Typesense MCP Server

Vad gör “Typesense” MCP Server?

Typesense MCP Server är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som kopplar AI-modeller och assistenter till Typesense, en öppen källkodssökmotor. Genom att agera mellanhand möjliggör den för AI-agenter att upptäcka, söka och analysera data inom Typesense-kollektioner. Denna integration stärker utvecklingsflöden genom att möjliggöra uppgifter som databasfrågor, dokumentsökning, schemaanalys och åtkomst till kollektionsstatistik – direkt via LLM-drivna verktyg. Utvecklare kan använda Typesense MCP Server för att utöka AI-assistenters kapacitet med realtidsåtkomst till strukturerad data, vilket underlättar förbättrad sökning, automatisering och analys.

Lista över prompts

• analyze_collection
  Analysera strukturen och innehållet i en angiven Typesense-kollektion för att lyfta fram schema och dokumentinsikter.

Lista över resurser

• Lista och åtkomst till kollektioner via typesense:// URI:er
  Exponerar Typesense-kollektioner som resurser tillgängliga via standardiserade URI:er.
• Kollektionens namn, beskrivning och antal dokument
  Varje resurs tillhandahåller metadata såsom namn, beskrivning och totalt antal dokument.
• JSON mime-typ för schemaåtkomst
  Resursscheman kan hämtas i JSON-format för enkel integration och inspektion.

Lista över verktyg

• typesense_query
  Sök efter dokument i Typesense-kollektioner med filtrering, fältval, sortering och resultatbegränsning. Returnerar matchande dokument med relevanspoäng.
• typesense_get_document
  Hämta ett specifikt dokument via dess ID från en Typesense-kollektion. Returnerar hela dokumentets data.
• typesense_collection_stats
  Hämta statistik och metadata om en Typesense-kollektion, inklusive antal dokument och schemainformation.

Användningsområden för denna MCP Server

• Databassökning och analys
  Sök och analysera stora datamängder inom Typesense-kollektioner, vilket gör det möjligt för LLM:er att besvara frågor och lyfta fram insikter från strukturerad data.
• Automatiserad dokumenthämtning
  Hämta specifika dokument eller poster via ID för att möjliggöra dokument-Q&A, sammanfattning eller verifieringsflöden.
• Kollektionsutforskning och analys
  Analysera kollektionsstruktur, lyft fram schemadata och förstå datadistributioner för bättre datasetinsikt.
• Metadata- och schemaåtkomst
  Programmatisk åtkomst till kollektionsmetadata och schema – användbart för dynamisk UI-generering eller datavalidering.
• LLM-driven filtrering och sortering
  Ge AI-assistenter möjlighet att utföra komplexa, användardrivna sökningar med avancerade filter och sortering.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Se till att du har Node.js installerat och tillgång till din Windsurf MCP-konfiguration.
2. Öppna din .windrc eller relevant konfigurationsfil.
3. Lägg till Typesense MCP Server med följande JSON-snutt:

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

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera att Typesense MCP-servern är listad och tillgänglig.

Claude

1. Installera Node.js och skaffa din Typesense API-nyckel.
2. Öppna Claude-systemets konfigurationspanel.
3. Infoga följande under MCP-servrar:

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

4. Spara ändringarna och starta om Claude.
5. Testa genom att köra en Typesense-sökning från Claude-gränssnittet.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js finns tillgängligt på ditt system.
2. Öppna Cursors MCP-konfigurationsfil.
3. Lägg till Typesense MCP Server-posten:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Bekräfta att MCP-servern är i drift genom att lista tillgängliga verktyg.

Cline

1. Installera Node.js och hämta din Typesense API-nyckel.
2. Lokalisera Clines MCP-konfigurationsfil.
3. Infoga följande konfiguration:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Cline.
5. Verifiera installationen genom att köra en exempel-sökning mot Typesense.

Säkra API-nycklar med miljövariabler

Använd fältet env i din konfiguration för att säkert skicka API-nycklar, t.ex.:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använd MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. Under systemets MCP-konfigurationssektion, lägg in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När du har konfigurerat är AI-agenten nu redo att använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “typesense” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår åsikt

Typesense MCP Server är väl dokumenterad med tydliga verktygsdefinitioner, resursdetaljer och installationsinstruktioner. Den täcker viktiga MCP-funktioner, även om stöd för sampling eller roots saknas. Projektet är öppen källkod (MIT) och har viss community-uppslutning, vilket gör det till en stabil och funktionell MCP-server.

MCP-betyg

Betyg: 8/10 — Typesense MCP Server erbjuder stark MCP-efterlevnad, användbara verktyg och tydlig dokumentation. Den tappar några poäng för avsaknad av explicit sampling/roots-stöd och något lägre community-adoption, men är annars föredömlig inom sin kategori.