Server MCP Elasticsearch

Cosa fa il Server MCP “Elasticsearch”?

Il Server MCP Elasticsearch è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) che consente un’interazione fluida con cluster Elasticsearch e OpenSearch. Agendo da ponte tra assistenti AI e questi potenti motori di ricerca, permette di eseguire query di ricerca avanzate, analizzare indici e gestire i cluster in modo programmatico. Mettendo a disposizione una suite di strumenti, il server consente agli sviluppatori di automatizzare ricerche documentali, gestione degli indici e operazioni di cluster direttamente dai propri workflow AI. Questo incrementa la produttività in attività come esplorazione dati, monitoraggio e recupero di contenuti, rendendo il Server MCP Elasticsearch una risorsa preziosa per integrare capacità di ricerca e analytics in tempo reale negli ambienti di sviluppo AI.

Elenco dei Prompt

(Non sono stati menzionati template di prompt nel repository. Sezione lasciata intenzionalmente vuota.)

Elenco delle Risorse

(Nessuna risorsa MCP esplicita è elencata nella documentazione o nei file del repository disponibili.)

Elenco degli Strumenti

• general_api_request: Esegui una richiesta HTTP API generale a Elasticsearch/OpenSearch, utile per API senza strumenti dedicati.
• list_indices: Elenca tutti gli indici presenti nel cluster.
• get_index: Recupera informazioni dettagliate (mapping, impostazioni, alias) per uno o più indici.
• create_index: Crea un nuovo indice nel cluster.
• delete_index: Elimina un indice esistente dal cluster.
• search_documents: Esegui ricerche di documenti all’interno degli indici.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Gestione Indici: Crea ed elimina indici in modo semplice, permettendo agli sviluppatori di automatizzare modifiche agli schemi dati o gestire ambienti di test e produzione.
• Esplorazione Cluster: Elenca e ispeziona gli indici per monitorare la salute del cluster, i pattern di utilizzo e ottimizzare le strategie di storage.
• Ricerca e Recupero Dati: Cerca documenti utilizzando query avanzate, facilitando estrazione di informazioni, analytics e fornitura di contesto per agenti AI.
• Interazioni API Personalizzate: Usa lo strumento general_api_request per accedere a qualsiasi endpoint API Elasticsearch/OpenSearch, abilitando diagnostica avanzata o workflow personalizzati.
• Monitoraggio Automatico: Integra con assistenti AI per controllare periodicamente lo stato degli indici o del cluster, generando avvisi e riepiloghi per i team operativi.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere i prerequisiti necessari, come Node.js e Docker (se usi container).
2. Apri il file di configurazione di Windsurf (di solito windsurf.json o equivalente).
3. Aggiungi il Server MCP Elasticsearch alla sezione mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione controllando che il server appaia nella dashboard MCP.

Protezione delle API Key Utilizza variabili d’ambiente per proteggere i dettagli di connessione:

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

Claude

1. Installa le dipendenze e assicurati che Claude supporti l’integrazione MCP.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Inserisci il seguente JSON nella sezione mcpServers:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma l’integrazione eseguendo una query di test.

Protezione delle API Key

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

Cursor

1. Assicurati che i prerequisiti siano installati sul tuo sistema.
2. Modifica il file di configurazione cursor.json.
3. Registra il server come segue:

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

4. Salva il file e riavvia Cursor.
5. Testa la connessione al server all’interno di Cursor.

Protezione delle API Key

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

Cline

1. Installa tutte le dipendenze di Cline.
2. Apri il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi il Server MCP Elasticsearch:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Valida l’integrazione eseguendo una chiamata MCP.

Protezione delle API Key

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

Come usare questo MCP all’interno dei flussi

Utilizzare MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “elasticsearch-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Il Server MCP Elasticsearch offre ottimi strumenti per integrare ricerca e gestione degli indici nei workflow AI ed è accompagnato da una solida documentazione per installazione e utilizzo. Tuttavia, l’assenza di template di prompt, risorse MCP esplicite e nessuna menzione di Roots o Sampling limita leggermente le sue capacità pronte all’uso per workflow agentici più avanzati.

MCP Score