AI-agent til Solr MCP
Forbind nemt FlowHunt med dine Apache Solr-samlinger ved hjælp af Solr MCP-integration. Muliggør avanceret, sikker dokumentsøgning for dine Large Language Model (LLM) arbejdsgange. Giv straks AI-agenter mulighed for at hente, filtrere og analysere dokumenter, der er gemt i Solr, ved hjælp af Model Context Protocol (MCP)-standarden. Øg nøjagtighed og hastighed for AI-drevet søgning, research og datadrevne applikationer.
Avanceret Solr-søgning med LLM-integration
Udnyt kraften i Solr MCP til at give dine AI-agenter robust dokumentsøgning, filtrering og hentning. Forbind nemt Apache Solr-samlinger til FlowHunt og tillad direkte, sikker og skalerbar adgang for dine LLM'er. Optimer vidensopdagelse, automatiser research og driv intelligente applikationer med realtids Solr-data.
- Kraftfuld dokumentsøgning.
- Gør det muligt for LLM'er at søge i Solr-samlinger med enkle eller komplekse forespørgsler for øjeblikkelig videnhentning.
- Avanceret filtrering & sortering.
- Brug Solrs filtrerings- og sorteringsfunktioner til at levere præcise, relevante resultater til brugere og agenter.
- Asynkron & skalerbar.
- Håndter store mængder samtidige søgeforespørgsler med asynkron kommunikation og skalerbar arkitektur.
- Sikker autentificering.
- Beskyt dine Solr-data med JWT-autentificering og konfigurerbare sikkerhedsindstillinger.
Direkte HTTP API & værktøjs-endpoints
Konfigurer hurtig, pålidelig HTTP-adgang for din Solr-understøttede MCP-server. Eksponer klare værktøjs- og ressource-endpoints for AI-arbejdsgange, inklusiv avanceret søgning og dokumentsøgning via ID. Integrer med FlowHunt, Claude Desktop eller dine egne LLM-applikationer ved hjælp af standard-API'er og robust autentificering.
- HTTP & MCP-protokol understøttelse.
- Vælg mellem direkte HTTP API eller MCP-protokol for problemfri integration og tilgængelighed.
- Værktøjs- & ressource-endpoints.
- Eksponer endpoints for avanceret søgning og dokumenthentning, skræddersyet til LLM- og agent-arbejdsgange.
- Dokumenthentning via ID.
- Hent effektivt specifikke Solr-dokumenter via ID for strømlinet research, support eller automatisering.
Nem opsætning & skalerbar udrulning
Kom hurtigt i gang med Docker-baserede Solr-miljøer, automatiserede opsætningsscripts og klar konfiguration. Skaler din udrulning fra lokal udvikling til produktion, med fuld testdækning og understøttelse af brugerdefineret autentificering, logning og integration med moderne AI- og RAG-platforme.
- Hurtig Docker-opsætning.
- Start et brugsklart Solr-miljø med eksempeldata på få minutter ved hjælp af Docker Compose.
- Omfattende test.
- Sikr pålidelighed med et sæt af enheds- og integrationstests samt robuste CI-arbejdsgange.
- Fleksibel konfiguration.
- Konfigurer nemt forbindelse, autentificering og logning, så det passer til din organisations krav.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige Solr Search MCP-integrationsværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Solr Search MCP-integrationen:
- search
Søg Solr-dokumenter med filtrering, sortering og paginering for at finde relevante resultater.
- get_document
Hent et specifikt Solr-dokument via dets ID og få udvalgte felter og metadata retur.
Lås op for kraftfuld Solr-søgning til LLM'er
Integrer avanceret Apache Solr dokumentsøgning i dine AI-arbejdsgange med vores brugervenlige MCP-server. Book en demo for at se det i aktion, eller prøv FlowHunt gratis!
Hvad er MCP-Server til Apache Solr
MCP-Server til Apache Solr er et open source-projekt, der implementerer en Model Context Protocol (MCP)-server designet til at levere dokumentsøgningsfunktionalitet via Apache Solr. Denne server fungerer som bro mellem Large Language Models (LLMs) og Apache Solr, så LLM'er kan udføre avanceret søgning, hentning, filtrering og håndtering af dokumenter, der er gemt i Solr-samlinger, via en standardiseret protokol. Løsningen har asynkron kommunikation med Solr, typesikre Pydantic-grænseflader, JWT-autentificering og et Docker-baseret udviklingsmiljø. Den understøtter både MCP- og HTTP-tilstande, hvilket gør den tilgængelig for både AI-agentintegrationer og traditionelle klienter. Dens primære formål er at give AI-agenter og applikationer mulighed for kontekstuel søgning, hentning og administration af store dokumentsamlinger, hvilket gør den til et værdifuldt aktiv for virksomheder og forskningsteams, der arbejder med betydelige tekstmængder.
Funktioner
Hvad vi kan gøre med MCP-Server til Apache Solr
Med MCP-Server til Apache Solr kan brugere og AI-agenter programmæssigt interagere med Solr for at låse op for kraftfulde dokumentsøgnings- og administrationsfunktioner, alt sammen via en standardiseret protokolgrænseflade.
- Søg i Solr-samlinger
- Udfør enkle eller komplekse forespørgsler for at søge på tværs af Solr-indekser.
- Hent dokumenter via ID
- Hent fulde dokumentoplysninger ved hjælp af unikke identifikatorer.
- Avanceret filtrering og sortering
- Anvend filtre, sortering og paginering for at forfine søgeresultater.
- Direkte HTTP- og MCP-adgang
- Brug enten MCP-protokol eller en FastAPI-baseret HTTP-server for fleksibel integration.
- Automatiser søgeopgaver
- Giv AI-assistenter mulighed for at automatisere og håndtere dokumentsøgningsarbejdsgange problemfrit.
Hvordan AI-agenter drager fordel af MCP-Server til Apache Solr
AI-agenter drager fordel af MCP-Server til Apache Solr ved at få struktureret, skalerbar og sikker adgang til enorme dokumentdatabaser. Ved at udnytte MCP-protokollen kan LLM'er kontekstuelt forespørge, filtrere, sortere og hente relevant information i realtid, hvilket driver avanceret research, automatiseret vidensudtrækning og intelligente indholdsstyringsløsninger. Den standardiserede API-flade og understøttelse af autentificering sikrer robust integration i enterprise- og forskningsmiljøer.