Typesense MCP Server

Co robi serwer MCP “Typesense”?

Serwer Typesense MCP to implementacja Model Context Protocol (MCP), która łączy modele i asystentów AI z Typesense, otwartoźródłową wyszukiwarką. Działając jako pośrednik, umożliwia agentom AI odkrywanie, przeszukiwanie i analizowanie danych w kolekcjach Typesense. Ta integracja wzmacnia procesy deweloperskie, pozwalając na wykonywanie takich zadań jak: zapytania do baz danych, pobieranie dokumentów, analizę schematów oraz dostęp do statystyk kolekcji — bezpośrednio przez narzędzia napędzane przez LLM. Programiści mogą używać serwera Typesense MCP, aby wzbogacić możliwości asystentów AI o dostęp do danych strukturalnych w czasie rzeczywistym i z uwzględnieniem kontekstu, ułatwiając zaawansowane wyszukiwanie, automatyzację i analitykę.

Lista promptów

• analyze_collection
  Analizuj strukturę i zawartość wybranej kolekcji Typesense, aby uzyskać wgląd w schemat i dokumenty.

Lista zasobów

• Lista i dostęp do kolekcji przez URI typesense://
  Udostępnia kolekcje Typesense jako zasoby dostępne przez standaryzowane URI.
• Nazwa kolekcji, opis i liczba dokumentów
  Każdy zasób zawiera metadane, takie jak nazwa, opis oraz całkowita liczba dokumentów.
• Typ mime JSON dla dostępu do schematu
  Schematy zasobów są dostępne w formacie JSON dla łatwej integracji i inspekcji.

Lista narzędzi

• typesense_query
  Wyszukuj dokumenty w kolekcjach Typesense, korzystając z filtrowania, wyboru pól, sortowania i limitów wyników. Zwraca pasujące dokumenty wraz z oceną trafności.
• typesense_get_document
  Pobierz konkretny dokument po jego ID z kolekcji Typesense. Zwraca kompletne dane dokumentu.
• typesense_collection_stats
  Uzyskaj statystyki i metadane dotyczące kolekcji Typesense, w tym liczbę dokumentów i informacje o schemacie.

Przykłady zastosowania tego serwera MCP

• Wyszukiwanie i analityka baz danych
  Bezproblemowo przeszukuj i analizuj duże zbiory danych w kolekcjach Typesense, umożliwiając LLM-om odpowiadanie na pytania i wydobywanie informacji ze strukturalnych danych.
• Automatyczne pobieranie dokumentów
  Pobieraj konkretne dokumenty lub wpisy po ID do obsługi Q&A na dokumentach, podsumowań lub procesów weryfikacyjnych.
• Eksploracja i analiza kolekcji
  Analizuj strukturę kolekcji, uzyskuj dane o schemacie i rozkładzie danych, aby lepiej zrozumieć zbiory danych.
• Dostęp do metadanych i schematów
  Programowo uzyskuj dostęp do metadanych i schematu kolekcji — przydatne do dynamicznego generowania UI lub walidacji danych.
• Filtrowanie i sortowanie napędzane przez LLM
  Umożliwiaj asystentom AI wykonywanie złożonych, zorientowanych na użytkownika zapytań z zaawansowanymi filtrami i sortowaniem.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js oraz dostęp do swojej konfiguracji MCP Windsurf.
2. Otwórz swój plik konfiguracyjny .windrc lub odpowiedni plik konfiguracyjny.
3. Dodaj serwer Typesense MCP, używając poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając, czy serwer Typesense MCP jest widoczny i dostępny.

Claude

1. Zainstaluj Node.js i uzyskaj swój klucz API Typesense.
2. Otwórz panel konfiguracji systemu Claude.
3. Wstaw poniższy fragment w sekcji serwerów MCP:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Przetestuj, uruchamiając zapytanie Typesense z poziomu interfejsu Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest dostępny w Twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny MCP Cursor.
3. Dodaj wpis serwera Typesense MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Potwierdź działanie serwera MCP, wyświetlając dostępne narzędzia.

Cline

1. Zainstaluj Node.js i uzyskaj swój klucz API Typesense.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny MCP Cline.
3. Wstaw poniższą konfigurację:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj konfigurację, uruchamiając przykładowe zapytanie Typesense.

Zabezpieczanie kluczy API przy użyciu zmiennych środowiskowych

Użyj pola env w swojej konfiguracji, by bezpiecznie przekazywać klucze API, np.:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “typesense” na rzeczywistą nazwę Twojego serwera MCP i podać własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Typesense MCP Server jest dobrze udokumentowany, posiada jasne definicje narzędzi, szczegóły zasobów oraz instrukcje konfiguracji. Obejmuje kluczowe funkcjonalności MCP, choć brakuje wzmianek o sampling lub wsparciu dla roots. Projekt jest otwarty (MIT) i cieszy się pewnym zainteresowaniem społeczności, czyniąc go solidnym, funkcjonalnym serwerem MCP.

Ocena MCP

Ocena: 8/10 — Typesense MCP Server zapewnia solidną zgodność z MCP, przydatne narzędzia i przejrzystą dokumentację. Traci nieco punktów za brak jawnego wsparcia sampling/roots i niższą adopcję społeczności, ale poza tym jest wzorcowy w swojej kategorii.