Solr Search MCPサーバー

「Solr Search」MCPサーバーは何をする？

Solr Search MCPサーバーは、大規模言語モデル（LLM）と強力なオープンソース検索プラットフォームであるApache Solrの間の統合レイヤーとして機能します。Model Context Protocol（MCP）を活用することで、AIアシスタントがSolrコレクションに保存されたドキュメントの検索、取得、対話を可能にします。Solrの検索・取得機能を標準化されたリソースやツールとして公開し、クライアントアプリケーションからの型安全かつ認証済みのアクセスを実現します。開発者はこのMCPサーバーを使って、複雑なクエリ、ドキュメントのフィルタリングやソート、ページネーション、直接的なドキュメント取得などの高度な検索機能をLLMに提供でき、セキュアかつ非同期のワークフロー内で活用可能です。これにより、エンタープライズレベルの検索機能をAIシステムの開発ワークフローに容易に組み込めます。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

• Solrドキュメント検索リソース
  SolrコレクションをMCPクライアントに公開し、インデックス化されたドキュメント全体の検索を可能にします。
• ドキュメント取得リソース
  Solrコレクション内のユニークIDによる特定ドキュメントの取得を実現します。
• フィルタ・ソート結果リソース
  検索クエリに対する高度なフィルタリングとソート機能で、結果を絞り込み・整理します。
• ページネーション検索結果リソース
  大量の検索結果セットに対しページネーションを提供し、クライアントが結果を分割して取得できるようにします。

ツール一覧

• 高度な検索ツール
  LLMがMCPインターフェースを通じて様々な検索パラメータによる複雑なSolrクエリを実行できます。
• ドキュメントフェッチツール
  LLMがSolrからドキュメントID指定で完全なドキュメント情報を取得します。
• 非同期クエリ実行ツール
  Solrとの通信をノンブロッキングで行い、効率的な検索・取得を実現します。
• 認証ツール（JWT）
  MCPサーバー経由でSolrエンドポイントへの安全かつ認証済みアクセスを提供します。

このMCPサーバーのユースケース

• エンタープライズドキュメント検索
  企業内Solrインスタンスと連携し、LLMによるドキュメント検索や知識検索をサポートやリサーチ業務向けに提供。
• コードベース探索
  コードや技術ドキュメントをSolrでインデックス化し、開発者がAIツール経由でクエリや分析を実施。
• スマートアシスタント向けAPI統合
  デジタルアシスタントやチャットボットにSolr検索機能を搭載し、大規模データセットからのユーザー問い合わせ対応を実現。
• 自動レポート生成
  Solrコレクションからデータを取得・集約し、AIワークフローでビジネスレポートや分析資料を自動生成。
• 安全なコンテンツ配信
  JWT認証で機密ドキュメントへのアクセス制御を行い、許可されたLLMのみがSolrデータにアクセス可能。

セットアップ手順

Windsurf

1. 前提条件: Python 3.11+、Docker、uvがインストールされていることを確認します。
2. 設定ファイルの場所: Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. Solr Search MCPサーバーを追加: mcpServersオブジェクトにSolr Search MCP設定を挿入または更新します。
4. 保存・再起動: 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. セットアップ確認: サーバーが起動しアクセス可能であることを確認します。

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

APIキーの安全管理

機密データ（例: JWTシークレット）には環境変数を利用してください。
例:

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"],
      "env": {
        "JWT_SECRET": "${JWT_SECRET}"
      },
      "inputs": {
        "solr_url": "http://localhost:8983/solr"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 前提条件: 必要な依存関係とSolrをインストールします。
2. 設定編集: ClaudeのMCPサーバー設定ファイルを開きます。
3. サーバーエントリ追加: MCPサーバーのコマンドと引数を挿入します。
4. Claudeを再起動: Claudeバックエンドをリロードまたは再起動します。
5. 接続テスト: MCPハンドシェイクが成功するか確認します。

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Cursor

1. 依存関係のインストール: Python 3.11+とDockerがセットアップ済みであることを確認します。
2. Cursor設定の確認: MCPサーバーセクションを探します。
3. MCPサーバー設定挿入: Solr Searchの詳細を追加します。
4. 変更の適用: 保存してCursorを再起動します。
5. 動作確認: 正常稼働を確認します。

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Cline

1. 環境準備: Python、Docker、uvがインストールされていること。
2. Cline設定を開く: MCPサーバー設定ブロックを見つけます。
3. サーバー設定: Solr Search MCPの詳細を追加します。
4. Cline再起動: 設定変更を適用します。
5. 統合確認: テストクエリを実行します。

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP活用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、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ます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式を使ってMCPサーバー情報を入力してください。

{
  "solr-search": {
    "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をツールとして利用し、全機能にアクセスできるようになります。“solr-search"は実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のサーバーURLに変更してください。

概要

私見: このMCPサーバーは堅牢なSolr統合を実現し、安全・型安全・柔軟なドキュメント検索の基本機能を備えています。ただし明示的なプロンプトテンプレートやRoots、サンプリングサポートがないため、高度なMCPクライアントワークフローでは制約となる場合があります。セットアップや機能面のドキュメントは充実していますが、MCP特有の深い機能記述は少なめです。

MCPスコア

評価:
上記表をもとに、このMCPサーバーの評価は6/10です。Solrとの統合や基本機能は良好ですが、MCPエコシステムの一部機能（roots、サンプリング、プロンプトテンプレート）や明確なオープンソースライセンスが不足しています。