Elasticsearch MCPサーバー

「Elasticsearch」MCPサーバーは何をするのか？

Elasticsearch MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）の実装であり、ElasticsearchやOpenSearchクラスターとシームレスに連携できます。AIアシスタントとこれらの強力な検索エンジンとの橋渡しとなり、高度な検索クエリの実行、インデックスの分析、クラスターのプログラム的な管理を可能にします。各種ツールを通じて、開発者はドキュメント検索やインデックス管理、クラスター操作をAI主導のワークフローから自動化できるため、データ探索、監視、コンテンツ取得といった作業の生産性を向上します。Elasticsearch MCPサーバーは、AI開発環境へのリアルタイム検索・分析機能の統合に欠かせない存在です。

プロンプト一覧

(リポジトリにプロンプトテンプレートはありません。セクションは意図的に空白です。)

リソース一覧

(利用可能なドキュメントやリポジトリファイルに明示的なMCPリソースは記載されていません。)

ツール一覧

• general_api_request: 専用ツールがないAPIにも対応するため、Elasticsearch/OpenSearchへの一般的なHTTP APIリクエストを実行します。
• list_indices: クラスター内の全インデックスを一覧表示します。
• get_index: インデックスの詳細情報（マッピング、設定、エイリアスなど）を取得します。
• create_index: クラスターに新規インデックスを作成します。
• delete_index: 既存インデックスをクラスターから削除します。
• search_documents: インデックス内のドキュメントを検索します。

このMCPサーバーのユースケース

• インデックス管理: インデックスの作成や削除が簡単にでき、開発者はデータスキーマの変更やテスト/本番環境の管理を自動化できます。
• クラスター探索: インデックスの一覧や詳細を確認し、クラスターの健全性や利用状況、ストレージ戦略の最適化が可能です。
• データ検索・取得: 高度なクエリ機能でドキュメントを検索し、情報抽出・分析やAIエージェント向けのコンテキスト提供を実現します。
• カスタムAPI連携: general_api_requestツールを使い、任意のElasticsearch/OpenSearch APIエンドポイントへアクセスして高度な診断やカスタムワークフローを構築できます。
• 自動監視: AIアシスタントと連携し、インデックスの状態やクラスターのヘルスを定期的にチェック、運用チーム向けにアラートや要約を生成します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsやDocker（コンテナ化する場合）がインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイル（通常は windsurf.json など）を開きます。
3. mcpServers セクションにElasticsearch MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPダッシュボードにサーバーが表示されているか確認します。

APIキーのセキュリティ対策 接続情報の管理には環境変数を利用してください:

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

Claude

1. 依存関係をインストールし、ClaudeがMCP統合をサポートしていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを開きます。
3. mcpServers セクションに以下のJSONを追加します:

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

4. 保存後、Claudeを再起動します。
5. テストクエリを実行して統合を確認します。

APIキーのセキュリティ対策

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

Cursor

1. 必要な要件がシステムにインストールされていることを確認します。
2. cursor.json 設定ファイルを編集します。
3. サーバーを次のように登録します:

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

4. ファイルを保存してCursorを再起動します。
5. Cursor内でサーバー接続をテストします。

APIキーのセキュリティ対策

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

Cline

1. すべてのCline依存パッケージをインストールします。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. Elasticsearch MCPサーバーを追加します:

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

4. 保存し、Clineを再起動します。
5. MCPコールを実行して統合を検証します。

APIキーのセキュリティ対策

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

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでMCPを利用する方法

MCPサーバーをFlowHuntのワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPのすべての機能・能力をツールとして利用できるようになります。“elasticsearch-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

総評

Elasticsearch MCPサーバーは、検索やインデックス管理をAIワークフローに組み込むための優れたツール群と、セットアップや利用に関する充実したドキュメントを備えています。一方で、プロンプトテンプレートや明確なMCPリソース、RootsやSamplingに関する記載がないため、より高度なエージェント型ワークフローの即時構築という観点ではやや制限があります。

MCPスコア