OpenSearch 的 MCP 服务器

mcp-server-opensearch：OpenSearch MCP 服务器

模型上下文协议 (MCP)是一种开放协议，支持 LLM 应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。无论您是构建 AI 驱动的 IDE、增强聊天界面，还是创建自定义 AI 工作流，MCP 都提供了一种标准化的方式，将 LLM 与其所需的上下文连接起来。

该存储库是如何为分布式搜索和分析引擎OpenSearch创建 MCP 服务器的示例。

正在建设中

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pip install opensearch-py[async]
zsh: no matches found: opensearch-py[async]

概述

一个基本的模型上下文协议服务器，用于保存和检索开放搜索引擎中的记忆。它充当开放搜索引擎数据库之上的语义记忆层。

成分

工具

search-openSearch
- 将记忆存储在 OpenSearch 数据库中
- 输入：
  - query （json）：准备好的json查询消息
- 返回：确认消息

安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 mcp-server-opensearch：

npx -y @smithery/cli install @ibrooksSDX/mcp-server-opensearch --client claude

使用 uv（推荐）

使用uv时无需特殊安装即可直接运行mcp-server-opensearch 。

uv run mcp-server-opensearch \
  --opensearch-url "http://localhost:9200" \
  --index-name "my_index" \

或者

uv run fastmcp run demo.py:main

测试 - 本地开放搜索客户端

uv run python src/mcp-server-opensearch/test_opensearch.py

测试 - MCP 服务器连接至 Open Search 客户端

cd src/mcp-server-opensearch
uv run fastmcp dev demo.py

与 Claude Desktop 一起使用

要将此服务器与 Claude Desktop 应用程序一起使用，请将以下配置添加到claude_desktop_config.json的“mcpServers”部分：

{
  "opensearch": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-opensearch",
      "--opensearch-url",
      "http://localhost:9200",
      "--opensearch-api-key",
      "your_api_key",
      "--index-name",
      "your_index_name"
    ]
  }, "Demo": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "fastmcp",
        "--with",
        "opensearch-py",
        "fastmcp",
        "run",
        "/Users/ibrooks/Documents/GitHub/mcp-server-opensearch/src/mcp-server-opensearch/demo.py"
      ]
    }
}

或者使用 FastMCP UI 将服务器安装到 Claude

uv run fastmcp install demo.py

环境变量

也可以使用环境变量来配置服务器：

OPENSEARCH_HOST ：OpenSearch 服务器的 URL，例如http://localhost
OPENSEARCH_HOSTPORT ：OpenSearch 服务器主机的端口9200
INDEX_NAME ：要使用的索引的名称

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

提供将 LLM 与 OpenSearch 集成的语义记忆层，支持在 OpenSearch 引擎内存储和检索记忆。

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