Serveur MCP de Recherche Solr

Que fait le Serveur MCP “Solr Search” ?

Le Serveur MCP de Recherche Solr joue le rôle de couche d’intégration entre les Large Language Models (LLMs) et Apache Solr, une plateforme de recherche open source puissante. En s’appuyant sur le Model Context Protocol (MCP), ce serveur permet aux assistants IA de rechercher, récupérer et interagir avec des documents stockés dans des collections Solr. Il expose les fonctionnalités de recherche et de retrait de Solr comme ressources et outils standardisés, permettant un accès simplifié, typé et authentifié depuis les applications clientes. Les développeurs peuvent utiliser ce serveur MCP pour offrir aux LLMs des fonctions de recherche avancées, incluant des requêtes complexes, le filtrage de documents, le tri, la pagination et le retrait direct de documents—le tout dans des workflows sécurisés et asynchrones. Cela permet aux systèmes pilotés par IA de bénéficier d’une recherche de niveau entreprise dans leur développement.

Liste des prompts

Il n’existe pas de modèles de prompt explicites dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

• Ressource de recherche de documents Solr
  Expose les collections Solr aux clients MCP, leur permettant d’effectuer des recherches sur les documents indexés.
• Ressource de retrait de document
  Permet de récupérer des documents spécifiques par leur identifiant unique depuis les collections Solr.
• Ressource de résultats filtrés et triés
  Fournit un filtrage et un tri avancés sur les requêtes de recherche pour affiner et organiser les résultats.
• Ressource de résultats paginés
  Prend en charge la pagination pour les grands ensembles de résultats de recherche, afin d’accéder aux résultats par lots.

Liste des outils

• Outil de recherche avancée
  Permet aux LLMs d’effectuer des requêtes Solr complexes via l’interface MCP, en prenant en charge divers paramètres de recherche.
• Outil de récupération de document
  Permet aux LLMs de récupérer tous les détails d’un document par son identifiant depuis Solr.
• Outil d’exécution asynchrone de requêtes
  Communique avec Solr de manière non bloquante pour une recherche et un retrait efficaces.
• Outil d’authentification (JWT)
  Fournit un accès sécurisé et authentifié aux endpoints Solr via le serveur MCP.

Cas d’usages de ce serveur MCP

• Recherche documentaire d’entreprise
  Intégrez-vous aux instances Solr de l’entreprise pour offrir une recherche documentaire pilotée par LLMs et la récupération de connaissances pour les équipes support ou recherche.
• Exploration de code
  Utilisez Solr pour indexer et rechercher du code ou de la documentation technique, permettant aux développeurs d’interroger et d’analyser les bases de code via des outils IA.
• Intégration API pour assistants intelligents
  Dotez des assistants numériques ou chatbots d’une recherche propulsée par Solr pour répondre aux questions des utilisateurs sur des bases de données volumineuses et structurées.
• Génération automatisée de rapports
  Récupérez et agrégerez des données des collections Solr pour générer des rapports d’entreprise ou des analyses via des workflows IA.
• Diffusion sécurisée de contenu
  Contrôlez l’accès aux documents sensibles grâce à l’authentification JWT, garantissant que seuls les LLMs autorisés accèdent aux données Solr.

Comment l’installer

Windsurf

1. Prérequis : Assurez-vous que Python 3.11+, Docker et uv sont installés.
2. Localisation de la configuration : Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajout du Serveur MCP Solr Search : Insérez ou mettez à jour l’objet mcpServers avec la configuration Solr Search MCP.
4. Sauvegarde et redémarrage : Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérification : Confirmez que le serveur fonctionne et est accessible.

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

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour les données sensibles (ex : secrets JWT).
Exemple :

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

Claude

1. Prérequis : Installez les dépendances requises et Solr.
2. Éditez la configuration : Ouvrez le fichier de configuration du serveur MCP de Claude.
3. Ajoutez l’entrée serveur : Insérez la commande et les arguments du serveur MCP.
4. Redémarrez Claude : Rechargez ou redémarrez le backend Claude.
5. Testez la connexion : Vérifiez la réussite de la connexion MCP.

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

Cursor

1. Installation des dépendances : Assurez-vous que Python 3.11+ et Docker sont installés.
2. Accès à la configuration Cursor : Localisez la section des serveurs MCP.
3. Ajoutez la configuration MCP : Renseignez les détails de Solr Search.
4. Appliquez les changements : Sauvegardez et relancez Cursor.
5. Validation : Confirmez l’état opérationnel.

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

Cline

1. Préparation de l’environnement : Python, Docker et uv doivent être installés.
2. Ouvrez la config Cline : Trouvez le bloc de configuration du serveur MCP.
3. Configurez le serveur : Ajoutez les détails pour Solr Search MCP.
4. Redémarrez Cline : Appliquez les modifications de configuration.
5. Vérifiez l’intégration : Lancez une requête de test.

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le 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 au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de modifier “solr-search” selon le nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Mon avis : Ce serveur MCP propose une intégration robuste avec Solr et met en œuvre toutes les bases pour une recherche documentaire sécurisée, typée et flexible. Cependant, il manque de modèles de prompt explicites et ne mentionne pas Roots ni le support de l’échantillonnage, ce qui pourrait limiter les workflows avancés côté client MCP. La documentation est solide pour l’installation et la fonctionnalité mais reste légère sur les aspects MCP avancés.

Score MCP

Note :
Sur la base des tableaux ci-dessus, j’attribuerais à ce serveur MCP la note de 6/10. Il est fonctionnel et bien intégré à Solr, mais il manque certaines fonctionnalités de l’écosystème MCP (comme roots, échantillonnage, modèles de prompt), et il n’a pas de licence open source clairement définie.