Serwer MCP Solr Search

Do czego służy serwer MCP „Solr Search”?

Serwer MCP Solr Search działa jako warstwa integracyjna między Dużymi Modelami Językowymi (LLM) a Apache Solr — potężną, otwartą platformą wyszukiwania. Wykorzystując Model Context Protocol (MCP), ten serwer pozwala asystentom AI przeszukiwać, pobierać i wchodzić w interakcje z dokumentami przechowywanymi w kolekcjach Solr. Udostępnia możliwości wyszukiwania i pobierania Solr jako ustandaryzowane zasoby i narzędzia, umożliwiając uproszczony, typowany i uwierzytelniony dostęp z aplikacji klienckich. Programiści mogą dzięki temu serwerowi MCP wyposażyć LLM w zaawansowane funkcje wyszukiwania — w tym złożone zapytania, filtrowanie dokumentów, sortowanie, stronicowanie oraz bezpośrednie pobieranie dokumentów — wszystko w ramach bezpiecznych, asynchronicznych przepływów pracy. Usprawnia to procesy deweloperskie dzięki udostępnieniu wyszukiwania klasy korporacyjnej systemom opartym o AI.

Lista szablonów promptów

W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie znaleziono jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• Zasób wyszukiwania dokumentów Solr
  Udostępnia kolekcje Solr klientom MCP, pozwalając na przeszukiwanie zindeksowanych dokumentów.
• Zasób pobierania dokumentu
  Umożliwia pobieranie konkretnych dokumentów po ich unikalnych identyfikatorach z kolekcji Solr.
• Zasób wyników filtrowanych i sortowanych
  Zapewnia zaawansowane filtrowanie i sortowanie zapytań w celu doprecyzowania i uporządkowania wyników.
• Zasób wyników stronicowanych
  Obsługuje paginację dużych zbiorów wyników wyszukiwania, by klienci mogli pobierać je w wygodnych porcjach.

Lista narzędzi

• Zaawansowane narzędzie wyszukiwania
  Pozwala LLM realizować złożone zapytania Solr przez interfejs MCP, obsługując różne parametry wyszukiwania.
• Narzędzie pobierania dokumentu
  Umożliwia LLM pobieranie pełnych szczegółów dokumentu po jego ID z Solr.
• Narzędzie asynchronicznego wykonywania zapytań
  Komunikuje się z Solr w sposób nieblokujący dla efektywnego wyszukiwania i pobierania.
• Narzędzie uwierzytelniania (JWT)
  Zapewnia bezpieczny, uwierzytelniony dostęp do endpointów Solr poprzez serwer MCP.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Korporacyjne wyszukiwanie dokumentów
  Integracja z firmowymi instancjami Solr w celu zapewnienia obsługi wyszukiwania dokumentów i pozyskiwania wiedzy przez zespoły wsparcia lub badawcze.
• Eksploracja baz kodu
  Indeksowanie i wyszukiwanie kodu lub dokumentacji technicznej w Solr, co pozwala deweloperom na zapytania i analizę baz kodowych przez narzędzia AI.
• Integracja API dla inteligentnych asystentów
  Wyposażenie asystentów cyfrowych lub chatbotów w wyszukiwanie oparte na Solr do odpowiadania na zapytania użytkowników z dużych, ustrukturyzowanych zbiorów danych.
• Automatyczne generowanie raportów
  Pobieranie i agregacja danych z kolekcji Solr w celu generowania raportów biznesowych lub analiz poprzez przepływy AI.
• Bezpieczna dystrybucja treści
  Kontrola dostępu do wrażliwych dokumentów za pomocą uwierzytelniania JWT, zapewniająca, że tylko autoryzowane interakcje LLM z danymi Solr są możliwe.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Wymagania wstępne: Upewnij się, że zainstalowano Python 3.11+, Docker i uv.
2. Zlokalizuj konfigurację: Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj serwer MCP Solr Search: Wstaw lub zaktualizuj obiekt mcpServers o konfigurację Solr Search MCP.
4. Zapisz i zrestartuj: Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację: Upewnij się, że serwer działa i jest dostępny.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Zabezpieczanie kluczy API

Do przechowywania poufnych danych (np. sekretów JWT) używaj zmiennych środowiskowych.
Przykład:

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"],
      "env": {
        "JWT_SECRET": "${JWT_SECRET}"
      },
      "inputs": {
        "solr_url": "http://localhost:8983/solr"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Wymagania wstępne: Zainstaluj wymagane zależności i Solr.
2. Edytuj konfigurację: Otwórz plik konfiguracyjny serwera MCP Claude’a.
3. Dodaj wpis serwera: Wstaw polecenie i argumenty serwera MCP.
4. Zrestartuj Claude: Przeładuj lub zrestartuj backend Claude.
5. Przetestuj połączenie: Sprawdź udane ustanowienie połączenia MCP.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Cursor

1. Zainstaluj zależności: Upewnij się, że Python 3.11+ i Docker są zainstalowane.
2. Otwórz konfigurację Cursor: Zlokalizuj sekcję serwerów MCP.
3. Dodaj konfigurację MCP: Dodaj informacje dotyczące Solr Search.
4. Zastosuj zmiany: Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
5. Zweryfikuj: Upewnij się, że wszystko działa prawidłowo.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Cline

1. Przygotuj środowisko: Musisz mieć zainstalowane Python, Docker oraz uv.
2. Otwórz konfigurację Cline: Znajdź blok konfiguracji serwera MCP.
3. Skonfiguruj serwer: Dodaj szczegóły dotyczące Solr Search MCP.
4. Zrestartuj Cline: Wprowadź zmiany i uruchom ponownie aplikację.
5. Sprawdź integrację: Uruchom testowe zapytanie.

{
  "mcpServers": {
    "solr-search": {
      "command": "python",
      "args": ["run_server.py"]
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, dodaj komponent MCP do swojego przepływu i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, by otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP w takim formacie JSON:

{
  "solr-search": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, by nazwę “solr-search” zamienić na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Podsumowanie

Moja opinia: Ten serwer MCP oferuje solidną integrację z Solr i implementuje wszystkie podstawy do bezpiecznego, typowanego i elastycznego wyszukiwania dokumentów. Brakuje jednak jawnych szablonów promptów oraz nie wspomina o Roots ani o obsłudze sampling, co może ograniczyć bardziej zaawansowane scenariusze klientów MCP. Dokumentacja jest mocna w zakresie instalacji i funkcjonalności, ale słabsza w opisie zaawansowanych funkcji MCP.

Ocena MCP

Ocena:
Na podstawie powyższych tabel oceniam ten serwer MCP na 6/10. Jest funkcjonalny i dobrze zintegrowany z Solr, ale brakuje mu niektórych funkcji ekosystemu MCP (jak roots, sampling, szablony promptów) i nie posiada jasnej licencji open source.