Typesense MCP-server

Hva gjør “Typesense” MCP-serveren?

Typesense MCP-serveren er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP) som kobler AI-modeller og assistenter til Typesense, en åpen kildekode søkemotor. Som et mellomledd lar den AI-agenter oppdage, søke og analysere data i Typesense-kolleksjoner. Denne integrasjonen styrker utviklerprosesser ved å muliggjøre operasjoner som databasespørringer, uthenting av dokumenter, skjema-analyse og tilgang til kolleksjonsstatistikk – direkte gjennom LLM-drevne verktøy. Utviklere kan bruke Typesense MCP-serveren for å berike AI-assistenters evner med sanntids, kontekstbevisst tilgang til strukturerte data, noe som gir forbedret søk, automatisering og analyse.

Liste over prompts

• analyze_collection
  Analyser strukturen og innholdet i en spesifisert Typesense-kolleksjon for å fremheve skjema- og dokumentinnsikt.

Liste over ressurser

• List og tilgang til kolleksjoner via typesense:// URI-er
  Eksponerer Typesense-kolleksjoner som ressurser tilgjengelig gjennom standardiserte URI-er.
• Kolleksjonsnavn, beskrivelse og dokumentantall
  Hver ressurs gir metadata som navn, beskrivelse og totalt antall dokumenter.
• JSON mimetype for skjema-tilgang
  Ressursers skjema kan nås i JSON-format for enkel integrering og inspeksjon.

Liste over verktøy

• typesense_query
  Søk etter dokumenter i Typesense-kolleksjoner med filtrering, feltvalg, sortering og resultatbegrensning. Returnerer treff med relevansscore.
• typesense_get_document
  Hent et spesifikt dokument via ID fra en Typesense-kolleksjon. Returnerer hele dokumentdataen.
• typesense_collection_stats
  Hent statistikk og metadata om en Typesense-kolleksjon, inkludert dokumentantall og skjema-informasjon.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Databasesøk og analyse
  Søk og analyser store datasett i Typesense-kolleksjoner, slik at LLM-er kan svare på spørsmål og hente innsikt fra strukturerte data.
• Automatisert dokumentuthenting
  Hent spesifikke dokumenter eller oppføringer via ID for å støtte dokument Q&A, oppsummering eller verifisering.
• Kolleksjonseksplorering og analyse
  Analyser kolleksjonsstrukturer, fremhev skjema-data og forstå datadistribusjon for bedre datasettforståelse.
• Metadata- og skjema-tilgang
  Programmatisk tilgang til kolleksjonsmetadata og skjema – nyttig for dynamisk UI-generering eller datavalidering.
• LLM-drevet filtrering og sortering
  Gi AI-assistenter mulighet til å utføre avanserte, brukerdefinerte spørringer med filtre og sorteringsoperasjoner.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Forsikre deg om at du har Node.js installert og tilgang til din Windsurf MCP-konfigurasjon.
2. Åpne .windrc eller relevant konfigurasjonsfil.
3. Legg til Typesense MCP-serveren med følgende JSON-snutt:

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

4. Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.
5. Bekreft oppsettet ved å sjekke at Typesense MCP-serveren er listet og tilgjengelig.

Claude

1. Installer Node.js og skaff din Typesense API-nøkkel.
2. Åpne Claude-systemets konfigurasjonspanel.
3. Lim inn følgende under MCP-servere:

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

4. Lagre endringer og start Claude på nytt.
5. Test ved å kjøre en Typesense-forespørsel fra Claude-grensesnittet.

Cursor

1. Sørg for at Node.js er tilgjengelig på systemet ditt.
2. Åpne Cursors MCP-konfigurasjonsfil.
3. Legg til Typesense MCP-serveren:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren er i drift ved å liste tilgjengelige verktøy.

Cline

1. Installer Node.js og skaff din Typesense API-nøkkel.
2. Finn Clines MCP-konfigurasjonsfil.
3. Lim inn følgende konfigurasjon:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Cline på nytt.
5. Bekreft oppsettet ved å kjøre en eksempel-forespørsel mot Typesense.

Sikring av API-nøkler med miljøvariabler

Bruk env-feltet i konfigurasjonen for sikkert å sende API-nøkler, f.eks.:

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

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruk av MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon limer du inn MCP-serverdetaljene med dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “typesense” til navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med adressen til din egen MCP-server.

Oversikt

Vår mening

Typesense MCP-serveren er godt dokumentert med tydelige verktøydefinisjoner, ressursdetaljer og oppsettsinstruksjoner. Den dekker sentrale MCP-funksjoner, men mangler omtale av sampling- eller roots-støtte. Prosjektet er åpen kildekode (MIT) og har noe fellesskapsengasjement, noe som gjør den til en solid og funksjonell MCP-server.

MCP-score

Vurdering: 8/10 — Typesense MCP-serveren gir robust MCP-etterlevelse, nyttige verktøy og tydelig dokumentasjon. Den mister noen poeng for manglende eksplisitt sampling/roots-støtte og lavere fellesskapsadopsjon, men er ellers eksemplarisk i sin kategori.