performance de recherche grâce à l’analytique intégrée.
Qu’est-ce que Meilisearch
Les agents IA peuvent exploiter Meilisearch pour retrouver, filtrer et analyser rapidement de grands volumes de données structurées et non structurées. Cela permet aux agents d’accéder à l’information pertinente en temps réel, renforçant leurs capacités de raisonnement, de synthèse et de réponse. La pile de recherche hybride de Meilisearch (plein texte + sémantique) permet aux agents IA de comprendre contexte et intention, améliorant la précision et la pertinence globale de leurs réponses. Son intégration facile et sa haute performance en font une solution idéale pour créer des workflows RAG (Retrieval Augmented Generation), des applications basées sur LLM et des systèmes automatisés nécessitant un accès instantané à des données pertinentes.