Minimalistisk SaaS-miljö med vektoriserade Elasticsearch-koncept

AI-agent för Elasticsearch MCP

Koppla enkelt dina agenter till Elasticsearch-data med Model Context Protocol (MCP). Elasticsearch MCP Server möjliggör naturlig språkinteraktion med dina Elasticsearch-index, vilket ger team möjlighet att utnyttja sök, analys och dataupptäckt via välbekanta konversationsgränssnitt. Officiellt stöd för Elasticsearch 8.x och 9.x säkerställer stabilitet och bred kompatibilitet för företagsdataflöden.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Minimalistisk AI-agent som frågar Elasticsearch-index

Konversationsåtkomst till Elasticsearch

Förvandla sättet du interagerar med Elasticsearch genom att möjliggöra sökfrågor och kommandon med naturligt språk. MCP Server kopplar din Elasticsearch-data till moderna AI-agenter och automatiserar sökningar, mappningar och analystjänster för snabbare och smartare affärsbeslut.

Naturlig språk-sökning.
Utför avancerade sökningar i Elasticsearch med vardagligt språk, vilket gör dataåtkomst intuitiv för alla användare.
Indexhantering.
Lista, granska och hantera index och mappningar enkelt direkt via AI-drivna konversationer.
Analys & rapportering.
Automatisera dataanalys med ES|QL-frågor för snabba insikter och dynamisk rapportering.
Säkra anslutningar.
Stödjer både API-nyckel och grundläggande autentisering, vilket säkerställer säker och compliant dataåtkomst.
Minimalistisk Docker-distribution för Elasticsearch-integration

Flexibel distribution & integration

Distribuera Elasticsearch MCP Server snabbt med en enkel Docker-image. Integrera med ledande MCP-klienter som Claude Desktop eller Goose för smidiga AI-arbetsflöden och realtidsdataåtkomst.

Snabb Docker-distribution.
Starta MCP-servern på några minuter med officiella Docker-images för smidig installation och skalning.
Stöd för flera protokoll.
Stödjer stdio, streamable-HTTP och SSE-protokoll för mångsidig agentintegration.
Klientkompatibilitet.
Fungerar direkt med populära MCP-klienter och förbättrar samarbete och produktivitet.
Minimalistisk verktygslåda för Elasticsearch-agentoperationer

Avancerade Elasticsearch-verktyg

Lås upp hela potentialen i ditt Elasticsearch-kluster. MCP Server ger direkt tillgång till viktiga verktyg som indexlistning, fältmappning, sökning, ES|QL-frågor och shard-inspektion — allt från din AI-agent.

Omfattande verktygssats.
Få tillgång till verktyg för att lista index, hämta mappningar, utföra sökningar och mer — allt via din agent.
ES|QL-frågestöd.
Kör avancerade ES|QL-frågor direkt via MCP Server för att låsa upp handlingsbara insikter.

MCP-INTEGRATION

Tillgängliga Elasticsearch MCP-integrationer

Följande verktyg finns tillgängliga som en del av Elasticsearch MCP-integrationen:

list_indices

Lista alla tillgängliga Elasticsearch-index för utforskning och integration.

get_mappings

Hämta fältmappningar för ett specifikt Elasticsearch-index för att förstå dess datastruktur.

search

Utför en Elasticsearch-sökning med fråge-DSL för att hitta relevanta dokument.

esql

Utför en ES|QL-fråga för avancerad datahämtning och analys.

get_shards

Hämta shard-information för alla eller specifika index för att övervaka datadistribution.

Koppla Elasticsearch till AI med MCP Server

Koppla enkelt din Elasticsearch-data till valfri MCP-aktiverad klient för kraftfull åtkomst, sökning och analys med naturligt språk. Kom igång med vår experimentella Docker-baserade server idag.

Elastic startsida som visar deras plattformserbjudanden

Vad är Elastic

Elastic är ett ledande företag som specialiserar sig på företagsök, observabilitet och säkerhetslösningar drivna av Elasticsearch, deras öppna, distribuerade sök- och analysmotor. Elastic tillhandahåller verktyg för organisationer att samla in, lagra, söka, analysera och visualisera stora datamängder i realtid. Deras lösningar används brett för fulltextsökning, analys av logg- och händelsedata, övervakning av applikationsprestanda, hotdetektion och mer. Elastics plattform, som inkluderar Elasticsearch, Kibana, Beats och Logstash (Elastic Stack), gör det möjligt för företag att få handlingsbara insikter från sin data, förbättra operativ effektivitet och öka säkerheten över sitt digitala ekosystem. Model Context Protocol (MCP)-servern för Elasticsearch är utformad för att koppla AI-agenter eller applikationer direkt till Elasticsearch-index, vilket möjliggör sömlös frågning och interaktion med komplex data via naturligt språk.

Kapabiliteter

Vad vi kan göra med Elastic MCP-server

Elastic MCP-servern tillhandahåller ett robust gränssnitt för interaktion med Elasticsearch-data via naturligt språk och agentbaserade integrationer. Användare kan utnyttja servern för att fråga, analysera och hämta information från Elasticsearch-index, automatisera dataflöden och bygga intelligenta applikationer som drivs av realtidsdata. MCP-servern är särskilt användbar för att koppla moderna AI-agenter och LLM:er till företagsdata, vilket gör det enklare att visualisera insikter, generera rapporter och utföra avancerad analys.

Frågor med naturligt språk
Interagera med Elasticsearch-index via konversationella eller naturliga språkkommandon.
Realtidsdatahämtning
Få åtkomst till och hämta aktuell information från storskaliga datamängder direkt.
Agentintegration
Koppla smidigt AI-agenter och LLM:er till Elasticsearch för förbättrade datadrivna möjligheter.
Automatiserad analys
Möjliggör automatiserade arbetsflöden för dataanalys, trenddetektion och rapportering.
Säker datainteraktion
Säkerställ säker, behörighetsbaserad åtkomst och interaktion med känslig företagsdata.
Elastic-blogginlägg som förklarar MCP-serverintegration med AI-agenter

Hur AI-agenter gynnas av Elastic MCP-server

AI-agenter kan avsevärt förbättra sina förmågor genom integration med Elastic MCP-servern. Genom att utnyttja MCP-serverns naturliga språkgränssnitt och realtidsdataåtkomst kan AI-agenter utföra komplexa frågor, sammanfatta stora datamängder och leverera handlingsbara insikter utan djup teknisk kunskap om Elasticsearch. Denna integration förenklar processen att bygga intelligenta system som dynamiskt svarar på affärsdata och användarfrågor, vilket ger organisationer möjlighet att skala sina AI-lösningar effektivt och säkert.