Serveur Elasticsearch MCP

Que fait le serveur “Elasticsearch” MCP ?

Le serveur Elasticsearch MCP est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) qui permet une interaction fluide avec les clusters Elasticsearch et OpenSearch. Agissant comme un pont entre les assistants IA et ces puissants moteurs de recherche, il permet aux utilisateurs d’effectuer des requêtes de recherche avancées, d’analyser les index et de gérer les clusters par programmation. En exposant une suite d’outils, le serveur permet aux développeurs d’automatiser les recherches de documents, la gestion des index et les opérations de cluster directement depuis leurs workflows pilotés par l’IA. Cela améliore la productivité pour des tâches comme l’exploration de données, la surveillance et la récupération de contenu, faisant du serveur Elasticsearch MCP un atout précieux pour intégrer la recherche en temps réel et l’analytique dans les environnements de développement IA.

Liste des Prompts

(Aucun modèle de prompt n’a été mentionné dans le dépôt. Section laissée intentionnellement vide.)

Liste des ressources

(Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.)

Liste des outils

• general_api_request : Effectuer une requête API HTTP générale vers Elasticsearch/OpenSearch, utile pour les API sans outils dédiés.
• list_indices : Lister tous les index du cluster.
• get_index : Récupérer des informations détaillées (mappings, paramètres, alias) pour un ou plusieurs index.
• create_index : Créer un nouvel index dans le cluster.
• delete_index : Supprimer un index existant du cluster.
• search_documents : Rechercher des documents dans les index.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion d’index : Créez et supprimez facilement des index, permettant aux développeurs d’automatiser les changements de schéma de données ou de gérer les environnements de test et de production.
• Exploration de cluster : Listez et inspectez les index pour surveiller la santé du cluster, les tendances d’utilisation et optimiser les stratégies de stockage.
• Recherche et extraction de données : Recherchez des documents avec des capacités de requête riches, facilitant l’extraction d’informations, l’analytique et la fourniture de contexte pour les agents IA.
• Interactions API personnalisées : Utilisez l’outil general_api_request pour accéder à tout point de terminaison API Elasticsearch/OpenSearch, permettant des diagnostics avancés ou des workflows personnalisés.
• Surveillance automatisée : Intégrez avec des assistants IA pour vérifier périodiquement l’état des index ou la santé du cluster, générant des alertes et des résumés pour les équipes ops.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous de disposer des prérequis nécessaires, comme Node.js et Docker (si vous conteneurisez).
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf (généralement windsurf.json ou équivalent).
3. Ajoutez le serveur Elasticsearch MCP à votre section mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "elasticsearch-mcp": {
         "command": "elasticsearch-mcp-server",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en contrôlant si le serveur apparaît dans votre tableau de bord MCP.

Sécurisation des clés API
Utilisez des variables d’environnement pour sécuriser les détails de connexion :

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

1. Installez les dépendances et assurez-vous que Claude prend en charge l’intégration MCP.
2. Ouvrez le fichier de configuration Claude.
3. Insérez le JSON suivant dans la section mcpServers :

   {
     "elasticsearch-mcp": {
       "command": "elasticsearch-mcp-server",
       "args": ["serve"]
     }
   }
   

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez l’intégration en lançant une requête de test.

Sécurisation des clés API

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

1. Vérifiez que les prérequis sont installés sur votre système.
2. Modifiez le fichier de configuration cursor.json.
3. Enregistrez le serveur comme suit :

   {
     "mcpServers": {
       "elasticsearch-mcp": {
         "command": "elasticsearch-mcp-server",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Cursor.
5. Testez la connexion au serveur depuis Cursor.

Sécurisation des clés API

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

1. Installez toutes les dépendances Cline.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez le serveur Elasticsearch MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "elasticsearch-mcp": {
         "command": "elasticsearch-mcp-server",
         "args": ["serve"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Validez l’intégration en exécutant un appel MCP.

Sécurisation des clés API

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et en le connectant à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “elasticsearch-mcp” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur Elasticsearch MCP offre d’excellents outils pour intégrer la recherche et la gestion des index dans les workflows IA, avec une documentation claire pour l’installation et l’utilisation. Cependant, l’absence de modèles de prompt, de ressources MCP explicites et aucune mention de Roots ou Sampling limite légèrement ses capacités clés en main pour des workflows agentiques plus avancés.

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