
Elasticsearch MCP-server
Elasticsearch MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Elasticsearch- samt OpenSearch-kluster, vilket möjliggör avancerad sökning, indexhant...
Integrera OpenSearch-funktioner i dina AI-arbetsflöden med OpenSearch MCP-servern, vilket möjliggör sökning, analys och realtidsdataoperationer direkt från FlowHunt.
OpenSearch MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och OpenSearch-plattformen, vilket möjliggör sömlös integration och förbättrade utvecklingsarbetsflöden. Genom att exponera OpenSearch-data och funktionalitet via MCP-protokollet kan AI-klienter interagera programmatiskt med OpenSearch-index, köra sökningar, hämta dokument och hantera sökinfrastruktur. Detta ger utvecklare och AI-agenter möjlighet att utföra avancerad dataanalys, realtidssökning och innehållshantering – allt från sina föredragna AI- eller automationsverktyg. Servern är utformad för att effektivisera processer som sökningar, dataförädling och operativ övervakning, vilket gör den till ett oumbärligt verktyg för alla som använder OpenSearch i AI-drivna miljöer.
(Inga promptmallar nämns i det tillhandahållna repo-innehållet.)
(Inga uttryckliga resursprimitiver beskrivs i tillgängligt repo-innehåll.)
(Specifika verktyg som servern exponerar listas inte i dokumentation eller kodindex.)
windsurf.json
).mcpServers
med rätt kommando och argument.Exempel på JSON:
{
"mcpServers": {
"opensearch-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "opensearch_mcp_server"]
}
}
}
mcpServers
.Exempel på JSON:
{
"mcpServers": {
"opensearch-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "opensearch_mcp_server"]
}
}
}
mcpServers
.Exempel på JSON:
{
"mcpServers": {
"opensearch-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "opensearch_mcp_server"]
}
}
}
mcpServers
med kommando och argument.Exempel på JSON:
{
"mcpServers": {
"opensearch-mcp": {
"command": "python",
"args": ["-m", "opensearch_mcp_server"]
}
}
}
Ställ in känsliga API-nycklar eller autentiseringsuppgifter med miljövariabler i din konfiguration, till exempel:
{
"mcpServers": {
"opensearch-mcp": {
"env": {
"OPENSEARCH_API_KEY": "your_api_key_here"
},
"inputs": {
"index": "your_index_name"
}
}
}
}
Använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt, ange din MCP-serverinformation enligt följande JSON-format:
{
"opensearch-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “opensearch-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.
Avsnitt | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över promptar | ⛔ | Inga promptmallar nämns |
Lista över resurser | ⛔ | Inga resursprimitiver beskrivs |
Lista över verktyg | ⛔ | Inga verktyg listas i dokumentation/index |
Säkra API-nycklar | ✅ | Exempel ges i installationsinstruktionerna |
Stöd för sampling (mindre viktigt i utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Baserat på tabellerna ovan erbjuder OpenSearch MCP-servern en tydlig översikt och installationsinstruktioner, men saknar detaljer om promptar, resurser och verktyg. Den innehåller dock vägledning kring säker hantering av API-nycklar. Sammantaget ges grunder för integration men avancerade MCP-primitiver eller funktionsbeskrivningar saknas.
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal Forks | 11 |
Antal Stars | 9 |
Jag skulle ge denna MCP-server 3/10 i allmän MCP-mognad: den har standardinstallation och licens, men saknar detaljerad implementering av verktyg, promptar eller resurser som är viktiga för avancerat MCP-användande och agentbeteende.
OpenSearch MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-agenter och OpenSearch-plattformen, och exponerar sök-, analys- och innehållshanteringsfunktioner via Model Context Protocol för smidig automation och integration.
Du kan utföra realtidssökning och hämtning, köra analyser på stora datamängder, automatisera innehållshantering och övervaka OpenSearch-kluster – allt som en del av dina AI-arbetsflöden i FlowHunt.
Ställ in känsliga autentiseringsuppgifter som miljövariabler i din MCP-serverkonfiguration. Till exempel: { "env": { "OPENSEARCH_API_KEY": "din_api_nyckel" } }.
Inga promptmallar eller verktygsprimitiver ingår som standard. Servern fokuserar på att exponera OpenSearch-operationer via MCP-protokollet.
Den erbjuder stabil grundläggande integration och installation, men saknar avancerade primitiver, promptmallar eller detaljerad verktygsdokumentation. Rekommenderas för användare som behöver standardintegration med OpenSearch via MCP.
Effektivisera dina sök- och analysarbetsflöden genom att integrera OpenSearch via MCP-servern i FlowHunt. Lås upp realtidsdokumenthämtning, analys och innehållshantering inom dina AI-pipelines.
Elasticsearch MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Elasticsearch- samt OpenSearch-kluster, vilket möjliggör avancerad sökning, indexhant...
Meilisearch MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och din Meilisearch-instans, vilket möjliggör sömlösa databasoperationer, indexhantering, i...
Dumpling AI MCP-servern för FlowHunt möjliggör att AI-assistenter kan ansluta till en mängd olika externa datakällor, API:er och utvecklarverktyg. Den ger kraft...