Elasticsearch MCP Server

Wat doet de “Elasticsearch” MCP Server?

De Elasticsearch MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die naadloze interactie met Elasticsearch- en OpenSearch-clusters mogelijk maakt. Als brug tussen AI-assistenten en deze krachtige zoekmachines kunnen gebruikers geavanceerde zoekopdrachten uitvoeren, indices analyseren en clusters programmatisch beheren. Door een reeks tools beschikbaar te stellen, stelt de server ontwikkelaars in staat documentzoekopdrachten, indexbeheer en clusterbewerkingen direct vanuit hun AI-gedreven workflows te automatiseren. Dit verhoogt de productiviteit bij taken als data-exploratie, monitoring en contentopvraging, waardoor de Elasticsearch MCP Server een onmisbare toevoeging is voor het integreren van realtime zoek- en analysemogelijkheden in AI-ontwikkelomgevingen.

Lijst met Prompts

(Er zijn geen prompt-sjablonen vermeld in de repository. Sectie bewust leeg gelaten.)

Lijst met Bronnen

(Er worden geen expliciete MCP-bronnen vermeld in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.)

Lijst met Tools

• general_api_request: Voer een algemeen HTTP API-verzoek uit naar Elasticsearch/OpenSearch, handig voor API’s zonder specifieke tool.
• list_indices: Toon alle indices in de cluster.
• get_index: Haal gedetailleerde informatie op (mappings, instellingen, aliassen) voor één of meer indices.
• create_index: Maak een nieuwe index aan in de cluster.
• delete_index: Verwijder een bestaande index uit de cluster.
• search_documents: Zoek naar documenten binnen indices.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Indexbeheer: Moeiteloos indices aanmaken en verwijderen, zodat ontwikkelaars dataschema’s kunnen automatiseren of omgevingen voor testen en productie kunnen beheren.
• Clusterverkenning: Indices tonen en inspecteren om de clustergezondheid, gebruikspatronen te monitoren en opslagstrategieën te optimaliseren.
• Gegevens zoeken en ophalen: Zoek naar documenten met uitgebreide querymogelijkheden, wat informatie-extractie, analytics en contextvoorziening voor AI-agenten vergemakkelijkt.
• Aangepaste API-interactie: Gebruik de general_api_request-tool om elk Elasticsearch/OpenSearch API-eindpunt aan te spreken, voor geavanceerde diagnostiek of aangepaste workflows.
• Geautomatiseerde monitoring: Integreer met AI-assistenten om periodiek de indexstatus of clustergezondheid te controleren en waarschuwingen en samenvattingen te genereren voor operationele teams.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je de benodigde vereisten hebt, zoals Node.js en Docker (indien je containerization gebruikt).
2. Open je Windsurf-configuratiebestand (meestal windsurf.json of iets dergelijks).
3. Voeg de Elasticsearch MCP Server toe aan je mcpServers-sectie:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer de installatie door te verifiëren of de server zichtbaar is in je MCP-dashboard.

API-sleutels beveiligen Gebruik omgevingsvariabelen om verbindingsgegevens te beveiligen:

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

Claude

1. Installeer afhankelijkheden en controleer of Claude MCP-integratie ondersteunt.
2. Open het configuratiebestand van Claude.
3. Voeg de volgende JSON toe in de mcpServers-sectie:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Claude.
5. Bevestig de integratie door een testquery uit te voeren.

API-sleutels beveiligen

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

Cursor

1. Zorg dat de vereiste afhankelijkheden op je systeem zijn geïnstalleerd.
2. Bewerk het configuratiebestand cursor.json.
3. Registreer de server als volgt:

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

4. Sla het bestand op en herstart Cursor.
5. Test de serververbinding binnen Cursor.

API-sleutels beveiligen

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

Cline

1. Installeer alle Cline-afhankelijkheden.
2. Open je Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de Elasticsearch MCP Server toe:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Valideer de integratie door een MCP-oproep uit te voeren.

API-sleutels beveiligen

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “elasticsearch-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door de eigen URL van je MCP-server.

Overzicht

Onze mening

De Elasticsearch MCP Server biedt uitstekende tooling om zoeken en indexbeheer te integreren in AI-workflows en heeft degelijke documentatie voor installatie en gebruik. Het ontbreken van prompt-sjablonen, expliciete MCP-bronnen en geen vermelding van Roots of Sampling beperkt echter enigszins de kant-en-klare mogelijkheden voor meer geavanceerde agent-workflows.

MCP Score