Typesense MCP Server

Cosa fa il server MCP “Typesense”?

Il Typesense MCP Server è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) che collega modelli e assistenti AI a Typesense, un motore di ricerca open-source. Agendo come intermediario permette agli agenti AI di scoprire, cercare e analizzare dati all’interno delle raccolte Typesense. Questa integrazione potenzia i flussi di sviluppo consentendo attività come interrogare database, recuperare documenti, analizzare gli schemi e accedere alle statistiche delle raccolte—direttamente tramite strumenti LLM. Gli sviluppatori possono usare il Typesense MCP Server per arricchire le capacità degli assistenti AI con accesso ai dati strutturati in tempo reale e in modo contestuale, facilitando ricerche, automazioni e analisi avanzate.

Elenco dei Prompt

• analyze_collection
  Analizza la struttura e i contenuti di una raccolta Typesense specificata per evidenziare insight su schema e documenti.

Elenco delle Risorse

• Elenca e accedi alle raccolte tramite URI typesense://
  Espone le raccolte Typesense come risorse accessibili tramite URI standardizzati.
• Nome raccolta, descrizione e numero di documenti
  Ogni risorsa fornisce metadati come nome, descrizione e numero totale di documenti.
• Mime type JSON per accesso agli schemi
  Gli schemi delle risorse possono essere accessibili in formato JSON per una facile integrazione e ispezione.

Elenco degli Strumenti

• typesense_query
  Cerca documenti nelle raccolte Typesense con filtri, selezione di campi, ordinamento e limiti sui risultati. Restituisce i documenti corrispondenti con punteggi di rilevanza.
• typesense_get_document
  Recupera un documento specifico tramite il suo ID da una raccolta Typesense. Restituisce i dati completi del documento.
• typesense_collection_stats
  Ottieni statistiche e metadati su una raccolta Typesense, inclusi numero di documenti e informazioni sullo schema.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Ricerca e Analisi su Database
  Ricerca e analizza senza soluzione di continuità grandi insiemi di dati all’interno delle raccolte Typesense, permettendo agli LLM di rispondere a domande e fornire insight da dati strutturati.
• Recupero Automatico di Documenti
  Recupera documenti o voci specifiche tramite ID per alimentare flussi di Q&A documentale, riassunto o verifica.
• Esplorazione e Analisi delle Raccolte
  Analizza strutture delle raccolte, evidenzia dati di schema e comprendi la distribuzione dei dati per una migliore comprensione dei dataset.
• Accesso a Metadati e Schema
  Accedi in modo programmato a metadati e schemi delle raccolte—utile per generazione dinamica di UI o attività di validazione dati.
• Filtri e Ordinamenti guidati da LLM
  Permetti agli assistenti AI di eseguire query complesse, guidate dall’utente, con filtri avanzati e operazioni di ordinamento.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js installato e accesso alla configurazione MCP di Windsurf.
2. Apri il tuo file di configurazione .windrc o equivalente.
3. Aggiungi il Typesense MCP Server usando il seguente snippet JSON:

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

4. Salva il file di configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione controllando che il Typesense MCP server sia elencato e accessibile.

Claude

1. Installa Node.js e procurati la tua chiave API Typesense.
2. Apri il pannello di configurazione di sistema di Claude.
3. Inserisci quanto segue sotto i server MCP:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Testa eseguendo una query Typesense dall’interfaccia di Claude.

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia disponibile sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione MCP di Cursor.
3. Aggiungi la voce Typesense MCP Server:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Conferma che il server MCP sia operativo elencando gli strumenti disponibili.

Cline

1. Installa Node.js e ottieni la tua chiave API Typesense.
2. Individua il file di configurazione MCP di Cline.
3. Inserisci la seguente configurazione:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Cline.
5. Verifica la configurazione eseguendo una query Typesense di esempio.

Mettere in sicurezza le chiavi API usando variabili di ambiente

Usa il campo env nella configurazione per passare in modo sicuro le chiavi API, ad esempio:

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

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 flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Fai clic 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:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “typesense” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire la URL con quella effettiva del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Il Typesense MCP Server è ben documentato, con chiara definizione degli strumenti, dettagli sulle risorse e istruzioni di configurazione. Copre le principali funzionalità MCP, anche se manca il supporto esplicito a sampling o roots. Il progetto è open source (MIT) e vanta un certo interesse dalla community, rendendolo un server MCP solido e funzionale.

MCP Score

Valutazione: 8/10 — Il Typesense MCP Server offre una solida conformità MCP, strumenti utili e documentazione chiara. Perde qualche punto per la mancanza di supporto esplicito a sampling/roots e per una minore adozione da parte della community, ma rimane esemplare per la sua categoria.