Meilisearch MCP 서버

“Meilisearch” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Meilisearch MCP 서버는 AI 어시스턴트(예: LLM)와 Meilisearch 인스턴스 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. 이 브릿지는 AI 기반 클라이언트가 인덱스, 문서, 설정, API 키 관리 등 데이터베이스 작업을 직접 인터페이스에서 수행할 수 있도록 합니다. 서버는 동적 연결 설정, 내장 로깅, 인덱스 간 스마트 검색을 지원합니다. 이 통합으로 개발자는 자연어 또는 워크플로우 자동화 도구를 통해 검색 인프라 작업을 자동화하고 모니터링할 수 있습니다.

프롬프트 목록

레포지토리나 문서에서 직접 언급된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 파일에서 명시적인 MCP 리소스는 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 인덱스 및 문서 관리
  클라이언트가 노출된 기능을 통해 Meilisearch 인덱스와 문서를 생성, 수정, 삭제, 관리할 수 있습니다.
• 설정 구성 및 관리
  MCP에서 제공하는 액션으로 인덱스 설정과 기타 운영 파라미터를 구성할 수 있습니다.
• 작업 모니터링 및 API 키 관리
  실행 중인 작업을 모니터링하고 Meilisearch API 키를 안전하게 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.
• 동적 연결 설정
  런타임에 Meilisearch 연결 URL과 API 키를 조회 및 업데이트할 수 있는 도구(get-connection-settings)가 있습니다.

MCP 서버 활용 예시

• 데이터베이스 인덱스 및 문서 관리
  개발자는 검색 인덱스와 문서의 생성, 업데이트, 삭제를 자동화하여 콘텐츠 관리 업무를 간소화할 수 있습니다.
• 검색 설정 구성
  인덱스 설정(예: 랭킹 규칙, 동의어 등)을 프로그래밍 방식으로 조정해 빠른 실험과 최적화가 가능합니다.
• API 키 관리
  Meilisearch의 API 키를 안전하게 생성, 폐기, 교체하여 운영 환경에서 강력한 접근 제어를 지원합니다.
• 작업 모니터링
  진행 중인 작업(예: 인덱스 업데이트 등)의 상태를 추적해 성공적인 완료를 보장하고 오류를 선제적으로 처리할 수 있습니다.
• 동적 다중 인스턴스 전환
  동적 연결 도구로 다양한 Meilisearch 인스턴스 간을 즉시 전환해 다중 환경 개발 및 테스트를 지원합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js와 Python 3.9 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Meilisearch 인스턴스를 시작하고 HTTP 주소와 API 키를 확인하세요.
3. Windsurf 설정 파일을 편집하여 Meilisearch MCP 서버를 추가하세요.
4. 다음 JSON 스니펫을 사용해 MCP 서버 설정을 추가하세요:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요. MCP 서버 연결을 확인하세요.

Claude

1. Python 3.9 이상이 설치되어 있고 Meilisearch가 실행 중인지 확인하세요.
2. 추가 Claude 통합 절차가 있다면 CLAUDE.md 파일을 참고하세요.
3. Claude 설정에 다음 구성을 추가하세요:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

4. Claude를 재시작하여 MCP 서버가 인식되는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 Python 3.9 이상을 설치하고 Meilisearch가 실행 중인지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 열고 MCP 서버 항목을 추가하세요:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

3. 저장 후 Cursor를 재시작하세요. 서버 동작을 확인하세요.

Cline

1. Python 3.9 이상과 실행 중인 Meilisearch 인스턴스가 준비되어 있는지 확인하세요.
2. 다음과 같이 Cline 설정을 편집하여 MCP 서버를 포함하세요:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

3. 변경사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요. 연결을 테스트하세요.

API 키 보안
API 키와 같은 민감한 데이터는 항상 환경 변수로 저장하세요. 예시:

"env": {
  "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
  "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
}

플랫폼이 지원한다면 "inputs"를 활용해 추가 런타임 시크릿을 사용할 수도 있습니다.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요.

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 영역에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요.

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

구성이 완료되면 AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용해 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “meilisearch-mcp” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 URL로 변경하세요.

개요

의견

Meilisearch MCP 서버는 Meilisearch 자동화와 LLM 통합을 위한 강력한 도구와 자세한 설치/보안 문서를 제공합니다. 다만, 명시적 프롬프트 템플릿/리소스 부재 및 Roots/샘플링 지원 여부의 불명확성은 일부 고급 활용 측면에서 아쉬움이 있습니다.

MCP 점수

평가:
이 MCP 서버는 7/10의 점수를 줄 수 있습니다. Meilisearch 자동화와 LLM 워크플로우에 필수적인 기능을 잘 지원하고, 문서와 도구 지원이 명확하며, 일부 고급 MCP 기능과 명시적 리소스/프롬프트 정의는 아쉽지만 전반적으로 개발자에게 충분한 가치를 제공합니다.