Typesense MCP Server

Čo robí “Typesense” MCP Server?

Typesense MCP Server je implementácia Model Context Protocol (MCP), ktorá spája AI modely a asistentov s Typesense, open-source vyhľadávačom. Ako sprostredkovateľ umožňuje AI agentom objavovať, vyhľadávať a analyzovať dáta v Typesense kolekciách. Táto integrácia posilňuje vývojárske workflowy o možnosti dopytovania databáz, získavania dokumentov, analýzy schémy a prístupu k štatistikám kolekcií — priamo cez nástroje poháňané LLM. Vývojári môžu využiť Typesense MCP Server na rozšírenie schopností AI asistentov o kontextový prístup k štruktúrovaným dátam v reálnom čase, čo uľahčuje efektívnejšie vyhľadávanie, automatizáciu a analytiku.

Zoznam promptov

• analyze_collection
  Analyzujte štruktúru a obsah určenej Typesense kolekcie a získajte prehľad o schéme a dokumentoch.

Zoznam zdrojov

• Zoznam a prístup ku kolekciám cez typesense:// URI
  Sprístupňuje Typesense kolekcie ako zdroje dostupné cez štandardizované URI adresy.
• Názov kolekcie, popis a počet dokumentov
  Každý zdroj poskytuje metadáta ako názov, popis a celkový počet dokumentov.
• JSON mime typ pre prístup k schéme
  Schémy zdrojov sú prístupné vo formáte JSON na jednoduchú integráciu a kontrolu.

Zoznam nástrojov

• typesense_query
  Vyhľadávajte dokumenty v Typesense kolekciách s možnosťou filtrovania, výberu polí, triedenia a limitu výsledkov. Vracia zodpovedajúce dokumenty s hodnotou relevancie.
• typesense_get_document
  Získajte konkrétny dokument podľa ID z Typesense kolekcie. Vráti kompletné dáta dokumentu.
• typesense_collection_stats
  Získajte štatistiky a metadáta o Typesense kolekcii, vrátane počtu dokumentov a informácií o schéme.

Použitia tohto MCP Servera

• Vyhľadávanie v databázach a analytika
  Bezproblémovo vyhľadávajte a analyzujte veľké dátové sady v Typesense kolekciách, umožnite LLM odpovedať na otázky a získavať poznatky zo štruktúrovaných dát.
• Automatizované získavanie dokumentov
  Získavajte konkrétne dokumenty alebo záznamy podľa ID na podporu Q&A nad dokumentami, sumarizáciu alebo overovacie workflowy.
• Prieskum a analýza kolekcií
  Analyzujte štruktúry kolekcií, získavajte schémy a pochopte rozloženie dát pre lepšie porozumenie datasetom.
• Prístup k metadátam a schémam
  Programovo pristupujte k metadátam a schémam kolekcií — vhodné napríklad pre dynamické generovanie UI alebo validačné úlohy.
• LLM-poháňané filtrovanie a triedenie
  Umožnite AI asistentom vykonávať komplexné, používateľmi riadené dopyty s pokročilým filtrovaním a triedením.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a prístup k vašej Windsurf MCP konfigurácii.
2. Otvorte váš .windrc alebo relevantný konfiguračný súbor.
3. Pridajte Typesense MCP Server pomocou nasledujúceho JSON úryvku:

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

4. Uložte konfiguračný súbor a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie skontrolovaním, či je Typesense MCP server uvedený a prístupný.

Claude

1. Nainštalujte Node.js a získajte svoj Typesense API kľúč.
2. Otvorte konfiguračný panel systému Claude.
3. Vložte nasledujúce pod MCP servers:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Claude.
5. Otestujte spustením Typesense dopytu z rozhrania Claude.

Cursor

1. Uistite sa, že máte na svojom systéme dostupný Node.js.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cursor MCP.
3. Pridajte položku Typesense MCP Server:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Overte funkčnosť MCP servera vypísaním dostupných nástrojov.

Cline

1. Nainštalujte Node.js a získajte svoj Typesense API kľúč.
2. Nájdite konfiguračný súbor Cline MCP.
3. Vložte nasledujúcu konfiguráciu:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cline.
5. Overte nastavenie spustením ukážkového Typesense dopytu.

Bezpečné zadávanie API kľúčov pomocou environment premenných

Použite pole env vo vašej konfigurácii na bezpečné zadanie API kľúčov, napr.:

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

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho workflowu FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do flowu a jeho prepojením s vaším AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “typesense” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vašu vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Náš názor

Typesense MCP Server je dobre zdokumentovaný s jasnými definíciami nástrojov, detailmi zdrojov a inštrukciami na nastavenie. Pokrýva kľúčové MCP funkcionality, hoci nespomína sampling ani roots support. Projekt je open source (MIT) a má určitú komunitnú podporu, vďaka čomu ide o solídny, funkčný MCP server.

MCP skóre

Hodnotenie: 8/10 — Typesense MCP Server prináša robustnú MCP kompatibilitu, užitočné nástroje a jasnú dokumentáciu. Stráca body za absenciu explicitnej podpory sampling/roots a nižšiu komunitnú adopciu, v iných ohľadoch je však v tejto kategórii príkladný.