Lucene MCP Server

Cosa fa il server “Lucene” MCP?

Il MCP Lucene Server è un’implementazione Java del Model Context Protocol (MCP) progettata per offrire funzionalità di ricerca ed estrazione efficienti utilizzando Apache Lucene. Agendo come server conforme a MCP, consente ad assistenti e agenti AI di interagire con grandi repository documentali per attività come ricerca full-text, indicizzazione e filtraggio dei metadati. Tramite la sua API RESTful, il Lucene MCP Server permette ai client di upsert (aggiungere/aggiornare), eliminare, elencare e ricercare documenti usando la potente sintassi di query di Lucene. Basato su Spring Boot, è facile da distribuire e può essere containerizzato con Docker. Questo server è ideale per integrare funzionalità avanzate di ricerca e gestione documentale in workflow AI-driven o pipeline di sviluppo software.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione sui template di prompt è fornita nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è descritta nel repository.

Elenco degli Strumenti

• Strumento Upsert

  • Permette ai client di aggiungere o aggiornare documenti nell’indice Lucene tramite l’endpoint /mcp/v1/upsert.

• Strumento Delete

  • Consente l’eliminazione dei documenti dall’indice Lucene tramite l’endpoint /mcp/v1/delete.

• Strumento List

  • Recupera un elenco di documenti dall’indice tramite l’endpoint /mcp/v1/list.

• Strumento Query

  • Supporta query di ricerca complesse con sintassi Lucene tramite l’endpoint /mcp/v1/query.

• Strumento Status

  • Controlla lo stato del server tramite l’endpoint /mcp/v1/status.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Ricerca Documentale Enterprise
  Gli sviluppatori possono integrare il Lucene MCP Server per offrire funzioni di ricerca robuste e scalabili su grandi insiemi di documenti aziendali, facilitando il reperimento di file e record rilevanti.

• Potenziamento della Knowledge Base
  Migliora gli assistenti AI consentendo loro di interrogare e recuperare informazioni da manuali aziendali indicizzati, FAQ o ticket di supporto.

• Ingestione e Indicizzazione Automatica dei Dati
  Ottimizza i workflow aggiornando e upsertando programmaticamente i documenti nell’indice Lucene, assicurando che il motore di ricerca sia sempre aggiornato.

• Filtraggio basato su Metadati
  Sfrutta la capacità di Lucene di filtrare le query in base ai metadati dei documenti, supportando scenari avanzati di recupero dati.

• Integrazione API-driven della Ricerca
  Facilita l’accesso semplice a funzionalità di ricerca e gestione documentale per altre applicazioni o agenti tramite endpoint RESTful.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Java 11+ e Maven 3.6+ siano installati.
2. Costruisci il progetto:

   mvn clean install
   

3. Aggiungi il MCP Lucene Server alla tua configurazione:

   {
     "mcpServers": {
       "lucene-mcp": {
         "command": "java",
         "args": ["-jar", "target/mcp-lucene-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e avvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia in esecuzione su http://localhost:8080/mcp/v1/status.

Claude

1. Installa Java 11+ e Maven 3.6+.
2. Costruisci il progetto:

   mvn clean install
   

3. Modifica la configurazione di Claude includendo:

   {
     "mcpServers": {
       "lucene-mcp": {
         "command": "java",
         "args": ["-jar", "target/mcp-lucene-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Claude e assicurati che il MCP Lucene Server sia raggiungibile.

Cursor

1. Conferma che Java 11+ e Maven 3.6+ siano installati.
2. Compila il Lucene MCP Server:

   mvn clean install
   

3. Aggiungi nella configurazione di Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "lucene-mcp": {
         "command": "java",
         "args": ["-jar", "target/mcp-lucene-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Testa l’endpoint su http://localhost:8080/mcp/v1/status.

Cline

1. Assicurati che Java 11+ e Maven 3.6+ siano installati.
2. Compila:

   mvn clean install
   

3. Nella configurazione di Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "lucene-mcp": {
         "command": "java",
         "args": ["-jar", "target/mcp-lucene-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]
       }
     }
   }
   

4. Riavvia Cline e conferma che il server MCP sia attivo.

Nota sulla protezione delle chiavi API

Se la tua configurazione richiede di proteggere chiavi API o informazioni sensibili, utilizza variabili d’ambiente:

{
  "mcpServers": {
    "lucene-mcp": {
      "command": "java",
      "args": ["-jar", "target/mcp-lucene-server-0.0.1-SNAPSHOT.jar"],
      "env": {
        "LUCENE_API_KEY": "${LUCENE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${LUCENE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow 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 utilizzando questo formato JSON:

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

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

Panoramica

In base alle informazioni disponibili, il MCP Lucene Server fornisce una solida base per ricerca e gestione documentale ma manca del supporto esplicito a template di prompt, risorse, roots o sampling. È ben documentato per la configurazione e l’uso come server MCP.

La nostra opinione

Il MCP Lucene Server è un’implementazione MCP robusta e pratica per la ricerca e la gestione documentale di livello enterprise. Tuttavia, la mancanza di template di prompt, definizioni di risorse e funzionalità MCP avanzate come roots o sampling ne limita la flessibilità per workflow agentici più complessi. Nel complesso, rappresenta un ottimo punto di partenza per integrare la ricerca basata su Lucene nei sistemi AI. MCP Score: 6/10

MCP Score