Typesense MCP 服务器

“Typesense” MCP 服务器的作用是什么？

Typesense MCP 服务器是模型上下文协议（MCP）的实现，将 AI 模型和助手连接到 Typesense 这一开源搜索引擎。作为中间层，它允许 AI 智能体发现、搜索和分析 Typesense 集合中的数据。这一集成赋能开发流程，使其能够通过 LLM 驱动的工具直接查询数据库、检索文档、分析模式以及获取集合统计信息。开发者可利用 Typesense MCP 服务器，为 AI 助手提供实时、上下文感知的结构化数据访问能力，助力增强搜索、自动化与分析。

提示词列表

• analyze_collection
  分析指定 Typesense 集合的结构和内容，获取模式与文档洞察。

资源列表

• 通过 typesense:// URI 列出并访问集合
  将 Typesense 集合以标准 URI 方式暴露为可访问资源。
• 集合名称、描述和文档数量
  每个资源都提供名称、描述及文档总数等元数据。
• 以 JSON 格式访问模式
  支持以 JSON 格式访问资源模式，便于集成及检查。

工具列表

• typesense_query
  在 Typesense 集合中进行文档搜索，支持过滤、字段选择、排序和结果条数限制。返回匹配文档及相关性分数。
• typesense_get_document
  通过文档 ID 从 Typesense 集合检索特定文档，返回完整文档数据。
• typesense_collection_stats
  获取 Typesense 集合的统计信息和元数据，包括文档数和模式信息。

此 MCP 服务器的应用场景

• 数据库搜索与分析
  在 Typesense 集合中无缝搜索和分析大数据集，使 LLM 能够基于结构化数据回答问题、挖掘洞察。
• 自动文档检索
  通过 ID 检索特定文档或条目，支持文档问答、摘要或验证等工作流。
• 集合探索与分析
  分析集合结构，展示模式数据，理解数据分布，助力更好理解数据集。
• 元数据与模式访问
  以编程方式访问集合元数据和模式，适用于动态 UI 生成或数据校验任务。
• LLM 驱动的筛选与排序
  让 AI 助手执行复杂的用户驱动查询，实现高级筛选与排序操作。

如何设置

Windsurf

1. 确保已安装 Node.js 并有 Windsurf MCP 配置的访问权限。
2. 打开您的 .windrc 或相关配置文件。
3. 使用以下 JSON 片段添加 Typesense MCP 服务器：

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

4. 保存配置文件并重启 Windsurf。
5. 检查 Typesense MCP 服务器是否已列出且可访问，以验证设置。

Claude

1. 安装 Node.js 并获取您的 Typesense API 密钥。
2. 打开 Claude 系统配置面板。
3. 在 MCP servers 下插入以下内容：

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

4. 保存更改并重启 Claude。
5. 在 Claude 界面运行 Typesense 查询以测试。

Cursor

1. 确保系统已安装 Node.js。
2. 打开 Cursor 的 MCP 配置文件。
3. 添加 Typesense MCP 服务器条目：

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

4. 保存并重启 Cursor。
5. 通过列出可用工具确认 MCP 服务器工作正常。

Cline

1. 安装 Node.js 并获取您的 Typesense API 密钥。
2. 找到 Cline 的 MCP 配置文件。
3. 插入以下配置：

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

4. 保存配置并重启 Cline。
5. 运行示例 Typesense 查询以验证设置。

使用环境变量安全传递 API 密钥

在您的配置中使用 env 字段安全传递 API 密钥，例如：

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

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先将 MCP 组件添加到您的流程，并与您的 AI 智能体连接：

点击 MCP 组件以打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具使用该 MCP，访问其所有功能。请记得将 “typesense” 替换为您的实际 MCP 服务器名称，并根据实际情况更换 URL。

概览

我们的看法

Typesense MCP 服务器文档齐全，工具定义清晰，资源细节和设置说明明确。涵盖 MCP 主要功能，但未提及抽样或根节点支持。该项目开源（MIT），社区有一定关注度，是一款可靠实用的 MCP 服务器。

MCP 得分

评分： 8/10 — Typesense MCP 服务器在 MCP 合规性、工具丰富性和文档清晰度方面表现出色。因缺乏抽样/根节点等显式支持及社区规模有限略减分，但在同类产品中仍属优秀之作。