Elasticsearch MCP Sunucusu

Elasticsearch MCP Sunucusu

AI ajanlarınızı Elasticsearch ve OpenSearch kümelerine bağlayarak FlowHunt içinde sorunsuz arama, indeks yönetimi ve gerçek zamanlı analitik sağlayın.

“Elasticsearch” MCP Sunucusu ne yapar?

Elasticsearch MCP Sunucusu, Elasticsearch ve OpenSearch kümeleriyle sorunsuz etkileşim sağlayan bir Model Context Protocol (MCP) uygulamasıdır. AI asistanları ile bu güçlü arama motorları arasında köprü görevi görerek, kullanıcıların gelişmiş arama sorguları yapmasına, indeksleri analiz etmesine ve kümeleri programatik olarak yönetmesine olanak tanır. Sunulan araç takımı sayesinde geliştiriciler, doküman aramaları, indeks yönetimi ve küme işlemlerini doğrudan AI tabanlı iş akışlarından otomatikleştirebilirler. Bu da veri keşfi, izleme ve içerik elde etme gibi görevlerde verimliliği artırarak Elasticsearch MCP Sunucusu’nu gerçek zamanlı arama ve analitik yeteneklerini AI geliştirme ortamlarına entegre etmek için değerli bir çözüm haline getirir.

Komut Listesi

(Depoda herhangi bir komut şablonundan bahsedilmemiştir. Bölüm bilerek boş bırakılmıştır.)

Kaynak Listesi

(Mevcut dokümantasyonda veya depo dosyalarında açık MCP kaynağı bulunmamaktadır.)

Araçlar Listesi

  • general_api_request: Elasticsearch/OpenSearch’e genel bir HTTP API isteği gönderin, özel arayüzü olmayan uç noktalar için kullanışlıdır.
  • list_indices: Kümedeki tüm indeksleri listeler.
  • get_index: Bir veya birden fazla indeksin detaylı bilgilerini (mapping, ayar, alias) alır.
  • create_index: Kümeye yeni bir indeks ekler.
  • delete_index: Kümeden mevcut bir indeksi siler.
  • search_documents: İndeksler içinde doküman araması yapar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

  • İndeks Yönetimi: İndeksleri kolayca oluşturup silerek, geliştiricilerin veri şema değişikliklerini otomatikleştirmesi veya test ve üretim ortamlarını yönetmesi sağlanır.
  • Küme Keşfi: İndeksleri listeleyip inceleyerek küme sağlığını, kullanım biçimlerini izleyin ve depolama stratejilerinizi optimize edin.
  • Veri Arama ve Erişim: Zengin sorgu yetenekleriyle doküman arayın; bilgi çıkarımı, analitik ve AI ajanları için bağlam sağlama süreçlerini kolaylaştırın.
  • Özel API Etkileşimleri: general_api_request aracı ile herhangi bir Elasticsearch/OpenSearch API uç noktasına erişerek gelişmiş teşhis veya özel iş akışları oluşturun.
  • Otomatik İzleme: AI asistanları ile indeks durumunu veya küme sağlığını periyodik olarak kontrol edip, operasyon ekipleri için uyarılar ve özetler oluşturun.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

  1. Gerekli önkoşullara sahip olduğunuzdan emin olun (ör. Node.js ve container için Docker).
  2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın (genellikle windsurf.json veya benzeri).
  3. mcpServers bölümüne Elasticsearch MCP Sunucusu’nu ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "elasticsearch-mcp": {
          "command": "elasticsearch-mcp-server",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. Yapılandırmayı kaydedip Windsurf’u yeniden başlatın.
  5. Sunucunun MCP panelinizde görünüp görünmediğini kontrol ederek kurulumu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutmak Bağlantı bilgilerini güvenli saklamak için ortam değişkenleri kullanın:

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

  1. Bağımlılıkları kurun ve Claude’un MCP entegrasyonunu desteklediğinden emin olun.
  2. Claude yapılandırma dosyasını açın.
  3. mcpServers bölümüne aşağıdaki JSON’u ekleyin:
    {
      "elasticsearch-mcp": {
        "command": "elasticsearch-mcp-server",
        "args": ["serve"]
      }
    }
    
  4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
  5. Test sorgusu çalıştırarak entegrasyonu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutmak

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

  1. Sisteminizde gerekli önkoşulların kurulu olduğundan emin olun.
  2. cursor.json yapılandırma dosyasını düzenleyin.
  3. Sunucuyu aşağıdaki gibi kaydedin:
    {
      "mcpServers": {
        "elasticsearch-mcp": {
          "command": "elasticsearch-mcp-server",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. Dosyayı kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
  5. Cursor içinde sunucu bağlantısını test edin.

API Anahtarlarını Güvenli Tutmak

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

  1. Tüm Cline bağımlılıklarını kurun.
  2. Cline yapılandırma dosyanızı açın.
  3. Elasticsearch MCP Sunucusu’nu ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "elasticsearch-mcp": {
          "command": "elasticsearch-mcp-server",
          "args": ["serve"]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
  5. Bir MCP çağrısı gerçekleştirerek entegrasyonu doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutmak

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "command": "elasticsearch-mcp-server",
    "args": ["serve"],
    "env": {
      "ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
      "ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
    }
  }
}

Bu MCP’yi Flow’larda Nasıl Kullanırsınız

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP flow

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, aşağıdaki JSON formatını kullanarak MCP sunucu bilgilerinizi girin:

{
  "elasticsearch-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırmadan sonra, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm fonksiyon ve yeteneklerine erişerek bir araç olarak kullanabilir. “elasticsearch-mcp” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.


Genel Bakış

BölümDurumDetaylar/Notlar
Genel BakışGenel bakış README.md dosyasında mevcut
Komut ListesiKomut şablonu bulunamadı
Kaynak ListesiDepoda listelenmemiş
Araçlar ListesiAraçlar README.md dosyasında listelenmiş
API Anahtarlarını Güvenli Tutmak.env.example ve JSON env örneği sağlanmış
Örnekleme Desteği (değerlendirmede daha önemsiz)Bahsedilmemiş

Bizim Görüşümüz

Elasticsearch MCP Sunucusu, AI iş akışlarında arama ve indeks yönetimi entegrasyonu için mükemmel araçlar sunar ve kurulum/kullanım dokümantasyonu güçlüdür. Ancak komut şablonlarının, açık MCP kaynaklarının ve Roots veya Sampling desteğinin olmaması, kutudan çıktığı haliyle daha gelişmiş ajans iş akışları için olanaklarını bir miktar sınırlar.

MCP Skoru

Lisansı Var mı?✅ (Apache-2.0)
En az bir aracı var mı?
Fork Sayısı34
Yıldız Sayısı162

Sıkça sorulan sorular

Elasticsearch MCP Sunucusu nedir?

AI ajanlarının ve iş akışlarının Elasticsearch veya OpenSearch kümeleriyle doğrudan etkileşime geçmesini sağlayan bir Model Context Protocol sunucusudur. FlowHunt veya desteklenen herhangi bir istemci üzerinden doküman arayabilir, indeksleri yönetebilir ve küme işlemlerini otomatikleştirebilirsiniz.

Sunucu hangi araçları sunuyor?

Sunucu, indeksleri listeleme ve yönetme, doküman arama, indeks detaylarını alma ve Elasticsearch/OpenSearch uç noktalarına genel HTTP API çağrıları yapma araçları sağlar.

Elasticsearch kimlik bilgilerimi nasıl güvenli tutabilirim?

Her zaman MCP sunucu yapılandırmanızda ortam değişkenlerini (ör. ELASTICSEARCH_URL ve ELASTICSEARCH_API_KEY) kullanın. Bu, hassas bilgilerin kod ve yapılandırma dosyalarının dışında tutulmasını sağlar.

Bu sunucuyu hem Elasticsearch hem de OpenSearch ile kullanabilir miyim?

Evet, sunucu hem Elasticsearch hem de OpenSearch kümeleriyle uyumludur ve her ikisi için de geniş bir API işlemi yelpazesi destekler.

Yaygın kullanım senaryoları nelerdir?

Gerçek zamanlı arama, indeks yönetimi, küme sağlığının otomatik izlenmesi, analitik ve gelişmiş arama yeteneklerinin AI tabanlı uygulamalarınıza entegrasyonu gibi popüler kullanım alanları mevcuttur.

Elasticsearch MCP Sunucusu'nu FlowHunt ile entegre edin

AI ajanlarınızın Elasticsearch/OpenSearch kümelerinde programatik olarak arama, analiz ve yönetim yapmasını sağlayın. Bugün daha akıllı, arama destekli iş akışları oluşturmaya başlayın.

Daha fazla bilgi

OpenSearch MCP Sunucusu Entegrasyonu
OpenSearch MCP Sunucusu Entegrasyonu

OpenSearch MCP Sunucusu Entegrasyonu

OpenSearch MCP Sunucusu, OpenSearch'i FlowHunt ve diğer AI ajanlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre ederek Model Context Protocol üzerinden arama, analiz ve içe...

4 dakika okuma
AI OpenSearch +5
Meilisearch MCP Sunucusu
Meilisearch MCP Sunucusu

Meilisearch MCP Sunucusu

Meilisearch MCP Sunucusu, AI asistanları ile Meilisearch örneğiniz arasında köprü kurarak, veritabanı işlemleri, dizin yönetimi, ayar yapılandırması ve API anah...

4 dakika okuma
AI Meilisearch +5
mcp-google-search MCP Sunucusu
mcp-google-search MCP Sunucusu

mcp-google-search MCP Sunucusu

mcp-google-search MCP Sunucusu, AI asistanları ile web arasında köprü kurarak Google Custom Search API kullanımıyla gerçek zamanlı arama ve içerik çıkarımı sağl...

4 dakika okuma
AI Web Search +5