Integrations
Integrates with dotenv for environment variable management, specifically for Meilisearch connection configuration including host, API key, and timeout settings.
Uses Express for the web server component that hosts the MCP server implementation, enabling the StreamableHTTP transport for communication between clients and the Meilisearch API.
Employs Lerna for workspace management across the MCP server components that provide Meilisearch integration.
MCP Meilisearch API-сервер
Реализация сервера Model Context Protocol (MCP), которая обеспечивает мост между моделями ИИ и поисковой системой Meilisearch с использованием транспорта StreamableHTTP. Этот проект обеспечивает бесшовную интеграцию мощных поисковых возможностей Meilisearch в рабочие процессы ИИ.
Обновленный обзор
Этот проект предоставляет сервер MCP, который позволяет моделям ИИ напрямую взаимодействовать с функциональными возможностями Meilisearch. Архитектура включает:
- Сервер MCP : предоставляет API Meilisearch в качестве инструментов, использующих протокол контекста модели.
- Демонстрация веб-клиента : демонстрационный интерфейс, демонстрирующий функции поиска.
Основные характеристики
- StreamableHTTP Transport : связь в реальном времени между клиентами и сервером.
- Поддержка API Meilisearch : полный доступ к функциям Meilisearch.
- Улучшенная обработка ошибок : улучшенное управление ошибками для запросов API.
- Демонстрация веб-клиента : обновленный интерфейс для демонстрации возможностей поиска.
Категории инструментов
Сервер MCP организует API Meilisearch по следующим категориям:
- Системные инструменты : проверки работоспособности, информация о версии, статистика сервера.
- Инструменты индексирования : управление индексами (создание, обновление, удаление, составление списка).
- Инструменты для работы с документами : добавление, обновление, удаление и извлечение документов.
- Инструменты поиска : расширенный поиск, включая векторный поиск.
- Инструменты настроек : настройка параметров индекса.
- Инструменты задач : управление асинхронными задачами.
- Векторные инструменты : экспериментальные возможности поиска векторов.
Начиная
Предпосылки
- Node.js v20 или выше.
- Работающий экземпляр Meilisearch (локальный или удаленный).
- API-ключ для Meilisearch (при необходимости).
Инструкции по установке
- Клонируйте репозиторий:
- Установить зависимости:
- Настройте среду:
Создайте файл .env
со следующим содержимым:
Запуск сервера
Чтобы запустить сервер:
Доступ к веб-интерфейсу
Откройте следующий URL-адрес в своем браузере:
Разработка
В этом проекте используются:
- TypeScript : обеспечивает безопасность типов.
- Express : обеспечивает работу веб-сервера.
- SDK протокола контекста модели : облегчает интеграцию ИИ.
Параметры
Параметры подключения Meilisearch
meilisearchHost
: URL-адрес экземпляра Meilisearch (по умолчанию: « http://localhost:7700 »)meilisearchApiKey
: API-ключ для аутентификации с помощью Meilisearch (по умолчанию: "")
Параметры сервера MCP
transport
: Тип транспорта для сервера MCP ("http" | "stdio") (по умолчанию: "http")httpPort
: HTTP-порт для сервера MCP (по умолчанию: 8080)mcpEndpoint
: путь к конечной точке MCP (по умолчанию: "/mcp")
Параметры сеанса
sessionTimeout
: время ожидания сеанса в миллисекундах (по умолчанию: 3600000)sessionCleanupInterval
: интервал очистки сеанса в миллисекундах (по умолчанию: 60000)
Использование MCPClient
Пакет также экспортирует класс MCPClient для интеграции на стороне клиента:
Related MCP Servers
- Gozlib License
- TypeScriptGPL 3.0
- PythonApache 2.0
- GoMIT License