Meilisearch

आधिकारिक

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

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197

इस MCP को आज़माएँप्रायोजित

Meilisearch MCP के साथ आप क्या कर सकते हैं?

इंडेक्स बनाएं और प्रबंधित करें — create-index के माध्यम से कस्टम प्राथमिक कुंजी के साथ इंडेक्स बनाने के लिए कहें, मौजूदा इंडेक्स की सूची देखें, या किसी इंडेक्स और उसके दस्तावेज़ों को हटाएं।
दस्तावेज़ जोड़ें और प्राप्त करें — add-documents का उपयोग करके बल्क आयात या रिकॉर्ड अपडेट करें, और get-documents से किसी भी इंडेक्स से पेजिनेशन के साथ उन्हें प्राप्त करें।
लचीली खोज चलाएं — search टूल का उपयोग करके फ़िल्टर, सॉर्टिंग और फ़ेसेट के साथ एक या कई इंडेक्स में खोजें, जिसमें सिमेंटिक और हाइब्रिड विकल्प शामिल हैं।
खोज सेटिंग्स समायोजित करें — get-settings और update-settings के माध्यम से इंडेक्स की रैंकिंग नियम, फ़ेसेटिंग और खोज योग्य विशेषताओं को देखें या अपडेट करें।
कार्य और स्वास्थ्य की निगरानी करें — get-tasks से इंडेक्सिंग प्रगति जांचें, कतारबद्ध ऑपरेशन रद्द करें, या health-check और get-stats के माध्यम से इंस्टेंस की स्थिति सत्यापित करें।

दस्तावेज़

Meilisearch MCP सर्वर

Meilisearch | Meilisearch Cloud | दस्तावेज़ीकरण | Discord

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

🤔 यह क्या है?

Meilisearch MCP सर्वर एक Model Context Protocol सर्वर है जो किसी भी MCP-संगत क्लाइंट (Claude, OpenAI एजेंट्स, और अन्य LLM सहित) को Meilisearch के साथ इंटरैक्ट करने में सक्षम बनाता है। यह stdio-आधारित सर्वर AI सहायकों को प्राकृतिक संवाद के माध्यम से खोज इंडेक्स प्रबंधित करने, खोज करने और आपके डेटा को संभालने की अनुमति देता है।

इसे क्यों उपयोग करें?

🤖 यूनिवर्सल संगतता - किसी भी MCP क्लाइंट के साथ काम करता है, सिर्फ Claude नहीं
🗣️ प्राकृतिक भाषा नियंत्रण - किसी भी LLM के साथ संवाद के माध्यम से Meilisearch प्रबंधित करें
🚀 शून्य सीखने की अवस्था - Meilisearch के API को सीखने की आवश्यकता नहीं
🔧 पूर्ण सुविधा पहुंच - सभी Meilisearch क्षमताएं आपकी उंगलियों पर
🔄 डायनामिक कनेक्शन - Meilisearch इंस्टेंस के बीच तुरंत स्विच करें
📡 stdio ट्रांसपोर्ट - वर्तमान में stdio का उपयोग करता है; नेटिव Meilisearch MCP समर्थन जल्द आ रहा है!

✨ मुख्य विशेषताएं

📊 इंडेक्स और दस्तावेज़ प्रबंधन - खोज इंडेक्स बनाएं, अपडेट करें और प्रबंधित करें
🔍 स्मार्ट खोज - उन्नत फ़िल्टरिंग के साथ एकल या एकाधिक इंडेक्स में खोजें
⚙️ सेटिंग्स कॉन्फ़िगरेशन - खोज प्रासंगिकता और प्रदर्शन को बारीकी से ट्यून करें
📈 कार्य निगरानी - इंडेक्सिंग प्रगति और सिस्टम संचालन को ट्रैक करें
🔐 API कुंजी प्रबंधन - सुरक्षित पहुंच नियंत्रण
🏥 स्वास्थ्य निगरानी - अपने Meilisearch इंस्टेंस पर नज़र रखें
🧱 संरचित टूल आउटपुट - प्रत्येक डेटा-रिटर्निंग टूल नवीनतम MCP विनिर्देश के अनुसार टेक्स्ट के साथ structuredContent प्रदान करता है
🔀 आधुनिक MCP स्टैक - आधिकारिक MCP Python SDK v2 (spec 2026-07-28) पर निर्मित, पुराने MCP क्लाइंट्स के साथ पिछड़ा संगत
🐍 Python कार्यान्वयन - TypeScript संस्करण भी उपलब्ध है

🚀 त्वरित प्रारंभ

सिर्फ 3 चरणों में शुरू करें!

1️⃣ पैकेज इंस्टॉल करें

# Using pip
pip install meilisearch-mcp

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

2️⃣ Claude Desktop 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 प्राकृतिक 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

🔧 इंस्टॉलेशन

पूर्वापेक्षाएँ

Python ≥ 3.10
चालू Meilisearch इंस्टेंस
MCP-संगत क्लाइंट (Claude Desktop, OpenAI एजेंट्स, 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 करके

n8n वर्कफ़्लो जैसे कंटेनरीकृत वातावरण के लिए एकदम सही!

Docker Hub 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 बिल्ड करें

# 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 अपने सेटअप में Docker इमेज का सीधे 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 डायनामिक रूप से स्विच करें
API कुंजियाँ तुरंत अपडेट करें

📁 इंडेक्स संचालन

कस्टम प्राथमिक कुंजियों के साथ नए इंडेक्स बनाएं
सभी इंडेक्स को आँकड़ों के साथ सूचीबद्ध करें
इंडेक्स और उनके डेटा हटाएं
विस्तृत इंडेक्स मेट्रिक्स प्राप्त करें

📄 दस्तावेज़ प्रबंधन

दस्तावेज़ जोड़ें या अपडेट करें
पेजिनेशन के साथ दस्तावेज़ प्राप्त करें
बल्क डेटा आयात करें

🔍 खोज क्षमताएं

फ़िल्टर, सॉर्टिंग और फ़ेसेट के साथ खोजें
मल्टी-इंडेक्स खोज
वेक्टर के साथ सिमेंटिक खोज
हाइब्रिड खोज (कीवर्ड + सिमेंटिक)

⚙️ सेटिंग्स और कॉन्फ़िगरेशन

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

🔐 सुरक्षा

API कुंजियाँ बनाएं और प्रबंधित करें
सूक्ष्म अनुमतियाँ सेट करें
कुंजी उपयोग की निगरानी करें

⚠️ नोट: हालांकि 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 कई इंस्टेंस से तुरंत कनेक्ट करना)। 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 पर्यावरण सेट करना

Meilisearch शुरू करें:

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

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

MCP Inspector के साथ परीक्षण

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m src.meilisearch_mcp

🤝 समुदाय और सहायता

हम आपसे सुनना पसंद करेंगे! सहायता पाने और जुड़ने का तरीका यहाँ है:

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

🤗 योगदान

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

रिपॉजिटरी को फोर्क करें
अपनी फीचर शाखा बनाएं (git checkout -b feature/amazing-feature)
अपने परिवर्तनों के लिए परीक्षण लिखें
अपने परिवर्तन करें और परीक्षण चलाएं
अपने कोड को black के साथ फ़ॉर्मेट करें
अपने परिवर्तन कमिट करें (git commit -m 'Add amazing feature')
अपनी शाखा को पुश करें (git push origin feature/amazing-feature)
एक पुल अनुरोध खोलें

अधिक विवरण के लिए हमारे योगदान दिशानिर्देश देखें।

📦 रिलीज़ प्रक्रिया

यह प्रोजेक्ट स्वचालित संस्करण और प्रकाशन का उपयोग करता है। जब pyproject.toml में संस्करण main शाखा पर बदलता है, तो पैकेज स्वचालित रूप से PyPI पर प्रकाशित होता है।

विस्तृत निर्देशों के लिए रिलीज़ प्रक्रिया अनुभाग देखें।

📄 लाइसेंस

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

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

📖 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

इंडेक्स प्रबंधन

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

दस्तावेज़ संचालन

get-documents: पेजिनेशन के साथ इंडेक्स से दस्तावेज़ प्राप्त करें
add-documents: इंडेक्स में दस्तावेज़ जोड़ें या अपडेट करें

खोज

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

सेटिंग्स प्रबंधन

get-settings: इंडेक्स के लिए वर्तमान सेटिंग्स देखें
update-settings: इंडेक्स सेटिंग्स अपडेट करें (रैंकिंग, फ़ेसेटिंग, आदि)

API कुंजी प्रबंधन

get-keys: सभी API कुंजियाँ सूचीबद्ध करें
create-key: विशिष्ट अनुमतियों के साथ नई API कुंजी बनाएं
delete-key: मौजूदा API कुंजी हटाएं

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

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 इंस्टॉल 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 प्रोजेक्ट में व्यापक एकीकरण परीक्षण शामिल हैं जो MCP टूल 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 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

फोर्क और क्लोन करें रिपॉजिटरी
विकास पर्यावरण सेट करें ऊपर दिए गए विकास सेटअप अनुभाग का पालन करते हुए
फीचर शाखा बनाएं main से
पहले परीक्षण लिखें यदि नई कार्यक्षमता जोड़ रहे हैं (टेस्ट-ड्रिवेन डेवलपमेंट)
परीक्षण स्थानीय रूप से चलाएं यह सुनिश्चित करने के लिए कि कमिट करने से पहले सभी परीक्षण पास हों
कोड फ़ॉर्मेट करें Black के साथ और कोड गुणवत्ता सुनिश्चित करें
परिवर्तन कमिट करें वर्णनात्मक कमिट संदेशों के साथ
अपने फोर्क में पुश करें और पुल अनुरोध बनाएं

विकास वर्कफ़्लो

# 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 चालू है

रिलीज़ प्रक्रिया

यह प्रोजेक्ट PyPI पर स्वचालित संस्करण और प्रकाशन का उपयोग करता है। रिलीज़ प्रक्रिया सरल और स्वचालित होने के लिए डिज़ाइन की गई है।

रिलीज़ कैसे काम करती हैं

स्वचालित प्रकाशन: जब pyproject.toml में संस्करण संख्या main शाखा पर बदलती है, तो एक GitHub Action स्वचालित रूप से:
- Python पैकेज बनाता है
- विश्वसनीय प्रकाशन का उपयोग करके इसे PyPI पर प्रकाशित करता है
- GitHub पर एक नई रिलीज़ बनाता है
संस्करण पहचान: वर्कफ़्लो pyproject.toml में वर्तमान संस्करण की तुलना पिछले कमिट से करके परिवर्तनों का पता लगाता है
PyPI प्रकाशन: विश्वसनीय प्रकाशन के साथ PyPA के आधिकारिक प्रकाशन क्रिया का उपयोग करता है (कोई मैनुअल API कुंजी आवश्यक नहीं)

नई रिलीज़ बनाना

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

1. संस्करण संख्या निर्धारित करें

सिमेंटिक वर्जनिंग (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 बनाएं

# 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 में मर्ज करें

एक बार PR स्वीकृत होकर main में मर्ज हो जाने पर, GitHub Action स्वचालित रूप से:

संस्करण परिवर्तन का पता लगाएगा
पैकेज बनाएगा
https://pypi.org/p/meilisearch-mcp पर PyPI पर प्रकाशित करेगा
नया संस्करण pip install meilisearch-mcp के माध्यम से उपलब्ध कराएगा

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 वर्कफ़्लो फ़ाइल

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

main शाखा पर पुश पर ट्रिगर होती है
जाँच करती है कि क्या pyproject.toml संस्करण बदला है
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 विस्तृत आउटपुट प्रदान करती है

रिलीज़ समस्या निवारण

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

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

PyPI प्रकाशन विफल: पैकेज नाम सत्यापित करें और सुनिश्चित करें कि विश्वसनीय प्रकाशन सही ढंग से कॉन्फ़िगर किया गया है

संस्करण विरोध: सुनिश्चित करें कि नया संस्करण संख्या PyPI पर पहले उपयोग नहीं की गई है

विकास बनाम उत्पादन संस्करण

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