Meilisearch MCP Server

आधिकारिक

Meilisearch के साथ इंटरैक्ट और क्वेरी करें (पूर्ण-पाठ और सिमैंटिक सर्च API)

GitHub

192

दस्तावेज़

Meilisearch MCP सर्वर

Meilisearch | Meilisearch Cloud | दस्तावेज़ीकरण | Discord

⚡ किसी भी LLM को Meilisearch से जोड़ें और बिजली की तेज़ खोज क्षमताओं के साथ अपने AI को सुपरचार्ज करें! 🔍

🤔 यह क्या है?

Meilisearch MCP सर्वर एक मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल सर्वर है जो किसी भी MCP-संगत क्लाइंट (Claude, OpenAI एजेंट और अन्य LLM सहित) को Meilisearch के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाता है। यह stdio-आधारित सर्वर AI सहायकों को प्राकृतिक बातचीत के माध्यम से खोज सूचकांक प्रबंधित करने, खोज करने और आपके डेटा को संभालने की अनुमति देता है।

इसका उपयोग क्यों करें?

🤖 सार्वभौमिक संगतता - किसी भी MCP क्लाइंट के साथ काम करता है, केवल Claude नहीं
🗣️ प्राकृतिक भाषा नियंत्रण - किसी भी LLM के साथ बातचीत के माध्यम से Meilisearch प्रबंधित करें
🚀 शून्य सीखने की अवस्था - Meilisearch के API को सीखने की आवश्यकता नहीं
🔧 पूर्ण सुविधा पहुँच - सभी Meilisearch क्षमताएँ आपकी उंगलियों पर
🔄 गतिशील कनेक्शन - तुरंत Meilisearch इंस्टेंस के बीच स्विच करें
📡 stdio परिवहन - वर्तमान में stdio का उपयोग करता है; देशी Meilisearch MCP समर्थन जल्द ही आ रहा है!

✨ मुख्य विशेषताएँ

📊 सूचकांक और दस्तावेज़ प्रबंधन - खोज सूचकांक बनाएँ, अपडेट करें और प्रबंधित करें
🔍 स्मार्ट खोज - उन्नत फ़िल्टरिंग के साथ एकल या एकाधिक सूचकांकों में खोजें
⚙️ सेटिंग्स कॉन्फ़िगरेशन - खोज प्रासंगिकता और प्रदर्शन को ठीक करें
📈 कार्य निगरानी - अनुक्रमण प्रगति और सिस्टम संचालन को ट्रैक करें
🔐 API कुंजी प्रबंधन - सुरक्षित पहुँच नियंत्रण
🏥 स्वास्थ्य निगरानी - अपने Meilisearch इंस्टेंस पर नज़र रखें
🐍 Python कार्यान्वयन - TypeScript संस्करण भी उपलब्ध है

🚀 त्वरित शुरुआत

केवल 3 चरणों में चालू करें!

1️⃣ पैकेज स्थापित करें

# Using pip
pip install meilisearch-mcp

# Or using uvx (recommended)
uvx -n meilisearch-mcp

2️⃣ Claude डेस्कटॉप कॉन्फ़िगर करें

इसे अपने claude_desktop_config.json में जोड़ें:

{
  "mcpServers": {
    "meilisearch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["-n", "meilisearch-mcp"]
    }
  }
}

3️⃣ Meilisearch शुरू करें

# Using Docker (recommended)
docker run -d -p 7700:7700 getmeili/meilisearch:v1.28

# Or using Homebrew
brew install meilisearch
meilisearch

बस इतना ही! अब आप अपने AI सहायक से अपने Meilisearch डेटा को खोजने और प्रबंधित करने के लिए कह सकते हैं! 🎉

📚 उदाहरण

💬 अपने AI सहायक से स्वाभाविक रूप से बात करें:

You: "Create a new index called 'products' with 'id' as the primary key"
AI: I'll create that index for you... ✓ Index 'products' created successfully!

You: "Add some products to the index"
AI: I'll add those products... ✓ Added 5 documents to 'products' index

You: "Search for products under $50 with 'electronics' in the category"
AI: I'll search for those products... Found 12 matching products!

🔍 उन्नत खोज उदाहरण:

You: "Search across all my indices for 'machine learning' and sort by date"
AI: Searching across all indices... Found 47 results from 3 indices:
- 'blog_posts': 23 articles about ML
- 'documentation': 15 technical guides
- 'tutorials': 9 hands-on tutorials

🔧 स्थापना

पूर्वापेक्षाएँ

Python ≥ 3.9
चालू Meilisearch इंस्टेंस
MCP-संगत क्लाइंट (Claude डेस्कटॉप, OpenAI एजेंट, आदि)

PyPI से

pip install meilisearch-mcp

स्रोत से (विकास के लिए)

# Clone repository
git clone https://github.com/meilisearch/meilisearch-mcp.git
cd meilisearch-mcp

# Create virtual environment and install
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e .

Docker का उपयोग करना

n8n वर्कफ़्लो जैसे कंटेनरीकृत वातावरण के लिए बिल्कुल सही!

Docker हब से

# Pull the latest image
docker pull getmeili/meilisearch-mcp:latest

# Or a specific version
docker pull getmeili/meilisearch-mcp:0.5.0

# Run the container
docker run -it \
  -e MEILI_HTTP_ADDR=http://your-meilisearch:7700 \
  -e MEILI_MASTER_KEY=your-master-key \
  getmeili/meilisearch-mcp:latest

स्रोत से बनाएँ

# Build your own image
docker build -t meilisearch-mcp .
docker run -it \
  -e MEILI_HTTP_ADDR=http://your-meilisearch:7700 \
  -e MEILI_MASTER_KEY=your-master-key \
  meilisearch-mcp

n8n के साथ एकीकरण

n8n वर्कफ़्लो के लिए, आप सीधे अपने सेटअप में Docker छवि का उपयोग कर सकते हैं:

meilisearch-mcp:
  image: getmeili/meilisearch-mcp:latest
  environment:
    - MEILI_HTTP_ADDR=http://meilisearch:7700
    - MEILI_MASTER_KEY=masterKey

🛠️ आप क्या कर सकते हैं?

🔗 कनेक्शन प्रबंधन

वर्तमान कनेक्शन सेटिंग्स देखें
Meilisearch इंस्टेंस के बीच गतिशील रूप से स्विच करें
तुरंत API कुंजियाँ अपडेट करें

📁 सूचकांक संचालन

कस्टम प्राथमिक कुंजियों के साथ नए सूचकांक बनाएँ
आँकड़ों के साथ सभी सूचकांक सूचीबद्ध करें
सूचकांक और उनके डेटा हटाएँ
विस्तृत सूचकांक मेट्रिक्स प्राप्त करें

📄 दस्तावेज़ प्रबंधन

दस्तावेज़ जोड़ें या अपडेट करें
पृष्ठांकन के साथ दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करें
थोक डेटा आयात करें

🔍 खोज क्षमताएँ

फ़िल्टर, सॉर्टिंग और पहलुओं के साथ खोजें
बहु-सूचकांक खोज
वैक्टर के साथ अर्थपूर्ण खोज
हाइब्रिड खोज (कीवर्ड + अर्थपूर्ण)

⚙️ सेटिंग्स और कॉन्फ़िगरेशन

रैंकिंग नियम कॉन्फ़िगर करें
पहलूकरण और फ़िल्टरिंग सेट करें
खोज योग्य विशेषताएँ प्रबंधित करें
टाइपो सहनशीलता अनुकूलित करें

🔐 सुरक्षा

API कुंजियाँ बनाएँ और प्रबंधित करें
विस्तृत अनुमतियाँ सेट करें
कुंजी उपयोग की निगरानी करें

⚠️ नोट: जबकि आप सुविधा के लिए सीधे चैट में होस्ट और API कुंजियाँ जोड़ और अपडेट कर सकते हैं, यह दृष्टिकोण मुख्य रूप से विकास उपयोग के मामलों के लिए डिज़ाइन किया गया है (जैसे तुरंत कई इंस्टेंस से जुड़ना)। यह सर्वोत्तम MCP सुरक्षा प्रथाओं का पालन नहीं करता है और उचित सुरक्षा उपायों के बिना उत्पादन वातावरण में उपयोग नहीं किया जाना चाहिए।

📊 निगरानी और स्वास्थ्य

स्वास्थ्य जाँच
सिस्टम आँकड़े
कार्य निगरानी
संस्करण जानकारी

🌍 पर्यावरण चर

डिफ़ॉल्ट कनेक्शन सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें:

MEILI_HTTP_ADDR=http://localhost:7700  # Default Meilisearch URL
MEILI_MASTER_KEY=your_master_key       # Optional: Default API key

💻 विकास

विकास वातावरण स्थापित करना

Meilisearch शुरू करें:

docker run -d -p 7700:7700 getmeili/meilisearch:v1.28

विकास निर्भरताएँ स्थापित करें:
```
uv pip install -r requirements-dev.txt
```
परीक्षण चलाएँ:
```
python -m pytest tests/ -v
```
कोड प्रारूपित करें:
```
black src/ tests/
```

MCP इंस्पेक्टर के साथ परीक्षण

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m src.meilisearch_mcp

🤝 समुदाय और समर्थन

हमें आपसे सुनना अच्छा लगेगा! सहायता प्राप्त करने और जुड़ने का तरीका यहाँ है:

💬 हमारे Discord से जुड़ें - समुदाय के साथ चैट करें
🐛 समस्याएँ रिपोर्ट करें - कोई बग मिला? हमें बताएँ!
💡 सुविधा अनुरोध - कोई विचार है? हम सुन रहे हैं!
📖 Meilisearch दस्तावेज़ - Meilisearch के बारे में अधिक जानें

🤗 योगदान

हम योगदान का स्वागत करते हैं! आरंभ करने का तरीका यहाँ है:

रिपॉजिटरी को फोर्क करें
अपनी सुविधा शाखा बनाएँ (git checkout -b feature/amazing-feature)
अपने परिवर्तनों के लिए परीक्षण लिखें
अपने परिवर्तन करें और परीक्षण चलाएँ
अपने कोड को black से प्रारूपित करें
अपने परिवर्तन कमिट करें (git commit -m 'Add amazing feature')
अपनी शाखा में पुश करें (git push origin feature/amazing-feature)
एक पुल अनुरोध खोलें

अधिक विवरण के लिए हमारे योगदान दिशानिर्देश देखें।

📦 रिलीज़ प्रक्रिया

यह परियोजना स्वचालित संस्करणीकरण और प्रकाशन का उपयोग करती है। जब pyproject.toml में संस्करण main शाखा पर बदलता है, तो पैकेज स्वचालित रूप से PyPI पर प्रकाशित हो जाता है।

विस्तृत निर्देशों के लिए रिलीज़ प्रक्रिया अनुभाग देखें।

📄 लाइसेंस

यह परियोजना MIT लाइसेंस के तहत लाइसेंस प्राप्त है - विवरण के लिए LICENSE फ़ाइल देखें।

Meilisearch एक ओपन-सोर्स सर्च इंजन है जो एक आनंददायक खोज अनुभव प्रदान करता है।
Meilisearch के बारे में अधिक जानें meilisearch.com पर

📖 पूर्ण दस्तावेज़ीकरण

उपलब्ध उपकरण

कनेक्शन प्रबंधन

get-connection-settings: वर्तमान Meilisearch कनेक्शन URL और API कुंजी स्थिति देखें
update-connection-settings: किसी भिन्न इंस्टेंस से कनेक्ट करने के लिए URL और/या API कुंजी अपडेट करें

सूचकांक प्रबंधन

create-index: वैकल्पिक प्राथमिक कुंजी के साथ एक नया सूचकांक बनाएँ
list-indexes: सभी उपलब्ध सूचकांक सूचीबद्ध करें
delete-index: किसी मौजूदा सूचकांक और उसके सभी दस्तावेज़ हटाएँ
get-index-metrics: किसी विशिष्ट सूचकांक के लिए विस्तृत मेट्रिक्स प्राप्त करें

दस्तावेज़ संचालन

get-documents: पृष्ठांकन के साथ किसी सूचकांक से दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करें
add-documents: किसी सूचकांक में दस्तावेज़ जोड़ें या अपडेट करें

खोज

search: फ़िल्टरिंग और सॉर्टिंग विकल्पों के साथ एकल या एकाधिक सूचकांकों में लचीली खोज

सेटिंग्स प्रबंधन

get-settings: किसी सूचकांक के लिए वर्तमान सेटिंग्स देखें
update-settings: सूचकांक सेटिंग्स अपडेट करें (रैंकिंग, पहलूकरण, आदि)

API कुंजी प्रबंधन

get-keys: सभी API कुंजियाँ सूचीबद्ध करें
create-key: विशिष्ट अनुमतियों के साथ नई API कुंजी बनाएँ
delete-key: किसी मौजूदा API कुंजी को हटाएँ

कार्य प्रबंधन

get-task: किसी विशिष्ट कार्य के बारे में जानकारी प्राप्त करें
get-tasks: वैकल्पिक फ़िल्टर के साथ कार्य सूचीबद्ध करें
cancel-tasks: लंबित या कतारबद्ध कार्य रद्द करें
delete-tasks: पूर्ण किए गए कार्य हटाएँ

सिस्टम निगरानी

health-check: बुनियादी स्वास्थ्य जाँच
get-health-status: व्यापक स्वास्थ्य स्थिति
get-version: Meilisearch संस्करण जानकारी प्राप्त करें
get-stats: डेटाबेस आँकड़े प्राप्त करें
get-system-info: सिस्टम-स्तरीय जानकारी प्राप्त करें

विकास सेटअप

पूर्वापेक्षाएँ

Meilisearch सर्वर शुरू करें:

# Using Docker (recommended for development)
docker run -d -p 7700:7700 getmeili/meilisearch:v1.28

# Or using brew (macOS)
brew install meilisearch
meilisearch

# Or download from https://github.com/meilisearch/meilisearch/releases

विकास उपकरण स्थापित करें:

# Install uv for Python package management
pip install uv

# Install Node.js for MCP Inspector testing
# Visit https://nodejs.org/ or use your package manager

परीक्षण चलाना

इस परियोजना में व्यापक एकीकरण परीक्षण शामिल हैं जो MCP उपकरण कार्यक्षमता को सत्यापित करते हैं:

# Run all tests
python -m pytest tests/ -v

# Run specific test file
python -m pytest tests/test_mcp_client.py -v

# Run tests with coverage report
python -m pytest --cov=src tests/

# Run tests in watch mode (requires pytest-watch)
pytest-watch tests/

महत्वपूर्ण: परीक्षणों के लिए http://localhost:7700 पर एक चालू Meilisearch इंस्टेंस की आवश्यकता होती है।

कोड गुणवत्ता

# Format code with Black
black src/ tests/

# Run type checking (if mypy is configured)
mypy src/

# Lint code (if flake8 is configured)
flake8 src/ tests/

योगदान दिशानिर्देश

रिपॉजिटरी को फोर्क और क्लोन करें
ऊपर दिए गए विकास सेटअप अनुभाग का पालन करते हुए विकास वातावरण स्थापित करें
main से एक सुविधा शाखा बनाएँ
यदि नई कार्यक्षमता जोड़ रहे हैं तो पहले परीक्षण लिखें (परीक्षण-संचालित विकास)
कमिट करने से पहले सभी परीक्षण पास होना सुनिश्चित करने के लिए स्थानीय रूप से परीक्षण चलाएँ
Black के साथ कोड प्रारूपित करें और कोड गुणवत्ता सुनिश्चित करें
वर्णनात्मक कमिट संदेशों के साथ परिवर्तन कमिट करें
अपने फोर्क पर पुश करें और एक पुल अनुरोध बनाएँ

विकास कार्यप्रवाह

# Create feature branch
git checkout -b feature/your-feature-name

# Make your changes, write tests first
# Edit files...

# Run tests to ensure everything works
python -m pytest tests/ -v

# Format code
black src/ tests/

# Commit and push
git add .
git commit -m "Add feature description"
git push origin feature/your-feature-name

परीक्षण दिशानिर्देश

सभी नई सुविधाओं में परीक्षण शामिल होने चाहिए
PR सबमिट करने से पहले परीक्षण पास होने चाहिए
वर्णनात्मक परीक्षण नाम और स्पष्ट अभिकथन का उपयोग करें
सफलता और त्रुटि दोनों मामलों का परीक्षण करें
परीक्षण चलाने से पहले सुनिश्चित करें कि Meilisearch चल रहा है

रिलीज़ प्रक्रिया

यह परियोजना PyPI पर स्वचालित संस्करणीकरण और प्रकाशन का उपयोग करती है। रिलीज़ प्रक्रिया को सरल और स्वचालित बनाया गया है।

रिलीज़ कैसे काम करती हैं

स्वचालित प्रकाशन: जब pyproject.toml में संस्करण संख्या main शाखा पर बदलती है, तो एक GitHub कार्रवाई स्वचालित रूप से:
- Python पैकेज बनाती है
- विश्वसनीय प्रकाशन का उपयोग करके इसे PyPI पर प्रकाशित करती है
- GitHub पर एक नई रिलीज़ बनाती है
संस्करण पहचान: कार्यप्रवाह परिवर्तनों का पता लगाने के लिए pyproject.toml में वर्तमान संस्करण की तुलना पिछली कमिट से करता है
PyPI प्रकाशन: विश्वसनीय प्रकाशन के साथ PyPA की आधिकारिक प्रकाशन कार्रवाई का उपयोग करता है (कोई मैन्युअल API कुंजी की आवश्यकता नहीं)

नई रिलीज़ बनाना

नई रिलीज़ बनाने के लिए, इन चरणों का पालन करें:

1. संस्करण संख्या निर्धारित करें

सिमेंटिक संस्करणीकरण (MAJOR.MINOR.PATCH) का पालन करें:

PATCH (जैसे, 0.4.0 → 0.4.1): बग फिक्स, दस्तावेज़ीकरण अपडेट, मामूली सुधार
MINOR (जैसे, 0.4.0 → 0.5.0): नई सुविधाएँ, नए MCP उपकरण, महत्वपूर्ण संवर्द्धन
MAJOR (जैसे, 0.5.0 → 1.0.0): ब्रेकिंग परिवर्तन, प्रमुख API परिवर्तन

2. संस्करण अपडेट करें और PR बनाएँ

# 1. Create a branch from latest main
git checkout main
git pull origin main
git checkout -b release/v0.5.0

# 2. Update version in pyproject.toml
# Edit the version = "0.4.0" line to your new version

# 3. Commit and push
git add pyproject.toml
git commit -m "Bump version to 0.5.0"
git push origin release/v0.5.0

# 4. Create PR and get it reviewed/merged
gh pr create --title "Release v0.5.0" --body "Bump version for release"

3. मुख्य शाखा में मर्ज करें

एक बार PR स्वीकृत हो जाए और main में मर्ज हो जाए, तो GitHub कार्रवाई स्वचालित रूप से:

संस्करण परिवर्तन का पता लगाएगी
पैकेज बनाएगी
https://pypi.org/p/meilisearch-mcp पर PyPI पर प्रकाशित करेगी
नए संस्करण को pip install meilisearch-mcp के माध्यम से उपलब्ध कराएगी

4. रिलीज़ सत्यापित करें

मर्ज करने के बाद, रिलीज़ सत्यापित करें:

# Check GitHub Action status
gh run list --workflow=publish.yml

# Verify on PyPI (may take a few minutes)
pip index versions meilisearch-mcp

# Test installation of new version
pip install --upgrade meilisearch-mcp

रिलीज़ कार्यप्रवाह फ़ाइल

स्वचालित रिलीज़ .github/workflows/publish.yml द्वारा नियंत्रित की जाती है, जो:

main शाखा पर पुश पर ट्रिगर होती है
जाँचती है कि pyproject.toml संस्करण बदला है या नहीं
Python 3.10 और आधिकारिक बिल्ड टूल का उपयोग करती है
विश्वसनीय प्रकाशन का उपयोग करके प्रकाशित करती है (कोई API कुंजी आवश्यक नहीं)
डिबगिंग के लिए वर्बोज़ आउटपुट प्रदान करती है

रिलीज़ समस्या निवारण

रिलीज़ ट्रिगर नहीं हुई: जाँचें कि pyproject.toml में संस्करण वास्तव में कमिट के बीच बदला है

बिल्ड विफल: Python पैकेज बिल्ड त्रुटियों के लिए GitHub कार्रवाई लॉग जाँचें

PyPI प्रकाशन विफल: पैकेज नाम सत्यापित करें और सुनिश्चित करें कि विश्वसनीय प्रकाशन ठीक से कॉन्फ़िगर किया गया है संस्करण विरोध: सुनिश्चित करें कि नया संस्करण संख्या PyPI पर पहले उपयोग नहीं किया गया है

विकास बनाम उत्पादन संस्करण

विकास: pip install -e . का उपयोग करके स्रोत से स्थापित करें
उत्पादन: pip install meilisearch-mcp का उपयोग करके PyPI से स्थापित करें
विशिष्ट संस्करण: pip install meilisearch-mcp==0.5.0 का उपयोग करके स्थापित करें