Servidor Meilisearch MCP

O que faz o Servidor “Meilisearch” MCP?

O Servidor Meilisearch MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) que permite uma interação fluida entre assistentes de IA (como LLMs) e uma instância Meilisearch. Atuando como uma ponte, permite que clientes orientados por IA realizem operações de banco de dados — como gerenciamento de índices, documentos, definições e chaves de API — diretamente de sua interface. O servidor suporta configuração dinâmica de conexão, logging integrado e busca inteligente entre índices. Esta integração simplifica fluxos de trabalho para desenvolvedores, permitindo automatizar e monitorar tarefas da infraestrutura de busca usando linguagem natural ou ferramentas de automação de fluxo de trabalho.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado diretamente no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é descrito na documentação ou arquivos disponíveis.

Lista de Ferramentas

• Gerenciamento de índices e documentos
  Permite que clientes criem, atualizem, excluam e gerenciem índices e documentos do Meilisearch por meio de funções expostas.
• Configuração e gerenciamento de definições
  Possibilita a configuração de definições de índices e outros parâmetros operacionais via ações expostas pelo MCP.
• Monitoramento de tarefas e gerenciamento de chaves de API
  Oferece funcionalidade para monitorar tarefas em execução e gerenciar com segurança as chaves de API do Meilisearch.
• Configuração dinâmica de conexão
  Ferramentas para visualizar e atualizar a URL de conexão do Meilisearch e a chave de API em tempo de execução (get-connection-settings).

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento de Índices e Documentos do Banco de Dados
  Desenvolvedores podem automatizar a criação, atualização e exclusão de índices e documentos de busca, otimizando tarefas de gestão de conteúdo.
• Configuração de Definições de Busca
  Ajuste de definições de índices (como regras de ranking ou sinônimos) programaticamente, permitindo experimentação e otimização rápidas.
• Gerenciamento de Chaves de API
  Crie, revogue e rotacione chaves de API do Meilisearch com segurança, apoiando um controle de acesso robusto em ambientes de produção.
• Monitoramento de Tarefas
  Acompanhe o status de tarefas em andamento (como atualizações de índice) para garantir a conclusão das operações e tratar erros de forma proativa.
• Alternância Dinâmica entre Instâncias
  Troque instantaneamente entre diferentes instâncias Meilisearch usando ferramentas de conexão dinâmica, suportando desenvolvimento e testes em múltiplos ambientes.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter o Node.js e Python ≥ 3.9 instalados.
2. Inicie sua instância Meilisearch e anote o endereço HTTP e a chave de API.
3. Edite o arquivo de configuração do Windsurf para adicionar o servidor Meilisearch MCP.
4. Adicione a configuração do servidor MCP usando o seguinte trecho JSON:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf. Verifique a conectividade do servidor MCP.

Claude

1. Certifique-se de que o Python ≥ 3.9 está instalado e o Meilisearch está em execução.
2. Consulte o arquivo CLAUDE.md para etapas adicionais específicas de integração do Claude, se disponível.
3. Adicione a seguinte configuração em sua configuração do Claude:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

4. Reinicie o Claude e certifique-se de que o servidor MCP foi detectado.

Cursor

1. Instale o Node.js e Python ≥ 3.9, e verifique se o Meilisearch está em execução.
2. Abra o arquivo de configuração do Cursor e adicione a entrada do servidor MCP:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

3. Salve e reinicie o Cursor. Confirme o funcionamento do servidor.

Cline

1. Prepare seu ambiente com Python ≥ 3.9 e uma instância Meilisearch em execução.
2. Edite a configuração do Cline para incluir o servidor MCP como segue:

   "mcpServers": {
     "meilisearch-mcp": {
       "command": "meilisearch-mcp",
       "args": [],
       "env": {
         "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
         "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
       }
     }
   }
   

3. Salve as alterações e reinicie o Cline. Teste a conectividade.

Protegendo as Chaves de API
Sempre utilize variáveis de ambiente para armazenar dados sensíveis como chaves de API. Exemplo:

"env": {
  "MEILI_HTTP_ADDR": "http://localhost:7700",
  "MEILI_MASTER_KEY": "your_master_key"
}

Você também pode usar "inputs" se sua plataforma suportar para segredos adicionais em tempo de execução.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando o seguinte formato JSON:

{
  "meilisearch-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “meilisearch-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O servidor Meilisearch MCP oferece ferramentas robustas para automação Meilisearch e integração com LLM, com documentação abrangente de configuração e segurança. Contudo, a ausência de templates/recursos explícitos de prompt e o suporte incerto a Roots/Sampling limitam um pouco sua flexibilidade para alguns casos avançados.

Pontuação MCP

Avaliação:
Eu avaliaria este servidor MCP com um sólido 7/10. Ele cobre necessidades críticas dos desenvolvedores para automação Meilisearch e fluxos LLM, com documentação clara e suporte a ferramentas essenciais, mas carece de alguns recursos MCP avançados e definições explícitas de recurso/prompt.