Solr Search MCP Server

Ce face serverul “Solr Search” MCP?

Solr Search MCP Server servește ca un strat de integrare între Modelele Lingvistice Mari (LLMs) și Apache Solr, o platformă open-source de căutare puternică. Folosind Model Context Protocol (MCP), acest server permite asistenților AI să caute, să regăsească și să interacționeze cu documente stocate în colecțiile Solr. Expune capabilitățile de căutare și regăsire Solr ca resurse și instrumente standardizate, oferind acces simplificat, tip-sigur și autentificat din aplicațiile client. Dezvoltatorii pot folosi acest server MCP pentru a dota LLM-urile cu funcții avansate de căutare, inclusiv interogări complexe, filtrare de documente, sortare, paginare și regăsire directă de documente—totul în fluxuri securizate și asincrone. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de dezvoltare, făcând căutarea la nivel enterprise disponibilă pentru sistemele AI.

Listă de Prompts

Nu sunt menționate șabloane explicite de prompt în documentația sau fișierele repository disponibile.

Listă de Resurse

• Resursa de căutare documente Solr
  Expune colecțiile Solr către clienții MCP, permițând căutări în documentele indexate.
• Resursa de regăsire documente
  Permite regăsirea documentelor specifice după ID-urile lor unice din colecțiile Solr.
• Resursa de rezultate filtrate și sortate
  Oferă filtrare și sortare avansată pentru interogări, pentru a rafina și organiza rezultatele.
• Resursa de rezultate căutare paginată
  Suportă paginare pentru seturi mari de rezultate, astfel încât clienții să poată accesa rezultatele pe segmente gestionabile.

Listă de Instrumente

• Instrument de căutare avansată
  Permite LLM-urilor să execute interogări Solr complexe prin interfața MCP, cu suport pentru diverși parametri.
• Instrument de regăsire document
  Permite LLM-urilor să preia detalii complete ale documentului după ID-ul documentului din Solr.
• Instrument de execuție interogări asincrone
  Comunicarea cu Solr se realizează non-blocant pentru căutare și regăsire eficiente.
• Instrument de autentificare (JWT)
  Oferă acces sigur și autentificat la endpoint-urile Solr prin serverul MCP.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Căutare documente enterprise
  Integrează cu instanțe Solr corporative pentru a oferi căutare de documente și regăsire de cunoștințe asistate de LLM pentru echipele de suport sau cercetare.
• Explorarea codului sursă
  Folosește Solr pentru indexarea și căutarea codului sau a documentației tehnice, permițând dezvoltatorilor să interogheze și să analizeze codul prin instrumente AI.
• Integrare API pentru asistenți inteligenți
  Dotează asistenții digitali sau chatbot-urile cu căutare alimentată de Solr pentru a răspunde la întrebări din seturi mari de date structurate.
• Generare automată de rapoarte
  Regăsește și agregă date din colecțiile Solr pentru a genera rapoarte de business sau analize prin fluxuri AI.
• Livrare securizată de conținut
  Controlează accesul la documente sensibile cu autentificare JWT, asigurând că doar interacțiunile autorizate cu Solr din partea LLM au loc.

Cum se instalează

Windsurf

1. Prerechizite: Asigură-te că Python 3.11+, Docker și uv sunt instalate.
2. Localizează configurația: Deschide fișierul de configurare Windsurf.
3. Adaugă Solr Search MCP Server: Inserează sau actualizează obiectul mcpServers cu configurația Solr Search MCP.
4. Salvează și repornește: Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică instalarea: Confirmă că serverul rulează și este accesibil.

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

Securizarea cheilor API

Folosește variabile de mediu pentru date sensibile (ex: secrete JWT).
Exemplu:

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

Claude

1. Prerechizite: Instalează dependențele necesare și Solr.
2. Editează configurația: Deschide fișierul de configurare MCP al lui Claude.
3. Adaugă serverul: Inserează comanda MCP server și argumentele.
4. Repornește Claude: Reîncarcă sau repornește backend-ul Claude.
5. Testează conexiunea: Verifică handshake-ul MCP.

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

Cursor

1. Instalează dependențele: Asigură-te că Python 3.11+ și Docker sunt configurate.
2. Accesează configurația Cursor: Localizează secțiunea MCP servers.
3. Inserează configurația MCP: Adaugă detaliile Solr Search.
4. Aplică modificările: Salvează și repornește Cursor.
5. Validează: Confirmă funcționarea.

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

Cline

1. Pregătește mediul: Python, Docker și uv trebuie să fie instalate.
2. Deschide configurația Cline: Găsește blocul de configurare MCP server.
3. Configurează serverul: Adaugă detaliile pentru Solr Search MCP.
4. Repornește Cline: Aplică modificările de configurare.
5. Verifică integrarea: Rulează o interogare de test.

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

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare system MCP, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile sale. Nu uita să schimbi “solr-search” cu numele efectiv al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu al tău propriu.

Prezentare generală

Opinia mea: Acest server MCP oferă o integrare robustă cu Solr și implementează toate elementele de bază pentru căutare de documente sigură, tip-sigură și flexibilă. Totuși, lipsesc șabloane explicite de prompt și nu se menționează Roots sau suport pentru sampling, ceea ce ar putea limita fluxurile MCP avansate. Documentația este solidă pentru instalare și funcționalitate, dar sumară pentru funcții avansate MCP.

Scor MCP

Rating:
Bazându-mă pe tabelele de mai sus, aș acorda acestui server MCP un 6/10. Este funcțional și bine integrat cu Solr, dar îi lipsesc unele funcții ale ecosistemului MCP (precum roots, sampling, șabloane de prompt) și nu are o licență open source clară.