Meilisearch

आधिकारिक

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

GitHub

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Meilisearch MCP के साथ आप क्या कर सकते हैं?

इंडेक्स प्रबंधन — खोज इंडेक्स बनाएँ, सूचीबद्ध करें और हटाएँ; साथ ही इंडेक्स बनाते समय कस्टम प्राथमिक कुंजी सेट करें।
दस्तावेज़ प्रबंधन — इंडेक्स में दस्तावेज़ जोड़ें या अपडेट करें और पृष्ठांकन के साथ उन्हें प्राप्त करें।
खोज — फ़िल्टर, सॉर्टिंग और फ़ैसेट के साथ एक या कई इंडेक्स में खोजें।
सेटिंग नियंत्रण — रैंकिंग नियमों, फ़ैसेटिंग और खोजे जा सकने वाले एट्रिब्यूट जैसी इंडेक्स सेटिंग देखें और अपडेट करें।
कार्य और स्वास्थ्य निगरानी — इंस्टेंस का स्वास्थ्य, संस्करण और आँकड़े जाँचें तथा इंडेक्सिंग कार्यों पर नज़र रखें या उन्हें रद्द करें।
API कुंजी प्रबंधन — विशिष्ट अनुमतियों वाली API कुंजियों को सूचीबद्ध करें, बनाएँ और हटाएँ।

दस्तावेज़

Meilisearch MCP Server

Meilisearch | Meilisearch Cloud | दस्तावेज़ीकरण | Discord

[!WARNING] यह पैकेज अब अप्रचलित है। इसके बजाय मूल Meilisearch MCP सर्वर का उपयोग करें।

Meilisearch में अब एक अंतर्निहित MCP सर्वर उपलब्ध है (Meilisearch v1.54 और उसके बाद के संस्करणों में)। यह आपके इंस्टेंस के /mcp रूट पर HTTP के माध्यम से उपलब्ध है, इसलिए अब आपको इस Python पैकेज को इंस्टॉल या चलाने की आवश्यकता नहीं है।

👉 इसे सेट अप करने के लिए Meilisearch MCP गाइड देखें।

यह रिपॉज़िटरी मूल समर्थन उपलब्ध होने से पहले बनाया गया एक स्थानीय stdio रैपर है। इसका सक्रिय रूप से रखरखाव अब नहीं किया जाता और इसे केवल मौजूदा उपयोगकर्ताओं के लिए रखा गया है।

⚡ किसी भी LLM को Meilisearch से कनेक्ट करें और बिजली-सी तेज़ खोज क्षमताओं से अपने AI को और शक्तिशाली बनाएँ! 🔍

🤔 यह क्या है?

Meilisearch MCP Server एक Model Context Protocol सर्वर है, जो किसी भी MCP-संगत क्लाइंट (जिसमें Claude, OpenAI एजेंट और अन्य LLM शामिल हैं) को Meilisearch के साथ इंटरैक्ट करने की सुविधा देता है। यह stdio-आधारित सर्वर AI सहायकों को स्वाभाविक बातचीत के माध्यम से खोज इंडेक्स प्रबंधित करने, खोज करने और आपका डेटा संभालने देता है।

इसका उपयोग क्यों करें?

🤖 सार्वभौमिक संगतता - केवल Claude ही नहीं, किसी भी MCP क्लाइंट के साथ काम करता है
🗣️ प्राकृतिक भाषा से नियंत्रण - किसी भी LLM के साथ बातचीत करके Meilisearch प्रबंधित करें
🚀 सीखने की कोई ज़रूरत नहीं - Meilisearch का API सीखने की आवश्यकता नहीं
🔧 सभी सुविधाओं तक पहुँच - Meilisearch की सभी क्षमताएँ आपकी उँगलियों पर
🔄 गतिशील कनेक्शन - चलते-चलते Meilisearch इंस्टेंस बदलें
📡 stdio ट्रांसपोर्ट - केवल stdio का उपयोग करता है; HTTP के लिए मूल Meilisearch MCP सर्वर का उपयोग करें

✨ मुख्य सुविधाएँ

📊 इंडेक्स और दस्तावेज़ प्रबंधन - खोज इंडेक्स बनाएँ, अपडेट करें और प्रबंधित करें
🔍 स्मार्ट खोज - उन्नत फ़िल्टरिंग के साथ एक या कई इंडेक्स में खोजें
⚙️ सेटिंग कॉन्फ़िगरेशन - खोज की प्रासंगिकता और प्रदर्शन को बेहतर बनाएँ
📈 टास्क मॉनिटरिंग - इंडेक्सिंग की प्रगति और सिस्टम संचालन पर नज़र रखें
🔐 API कुंजी प्रबंधन - सुरक्षित पहुँच नियंत्रण
🏥 स्वास्थ्य निगरानी - अपने Meilisearch इंस्टेंस पर नज़र रखें
🧱 संरचित टूल आउटपुट - नवीनतम MCP विनिर्देश के अनुसार, डेटा लौटाने वाला हर टूल टेक्स्ट के साथ structuredContent भी प्रदान करता है
🔀 आधुनिक MCP स्टैक - आधिकारिक MCP Python SDK v2 (spec 2026-07-28) पर निर्मित, पुराने MCP क्लाइंट के साथ भी संगत
🐍 Python कार्यान्वयन - TypeScript संस्करण भी उपलब्ध है

🚀 तुरंत शुरू करें

सिर्फ़ 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! 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 का 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

आवश्यकताएँ

Python ≥ 3.10
चालू Meilisearch इंस्टेंस
MCP-संगत क्लाइंट (Claude Desktop, OpenAI एजेंट आदि)

PyPI से

pip install meilisearch-mcp

सोर्स से (डेवलपमेंट 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 कंटेनर-आधारित परिवेशों के लिए बिल्कुल उपयुक्त!

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

सोर्स 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 सीधे Docker इमेज 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

मौजूदा कनेक्शन सेटिंग देखें
Meilisearch इंस्टेंस के बीच गतिशील रूप से स्विच करें
चलते-चलते API कुंजियाँ अपडेट करें

📁 इंडेक्स संचालन

कस्टम प्राथमिक कुंजियों के साथ नए इंडेक्स बनाएँ
आँकड़ों सहित सभी इंडेक्स की सूची देखें
इंडेक्स और उनका डेटा हटाएँ
इंडेक्स के विस्तृत मेट्रिक्स प्राप्त करें

📄 दस्तावेज़ प्रबंधन

दस्तावेज़ जोड़ें या अपडेट करें
पृष्ठांकन के साथ दस्तावेज़ प्राप्त करें
डेटा को एक साथ आयात करें

🔍 खोज क्षमताएँ

फ़िल्टर, सॉर्टिंग और फ़ैसेट के साथ खोजें
कई इंडेक्स में खोजें
वेक्टर के साथ सिमेंटिक खोज
हाइब्रिड खोज (कीवर्ड + सिमेंटिक)

⚙️ सेटिंग और कॉन्फ़िगरेशन

रैंकिंग नियम कॉन्फ़िगर करें
फ़ैसेटिंग और फ़िल्टरिंग सेट अप करें
खोजे जा सकने वाले एट्रिब्यूट प्रबंधित करें
टाइपो सहनशीलता को अनुकूलित करें

🔐 सुरक्षा

API कुंजियाँ बनाएँ और प्रबंधित करें
सूक्ष्म स्तर की अनुमतियाँ सेट करें
कुंजी के उपयोग पर नज़र रखें

⚠️ ध्यान दें: सुविधा के लिए आप चैट में सीधे होस्ट और API कुंजियाँ जोड़ या अपडेट कर सकते हैं, लेकिन यह तरीका मुख्य रूप से डेवलपमेंट के उपयोग के लिए बनाया गया है (जैसे चलते-चलते कई इंस्टेंस से कनेक्ट करना)। यह MCP की सर्वोत्तम सुरक्षा प्रथाओं का पालन नहीं करता और उचित सुरक्षा उपायों के बिना उत्पादन परिवेशों में इसका उपयोग नहीं किया जाना चाहिए।

📊 निगरानी और स्वास्थ्य

स्वास्थ्य जाँच
सिस्टम आँकड़े
टास्क मॉनिटरिंग
संस्करण की जानकारी

🌍 पर्यावरण चर

डिफ़ॉल्ट कनेक्शन सेटिंग कॉन्फ़िगर करें:

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

💻 डेवलपमेंट

डेवलपमेंट परिवेश सेट अप करना

Meilisearch शुरू करें:

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

डेवलपमेंट निर्भरताएँ इंस्टॉल करें:
```
uv pip install -r requirements-dev.txt
```
टेस्ट चलाएँ:
```
python -m pytest tests/ -v
```
कोड फ़ॉर्मैट करें:
```
black src/ tests/
```

MCP Inspector से परीक्षण

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m src.meilisearch_mcp

🤝 समुदाय और सहायता

हम आपसे सुनना चाहेंगे! सहायता पाने और जुड़ने के तरीके यहाँ दिए गए हैं:

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

🤗 योगदान

हम योगदान का स्वागत करते हैं! शुरुआत करने का तरीका:

रिपॉज़िटरी को फ़ोर्क करें
अपनी फ़ीचर ब्रांच बनाएँ (git checkout -b feature/amazing-feature)
अपने बदलावों के लिए टेस्ट लिखें
बदलाव करें और टेस्ट चलाएँ
अपने कोड को black से फ़ॉर्मैट करें
अपने बदलाव कमिट करें (git commit -m 'Add amazing feature')
अपनी ब्रांच पर पुश करें (git push origin feature/amazing-feature)
Pull Request खोलें

अधिक जानकारी के लिए हमारी योगदान दिशानिर्देश देखें।

📦 रिलीज़ प्रक्रिया

यह प्रोजेक्ट स्वचालित संस्करण निर्धारण और प्रकाशन का उपयोग करता है। जब main ब्रांच पर pyproject.toml में संस्करण बदलता है, तो पैकेज अपने-आप PyPI पर प्रकाशित हो जाता है।

विस्तृत निर्देशों के लिए रिलीज़ प्रक्रिया अनुभाग देखें।

📄 लाइसेंस

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

Meilisearch एक ओपन-सोर्स खोज इंजन है, जो खोज का शानदार अनुभव प्रदान करता है।
Meilisearch के बारे में अधिक जानने के लिए meilisearch.com पर जाएँ

📖 पूरा दस्तावेज़ीकरण

उपलब्ध टूल

कनेक्शन प्रबंधन

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

इंडेक्स प्रबंधन

create-index: वैकल्पिक प्राथमिक कुंजी के साथ नया इंडेक्स बनाएँ
list-indexes: सभी उपलब्ध इंडेक्स की सूची देखें
delete-index: मौजूदा इंडेक्स और उसके सभी दस्तावेज़ हटाएँ
get-index-metrics: किसी विशिष्ट इंडेक्स के विस्तृत मेट्रिक्स प्राप्त करें

दस्तावेज़ संचालन

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

खोज

search: फ़िल्टरिंग और सॉर्टिंग विकल्पों के साथ एक या कई इंडेक्स में लचीली खोज

सेटिंग प्रबंधन

get-settings: किसी इंडेक्स की मौजूदा सेटिंग देखें
update-settings: इंडेक्स सेटिंग अपडेट करें (रैंकिंग, फ़ैसेटिंग आदि)

API कुंजी प्रबंधन

get-keys: सभी API कुंजियों की सूची देखें
create-key: विशिष्ट अनुमतियों के साथ नई API कुंजी बनाएँ
delete-key: मौजूदा API कुंजी हटाएँ

टास्क प्रबंधन

get-task: किसी विशिष्ट टास्क की जानकारी प्राप्त करें
get-tasks: वैकल्पिक फ़िल्टर के साथ टास्क की सूची देखें
cancel-tasks: लंबित या कतार में लगे टास्क रद्द करें

सिस्टम निगरानी

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

डेवलपमेंट सेटअप

आवश्यकताएँ

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

डेवलपमेंट टूल 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

टेस्ट चलाना

इस प्रोजेक्ट में व्यापक इंटीग्रेशन टेस्ट शामिल हैं, जो MCP टूल की कार्यक्षमता की पुष्टि 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: टेस्ट के लिए http://localhost:7700 पर Meilisearch इंस्टेंस चालू होना आवश्यक 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

रिपॉज़िटरी को फ़ोर्क और क्लोन करें
ऊपर दिए गए डेवलपमेंट सेटअप अनुभाग के अनुसार डेवलपमेंट परिवेश सेट अप करें
main से फ़ीचर ब्रांच बनाएँ
नई कार्यक्षमता जोड़ते समय पहले टेस्ट लिखें (टेस्ट-ड्रिवन डेवलपमेंट)
कमिट करने से पहले यह सुनिश्चित करने के लिए स्थानीय रूप से टेस्ट चलाएँ कि सभी टेस्ट पास हों
कोड फ़ॉर्मैट करें और Black का उपयोग करके कोड की गुणवत्ता सुनिश्चित करें
स्पष्ट कमिट संदेशों के साथ बदलाव कमिट करें
अपने फ़ोर्क पर पुश करें और Pull Request बनाएँ

डेवलपमेंट 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 के साथ टेस्ट होने चाहिए
PR सबमिट करने से पहले टेस्ट पास होने चाहिए
स्पष्ट दावों और वर्णनात्मक टेस्ट नामों का उपयोग करें
सफलता और त्रुटि, दोनों स्थितियों का परीक्षण करें
टेस्ट चलाने से पहले सुनिश्चित करें कि Meilisearch चालू है

रिलीज़ प्रक्रिया

यह प्रोजेक्ट PyPI पर स्वचालित संस्करण निर्धारण और प्रकाशन का उपयोग करता है। रिलीज़ प्रक्रिया सरल और स्वचालित बनाई गई है।

रिलीज़ कैसे काम करती हैं

स्वचालित प्रकाशन: जब main ब्रांच पर pyproject.toml में संस्करण संख्या बदलती है, तो GitHub Action अपने-आप:
- Python पैकेज बनाता है
- विश्वसनीय प्रकाशन का उपयोग करके इसे PyPI पर प्रकाशित करता है
- GitHub पर नई रिलीज़ बनाता है
संस्करण का पता लगाना: वर्कफ़्लो बदलावों का पता लगाने के लिए pyproject.toml में मौजूदा संस्करण की तुलना पिछले कमिट से करता है
PyPI प्रकाशन: विश्वसनीय प्रकाशन के साथ PyPA की आधिकारिक प्रकाशन कार्रवाई का उपयोग करता है (मैन्युअल API कुंजियों की आवश्यकता नहीं)

नई रिलीज़ बनाना

नई रिलीज़ बनाने के लिए, ये चरण अपनाएँ:

1. संस्करण संख्या निर्धारित करें

Semantic Versioning (MAJOR.MINOR.PATCH) का पालन करें:

PATCH (उदा., 0.4.0 → 0.4.1): बग फ़िक्स, दस्तावेज़ीकरण अपडेट, छोटे सुधार
MINOR (उदा., 0.4.0 → 0.5.0): नई सुविधाएँ, नए MCP टूल, महत्वपूर्ण सुधार
MAJOR (उदा., 0.5.0 → 1.0.0): असंगत बदलाव, बड़े API बदलाव

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. Main में मर्ज करें

PR स्वीकृत होकर main में मर्ज हो जाने के बाद, GitHub Action अपने-आप:

संस्करण में बदलाव का पता लगाएँ
पैकेज बनाएँ
PyPI पर https://pypi.org/p/meilisearch-mcp पर प्रकाशित करें
नया संस्करण pip install meilisearch-mcp के माध्यम से उपलब्ध कराएँ

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 का प्रबंधन .github/workflows/publish.yml द्वारा किया जाता है, जो:

main ब्रांच पर पुश होने पर ट्रिगर होता है
जाँचता है कि pyproject.toml संस्करण बदला है या नहीं
Python 3.10 और आधिकारिक बिल्ड टूल का उपयोग करता है
विश्वसनीय प्रकाशन का उपयोग करके प्रकाशित करता है (API कुंजियों की आवश्यकता नहीं)
डीबगिंग के लिए विस्तृत आउटपुट देता है

रिलीज़ संबंधी समस्याओं का निवारण

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

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

PyPI पर प्रकाशन विफल हुआ: पैकेज का नाम जाँचें और सुनिश्चित करें कि विश्वसनीय प्रकाशन सही ढंग से कॉन्फ़िगर किया गया है

संस्करण में टकराव: सुनिश्चित करें कि नया संस्करण नंबर पहले PyPI पर उपयोग नहीं किया गया है

विकास बनाम प्रोडक्शन संस्करण

विकास: pip install -e . का उपयोग करके स्रोत से इंस्टॉल करें
प्रोडक्शन: 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