
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...
AI ajanlarınızı Elasticsearch ve OpenSearch kümelerine bağlayarak FlowHunt içinde sorunsuz arama, indeks yönetimi ve gerçek zamanlı analitik sağlayın.
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.
(Depoda herhangi bir komut şablonundan bahsedilmemiştir. Bölüm bilerek boş bırakılmıştır.)
(Mevcut dokümantasyonda veya depo dosyalarında açık MCP kaynağı bulunmamaktadır.)
windsurf.json
veya benzeri).mcpServers
bölümüne Elasticsearch MCP Sunucusu’nu ekleyin:{
"mcpServers": {
"elasticsearch-mcp": {
"command": "elasticsearch-mcp-server",
"args": ["serve"]
}
}
}
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}"
}
}
}
mcpServers
bölümüne aşağıdaki JSON’u ekleyin:{
"elasticsearch-mcp": {
"command": "elasticsearch-mcp-server",
"args": ["serve"]
}
}
API Anahtarlarını Güvenli Tutmak
{
"elasticsearch-mcp": {
"command": "elasticsearch-mcp-server",
"args": ["serve"],
"env": {
"ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
"ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
}
}
}
cursor.json
yapılandırma dosyasını düzenleyin.{
"mcpServers": {
"elasticsearch-mcp": {
"command": "elasticsearch-mcp-server",
"args": ["serve"]
}
}
}
API Anahtarlarını Güvenli Tutmak
{
"elasticsearch-mcp": {
"command": "elasticsearch-mcp-server",
"args": ["serve"],
"env": {
"ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
"ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
}
}
}
{
"mcpServers": {
"elasticsearch-mcp": {
"command": "elasticsearch-mcp-server",
"args": ["serve"]
}
}
}
API Anahtarlarını Güvenli Tutmak
{
"elasticsearch-mcp": {
"command": "elasticsearch-mcp-server",
"args": ["serve"],
"env": {
"ELASTICSEARCH_URL": "${ELASTICSEARCH_URL}",
"ELASTICSEARCH_API_KEY": "${ELASTICSEARCH_API_KEY}"
}
}
}
FlowHunt’ta MCP Kullanımı
MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:
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.
Bölüm | Durum | Detaylar/Notlar |
---|---|---|
Genel Bakış | ✅ | Genel bakış README.md dosyasında mevcut |
Komut Listesi | ⛔ | Komut şablonu bulunamadı |
Kaynak Listesi | ⛔ | Depoda listelenmemiş |
Araçlar Listesi | ✅ | Araçlar README.md dosyasında listelenmiş |
API Anahtarlarını Güvenli Tutmak | ✅ | .env.example ve JSON env örneği sağlanmış |
Örnekleme Desteği (değerlendirmede daha önemsiz) | ⛔ | Bahsedilmemiş |
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.
Lisansı Var mı? | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
En az bir aracı var mı? | ✅ |
Fork Sayısı | 34 |
Yıldız Sayısı | 162 |
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, indeksleri listeleme ve yönetme, doküman arama, indeks detaylarını alma ve Elasticsearch/OpenSearch uç noktalarına genel HTTP API çağrıları yapma araçları sağlar.
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.
Evet, sunucu hem Elasticsearch hem de OpenSearch kümeleriyle uyumludur ve her ikisi için de geniş bir API işlemi yelpazesi destekler.
Gerçek zamanlı arama, indeks yönetimi, küme sağlığının otomatik izlenmesi, analitik ve gelişmiş arama yeteneklerinin AI tabanlı uygulamalarınıza entegrasyonu gibi popüler kullanım alanları mevcuttur.
AI ajanlarınızın Elasticsearch/OpenSearch kümelerinde programatik olarak arama, analiz ve yönetim yapmasını sağlayın. Bugün daha akıllı, arama destekli iş akışları oluşturmaya başlayın.
OpenSearch MCP Sunucusu, OpenSearch'i FlowHunt ve diğer AI ajanlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre ederek Model Context Protocol üzerinden arama, analiz ve içe...
Meilisearch MCP Sunucusu, AI asistanları ile Meilisearch örneğiniz arasında köprü kurarak, veritabanı işlemleri, dizin yönetimi, ayar yapılandırması ve API anah...
mcp-google-search MCP Sunucusu, AI asistanları ile web arasında köprü kurarak Google Custom Search API kullanımıyla gerçek zamanlı arama ve içerik çıkarımı sağl...