Serveur MCP Typesense

Que fait le serveur MCP “Typesense” ?

Le serveur MCP Typesense est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) qui connecte les modèles et assistants IA à Typesense, un moteur de recherche open source. En jouant le rôle d’intermédiaire, il permet aux agents IA de découvrir, rechercher et analyser les données au sein des collections Typesense. Cette intégration enrichit les processus de développement en rendant possibles des tâches comme l’interrogation de bases de données, la récupération de documents, l’analyse de schéma et l’accès aux statistiques de collection — directement via des outils pilotés par LLM. Les développeurs peuvent utiliser le serveur MCP Typesense pour doter leurs assistants IA d’un accès contextuel en temps réel à des données structurées, facilitant ainsi la recherche, l’automatisation et l’analyse avancée.

Liste des prompts

• analyze_collection
  Analyse la structure et le contenu d’une collection Typesense spécifiée pour révéler des informations sur le schéma et les documents.

Liste des ressources

• Lister et accéder aux collections via les URI typesense://
  Expose les collections Typesense comme ressources accessibles via des URI standardisées.
• Nom de la collection, description et nombre de documents
  Chaque ressource fournit des métadonnées telles que le nom, une description et le nombre total de documents.
• Type mime JSON pour l’accès au schéma
  Les schémas des ressources sont accessibles au format JSON pour une intégration et une inspection facilitées.

Liste des outils

• typesense_query
  Recherchez des documents dans des collections Typesense avec filtrage, sélection de champs, tri et limitation des résultats. Retourne les documents correspondants avec leurs scores de pertinence.
• typesense_get_document
  Récupère un document précis par son ID depuis une collection Typesense. Retourne l’intégralité des données du document.
• typesense_collection_stats
  Obtenez des statistiques et métadonnées sur une collection Typesense, incluant le nombre de documents et des informations de schéma.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Recherche et analyse de base de données
  Cherchez et analysez sans effort de grands jeux de données dans des collections Typesense, permettant aux LLM de répondre à des questions et de produire des analyses à partir de données structurées.
• Récupération automatisée de documents
  Récupérez des documents ou entrées spécifiques par ID pour alimenter des flux de questions/réponses, de résumé ou de vérification de documents.
• Exploration et analyse de collections
  Analysez la structure des collections, affichez des données de schéma et comprenez la distribution des données pour une meilleure compréhension des jeux de données.
• Accès aux métadonnées et aux schémas
  Accédez de façon programmatique aux métadonnées et au schéma des collections — utile pour la génération dynamique d’UI ou des tâches de validation de données.
• Filtrage et tri pilotés par LLM
  Permettez aux assistants IA d’exécuter des requêtes complexes orientées utilisateur avec filtres avancés et opérations de tri.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé et que vous avez accès à votre configuration MCP Windsurf.
2. Ouvrez votre fichier .windrc ou le fichier de configuration concerné.
3. Ajoutez le serveur MCP Typesense à l’aide du fragment JSON suivant :

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

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration en vous assurant que le serveur MCP Typesense est bien listé et accessible.

Claude

1. Installez Node.js et obtenez votre clé API Typesense.
2. Ouvrez le panneau de configuration système de Claude.
3. Insérez ce qui suit dans la section des serveurs MCP :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Testez en lançant une requête Typesense depuis l’interface Claude.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js est disponible sur votre système.
2. Ouvrez le fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP Typesense :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Confirmez que le serveur MCP est opérationnel en listant les outils disponibles.

Cline

1. Installez Node.js et récupérez votre clé API Typesense.
2. Localisez le fichier de configuration MCP de Cline.
3. Insérez la configuration suivante :

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

4. Enregistrez la configuration et redémarrez Cline.
5. Vérifiez la configuration en lançant une requête Typesense d’exemple.

Sécuriser les clés API via les variables d’environnement

Utilisez le champ env dans votre configuration pour transmettre vos clés API en toute sécurité, par exemple :

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

Utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre flux FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux 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 en utilisant ce format JSON :

{
  "typesense": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Aperçu

Notre avis

Le serveur MCP Typesense est bien documenté, avec des définitions d’outils claires, des détails sur les ressources et des instructions d’installation. Il couvre les fonctionnalités clés du MCP, bien qu’il ne mentionne pas le sampling ou le support roots. Le projet est open source (MIT) et dispose d’une certaine traction communautaire, ce qui en fait un serveur MCP solide et fonctionnel.

Score MCP

Note : 8/10 — Le serveur MCP Typesense offre une conformité robuste au MCP, des outils utiles et une documentation claire. Il perd quelques points pour l’absence explicite du support sampling/roots et une adoption communautaire encore limitée, mais il reste exemplaire dans sa catégorie.