
OpenSearch MCP Server-integratie
De OpenSearch MCP Server maakt naadloze integratie van OpenSearch met FlowHunt en andere AI-agenten mogelijk, waardoor programmatische toegang tot zoek-, analys...
Integreer krachtige Solr-zoekopdrachten en documentopvraging in je AI-workflows. De Solr Search MCP Server vormt de brug tussen LLM’s en enterprise document search, geavanceerde zoekopdrachten en beveiligde Solr-toegang—direct binnen FlowHunt.
De Solr Search MCP Server fungeert als integratielaag tussen Large Language Models (LLM’s) en Apache Solr, een krachtig open-source zoekplatform. Door gebruik te maken van het Model Context Protocol (MCP) kunnen AI-assistenten zoeken, ophalen en interactie hebben met documenten die zijn opgeslagen in Solr-collecties. Het stelt Solr’s zoek- en opvragingsmogelijkheden beschikbaar als gestandaardiseerde resources en tools, waardoor gestroomlijnde, type-veilige en geauthenticeerde toegang vanuit clientapplicaties mogelijk wordt. Ontwikkelaars kunnen deze MCP-server inzetten om LLM’s te voorzien van geavanceerde zoekfunctionaliteit, waaronder complexe zoekopdrachten, documentfiltering, sortering, paginering en rechtstreekse documentopvraging—allemaal in veilige, asynchrone workflows. Dit verbetert ontwikkelprocessen door enterprise-grade zoekfunctionaliteit toegankelijk te maken voor AI-gedreven systemen.
Er worden geen expliciete prompt templates genoemd in de beschikbare documentatie of repository-bestanden.
uv
geïnstalleerd zijn.mcpServers
-object toe of werk het bij met de Solr Search MCP-configuratie.{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"]
}
}
}
Gebruik omgevingsvariabelen voor gevoelige gegevens (bijv. JWT-geheimen).
Voorbeeld:
{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"],
"env": {
"JWT_SECRET": "${JWT_SECRET}"
},
"inputs": {
"solr_url": "http://localhost:8983/solr"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"]
}
}
}
uv
moeten geïnstalleerd zijn.{
"mcpServers": {
"solr-search": {
"command": "python",
"args": ["run_server.py"]
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je die met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"solr-search": {
"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. Let op: wijzig “solr-search” in de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en vervang de URL door jouw eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Functielijst en algemene samenvatting beschikbaar in README.md |
Lijst met Prompts | ⛔ | Geen prompt templates gevonden |
Lijst met Resources | ✅ | Solr-zoekopdrachten, opvraging, filtering, sortering, paginering |
Lijst met Tools | ✅ | Geavanceerd zoeken, op ID ophalen, asynchrone queries, authenticatie |
API-sleutels beveiligen | ✅ | .env.example-bestand en gedocumenteerde configuratie voor JWT/auth |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet genoemd |
Mijn mening: Deze MCP-server biedt robuuste Solr-integratie en implementeert alle basisfunctionaliteit voor veilige, type-veilige en flexibele documentopvraging. Er ontbreken echter expliciete prompt templates en er wordt niet gerept over Roots of sampling-ondersteuning, waardoor geavanceerde MCP-clientworkflows mogelijk beperkt zijn. De documentatie is solide voor installatie en gebruik, maar licht als het gaat om diepgaande MCP-specifieke functies.
Heeft een LICENSE | ⛔ (Geen LICENSE-bestand gevonden) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal forks | 0 |
Aantal sterren | 1 |
Beoordeling:
Op basis van bovenstaande tabellen geef ik deze MCP-server een 6/10. Hij is functioneel en goed geïntegreerd met Solr, maar mist enkele MCP-ecosysteemfuncties (zoals roots, sampling, prompt templates) en heeft geen duidelijke open source-licentie.
Het fungeert als een brug tussen LLM's en Apache Solr, waarmee veilige, geauthenticeerde en type-veilige toegang wordt geboden tot Solr's zoek-, filter-, sorteer- en documentopvragingsmogelijkheden binnen FlowHunt en andere MCP-compatibele clients.
Het biedt Solr-documentzoekopdrachten, documentopvraging op ID, geavanceerde filtering en sortering, paginage, geavanceerde zoekuitvoering, asynchrone operaties en authenticatie op basis van JWT.
Typische toepassingen zijn enterprise document search, codebase-verkenning, AI-gestuurde kennisopvraging, geautomatiseerde rapportage en beveiligde content delivery met toegangscontrole.
Gebruik omgevingsvariabelen om gevoelige gegevens zoals JWT-geheimen en Solr-URL's op te slaan en te injecteren. De documentatie bevat voorbeelden voor elke ondersteunde client.
Nee, er zijn geen expliciete prompt templates of sampling-functies opgenomen in de huidige implementatie.
Er is geen LICENSE-bestand aanwezig, dus het is momenteel niet duidelijk open source.
Verbind je LLM's met Solr voor snelle, veilige en geavanceerde documentopzoeking. Probeer de Solr Search MCP Server in FlowHunt en geef je AI-agenten een boost.
De OpenSearch MCP Server maakt naadloze integratie van OpenSearch met FlowHunt en andere AI-agenten mogelijk, waardoor programmatische toegang tot zoek-, analys...
De Elasticsearch MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en Elasticsearch- en OpenSearch-clusters. Hiermee kun je geavanceerd zoeken, indexbeheer en clu...
Geef je AI-assistenten toegang tot realtime webzoekgegevens met de OpenAI WebSearch MCP Server. Deze integratie stelt FlowHunt en andere platforms in staat om a...