mcp-meilisearch

Servidor API de MCP Meilisearch

Una implementación de servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que conecta los modelos de IA con el motor de búsqueda Meilisearch mediante el transporte StreamableHTTP. Este proyecto permite una integración fluida de las potentes funciones de búsqueda de Meilisearch en los flujos de trabajo de IA.

Descripción general actualizada

Este proyecto proporciona un servidor MCP que permite que los modelos de IA interactúen directamente con las funcionalidades de Meilisearch. La arquitectura incluye:

Servidor MCP : expone las API de Meilisearch como herramientas utilizando el Protocolo de contexto de modelo.
Demostración de cliente web : una interfaz de demostración que muestra las funcionalidades de búsqueda.

Características principales

Transporte StreamableHTTP : Comunicación en tiempo real entre los clientes y el servidor.
Soporte de API de Meilisearch : acceso completo a las funcionalidades de Meilisearch.
Manejo de errores mejorado : gestión de errores mejorada para solicitudes de API.
Demostración del cliente web : Interfaz actualizada para demostrar las capacidades de búsqueda.

Categorías de herramientas

El servidor MCP organiza las API de Meilisearch en estas categorías:

Herramientas del sistema : comprobaciones de estado, información de versión, estadísticas del servidor.
Herramientas de índice : Administrar índices (crear, actualizar, eliminar, listar).
Herramientas de documentos : agregue, actualice, elimine y recupere documentos.
Herramientas de búsqueda : Búsqueda avanzada, incluida búsqueda vectorial.
Herramientas de configuración : configure los ajustes del índice.
Herramientas de tareas : Administrar tareas asincrónicas.
Herramientas vectoriales : capacidades de búsqueda vectorial experimental.

Empezando

Prerrequisitos

Node.js v20 o superior.
Una instancia de Meilisearch en ejecución (local o remota).
Clave API para Meilisearch (si es necesario).

Instrucciones de configuración

Clonar el repositorio:

git clone <repository-url>

Instalar dependencias:

npm install

Configurar el entorno:

Crea un archivo .env con el siguiente contenido:

MEILISEARCH_HOST=http://localhost:7700
MEILISEARCH_API_KEY=your_master_key_here

Ejecución del servidor

Para iniciar el servidor:

npm run server  # Start the MCP server
npm run demo  # Start the Web client demo

Acceder a la interfaz web

Visita la siguiente URL en tu navegador:

http://localhost:8080

Desarrollo

Este proyecto utiliza:

TypeScript : garantiza la seguridad de tipos.
Express : alimenta el servidor web.
SDK de protocolo de contexto de modelo : facilita la integración de IA.

Opciones

Opciones de conexión de Meilisearch

meilisearchHost : URL de la instancia de Meilisearch (predeterminado: " http://localhost:7700 ")
meilisearchApiKey : clave API para autenticarse con Meilisearch (predeterminado: "")

Opciones del servidor MCP

transport : Tipo de transporte para el servidor MCP ("http" | "stdio") (predeterminado: "http")
httpPort : puerto HTTP para el servidor MCP (predeterminado: 8080)
mcpEndpoint : ruta del punto final de MCP (predeterminado: "/mcp")

Opciones de sesión

sessionTimeout : Tiempo de espera de la sesión en milisegundos (predeterminado: 3600000)
sessionCleanupInterval : intervalo de limpieza de sesión en milisegundos (predeterminado: 60000)

Uso de MCPClient

El paquete también exporta la clase MCPClient para la integración del lado del cliente:

import { MCPClient } from "mcp-meilisearch/client";

const client = new MCPClient("mcp-meilisearch-client");
await client.connectToServer("http://localhost:3000/mcp");

// Call a tool
const result = await client.callTool("search-across-all-indexes", {
  q: "search kiosco antonio",
});

mcp-meilisearch

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