AI-agent for Solr MCP

Avansert Solr-søk med LLM-integrasjon

Dra nytte av kraften i Solr MCP for å gi AI-agentene dine robuste funksjoner for dokumentsøk, filtrering og uthenting. Koble Apache Solr-samlinger enkelt til FlowHunt og åpne for direkte, sikker og skalerbar tilgang for dine LLM-er. Optimaliser kunnskapsoppdagelse, automatiser forskning, og driv intelligente applikasjoner med sanntidsdata fra Solr.

Kraftig dokumentsøk.

Gjør det mulig for LLM-er å søke i Solr-samlinger med enkle eller komplekse spørringer for umiddelbar kunnskapsuthenting.

Avansert filtrering og sortering.

Bruk Solrs filtrerings- og sorteringsegenskaper for å levere presise, relevante resultater til brukere og agenter.

Asynkront og skalerbart.

Håndter store mengder samtidige søk med asynkron kommunikasjon og skalerbar arkitektur.

Sikker autentisering.

Beskytt dine Solr-data med JWT-autentisering og konfigurerbare sikkerhetsinnstillinger.

Enkel oppsett og skalerbar utrulling

Kom raskt i gang med Docker-baserte Solr-miljøer, automatiserte installasjonsskript og tydelig konfigurasjon. Skaler utrullingen fra lokal utvikling til produksjon, med full testdekning og støtte for tilpasset autentisering, logging og integrasjon med moderne AI- og RAG-plattformer.

Rask Docker-oppsett.

Start et bruksklart Solr-miljø med eksempeldata på minutter ved hjelp av Docker Compose.

Omfattende testing.

Sikre pålitelighet med et sett av enhets- og integrasjonstester og robuste CI-arbeidsflyter.

Fleksibel konfigurasjon.

Konfigurer enkelt tilkobling, autentisering og logging for å passe din organisasjons behov.

Hva er MCP-Server for Apache Solr

MCP-Server for Apache Solr er et åpen kildekode-prosjekt som implementerer en Model Context Protocol (MCP)-server utviklet for å tilby dokumentsøk via Apache Solr. Denne serveren fungerer som en bro mellom Large Language Models (LLMs) og Apache Solr, og gir LLM-er mulighet til å utføre avansert søk, uthenting, filtrering og administrasjon av dokumenter lagret i Solr-samlinger via en standardisert protokoll. Løsningen har asynkron kommunikasjon med Solr, typesikre Pydantic-grensesnitt, JWT-autentisering og et Docker-basert utviklingsmiljø. Den støtter både MCP- og HTTP-modus, noe som gjør den tilgjengelig for både AI-agentintegrasjoner og tradisjonelle klienter. Hovedformålet er å gjøre det mulig for AI-agenter og applikasjoner å kontekstuelt søke, hente og administrere store dokumentmengder, noe som gjør den til et verdifullt verktøy for foretak og forskningsteam som håndterer store tekstmengder.