Typesense MCPサーバー

「Typesense」MCPサーバーの役割とは？

Typesense MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP) を実装したもので、AIモデルやアシスタントをオープンソース検索エンジンのTypesenseに接続します。このサーバーが仲介役となり、AIエージェントがTypesenseコレクション内のデータを発見・検索・分析できるようになります。この統合により、データベースへのクエリ実行、ドキュメント取得、スキーマ分析、コレクション統計へのアクセスなどが、LLM搭載ツールから直接実現可能です。開発者はTypesense MCPサーバーを利用することで、AIアシスタントの機能をリアルタイムかつコンテキスト認識型の構造化データアクセスで強化し、検索・自動化・分析をより高度に行えます。

プロンプト一覧

• analyze_collection
  指定したTypesenseコレクションの構造と内容を分析し、スキーマやドキュメントの洞察を抽出します。

リソース一覧

• typesense:// URI経由でコレクションの一覧・アクセス
  Typesenseコレクションを標準化されたURIでリソースとして公開します。
• コレクション名・説明・ドキュメント件数
  各リソースは、名称・説明・総ドキュメント数などのメタデータを提供します。
• スキーマ取得用のJSON MIMEタイプ
  リソースのスキーマはJSON形式で取得でき、統合や検査が容易です。

ツール一覧

• typesense_query
  フィルタ・フィールド選択・ソート・件数制限付きでTypesenseコレクションを検索。合致したドキュメントと関連スコアを返します。
• typesense_get_document
  ID指定でTypesenseコレクションから特定ドキュメントを取得。ドキュメント全体データを返します。
• typesense_collection_stats
  コレクションの統計やメタデータ（ドキュメント数・スキーマ情報など）を取得します。

このMCPサーバーのユースケース

• データベース検索・分析
  Typesenseコレクション内の大規模データセットをシームレスに検索・分析し、LLMによる質問応答や洞察抽出を実現。
• 自動ドキュメント取得
  ID指定で特定ドキュメントやエントリーを取得し、Q&A・要約・検証ワークフローを自動化。
• コレクション探索・分析
  コレクションの構造やスキーマデータを分析し、データ分布や内容理解を向上。
• メタデータ・スキーマアクセス
  コレクションのメタデータやスキーマにプログラムでアクセスし、動的UI生成やデータ検証に利用。
• LLM駆動のフィルタ・ソート
  AIアシスタントにより高度な条件付き検索やソート操作を実現。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされており、Windsurf MCP設定にアクセスできることを確認してください。
2. .windrcまたは該当する設定ファイルを開きます。
3. 以下のJSONスニペットを追加してTypesense MCPサーバーを設定します:

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

4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. Typesense MCPサーバーがリストに表示され、アクセス可能か確認してください。

Claude

1. Node.jsをインストールし、TypesenseのAPIキーを取得してください。
2. Claudeのシステム設定パネルを開きます。
3. MCPサーバーセクションに次の内容を挿入します:

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

4. 変更を保存し、Claudeを再起動します。
5. ClaudeインターフェースからTypesenseクエリを実行してテストします。

Cursor

1. システムにNode.jsが利用可能であることを確認します。
2. CursorのMCP設定ファイルを開きます。
3. Typesense MCPサーバーのエントリを追加します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. 利用可能ツールのリストでMCPサーバーが稼働していることを確認します。

Cline

1. Node.jsをインストールし、TypesenseのAPIキーを取得します。
2. ClineのMCP設定ファイルを特定します。
3. 以下の設定を挿入します:

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

4. 設定を保存し、Clineを再起動します。
5. サンプルのTypesenseクエリを実行し、セットアップを確認します。

環境変数でAPIキーを安全に管理するには

設定ファイルのenvフィールドを使ってAPIキーを安全に渡します。例:

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

FlowHuntのフロー内でMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを利用する

MCPサーバーをFlowHuntのワークフローに統合するには、最初にMCPコンポーネントをフローに追加し、それをAIエージェントに接続します。

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、次のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、全ての機能や能力にアクセスできます。“typesense"は実際のMCPサーバー名に、URLは自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

所感

Typesense MCPサーバーは、ツール定義・リソース詳細・セットアップ手順が明確で、ドキュメントも充実しています。主要なMCP機能をカバーしていますが、サンプリングやrootsサポートへの明示的な言及はありません。プロジェクトはオープンソース（MIT）で、一定のコミュニティ支持もあり、堅実で実用的なMCPサーバーといえます。

MCPスコア

評価: 8/10 — Typesense MCPサーバーは、堅牢なMCP準拠・有用なツール・明確なドキュメントを備えています。サンプリング/rootsサポートやコミュニティ採用の面でやや減点があるものの、カテゴリ内では模範的なプロジェクトです。