Meilisearch

официальный

Взаимодействие и запросы к Meilisearch (API полнотекстового и семантического поиска)

GitHub

195

Попробовать этот MCPСпонсировано

Что можно делать с Meilisearch MCP?

Создание и управление индексами — Запросите создание индекса с пользовательским первичным ключом через create-index, просмотрите существующие или удалите индекс и его документы.
Добавление и получение документов — Используйте add-documents для массового импорта или обновления записей, а get-documents — для их получения с пагинацией из любого индекса.
Выполнение гибких поисков — Ищите по одному или нескольким индексам с фильтрами, сортировкой и фасетами с помощью инструмента search, включая семантические и гибридные варианты.
Настройка параметров поиска — Просматривайте или обновляйте правила ранжирования, фасетирование и атрибуты поиска индекса через get-settings и update-settings.
Мониторинг задач и состояния — Проверяйте прогресс индексации с помощью get-tasks, отменяйте поставленные в очередь операции или проверяйте статус экземпляра через health-check и get-stats.

Документация

Meilisearch MCP Server

Meilisearch | Meilisearch Cloud | Документация | Discord

⚡ Подключите любую LLM к Meilisearch и ускорьте свой ИИ с помощью молниеносного поиска! 🔍

🤔 Что это такое?

Meilisearch MCP Server — это сервер протокола Model Context Protocol, который позволяет любому MCP-совместимому клиенту (включая Claude, агентов OpenAI и другие LLM) взаимодействовать с Meilisearch. Этот сервер на основе stdio позволяет ИИ-ассистентам управлять поисковыми индексами, выполнять поиск и обрабатывать ваши данные через естественный диалог.

Зачем это использовать?

🤖 Универсальная совместимость — работает с любым MCP-клиентом, не только с Claude
🗣️ Управление на естественном языке — управляйте Meilisearch через диалог с любой LLM
🚀 Нулевой порог входа — не нужно изучать API Meilisearch
🔧 Полный доступ к функциям — все возможности Meilisearch под рукой
🔄 Динамические подключения — переключайтесь между экземплярами Meilisearch на лету
📡 Транспорт stdio — в настоящее время используется stdio; нативная поддержка MCP для Meilisearch скоро появится!

✨ Ключевые возможности

📊 Управление индексами и документами — создавайте, обновляйте и управляйте поисковыми индексами
🔍 Умный поиск — поиск по одному или нескольким индексам с расширенной фильтрацией
⚙️ Настройка параметров — точная настройка релевантности и производительности поиска
📈 Мониторинг задач — отслеживание прогресса индексации и системных операций
🔐 Управление API-ключами — безопасный контроль доступа
🏥 Мониторинг состояния — следите за своим экземпляром Meilisearch
🧱 Структурированный вывод инструментов — каждый инструмент, возвращающий данные, предоставляет structuredContent вместе с текстом в соответствии с последней спецификацией MCP
🔀 Современный стек MCP — построен на официальном Python SDK MCP v2 (спецификация 2026-07-28), обратно совместим со старыми MCP-клиентами
🐍 Реализация на Python — также доступна версия на TypeScript

🚀 Быстрый старт

Начните работу всего за 3 шага!

1️⃣ Установите пакет

# Using pip
pip install meilisearch-mcp

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

2️⃣ Настройте Claude Desktop

Добавьте это в ваш claude_desktop_config.json:

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

3️⃣ Запустите Meilisearch

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

# Or using Homebrew
brew install meilisearch
meilisearch

Вот и всё! Теперь вы можете попросить своего ИИ-ассистента искать и управлять вашими данными в Meilisearch! 🎉

📚 Примеры

💬 Общайтесь со своим ИИ-ассистентом естественно:

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!

🔍 Пример расширенного поиска:

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

🔧 Установка

Предварительные требования

Python ≥ 3.10
Запущенный экземпляр Meilisearch
MCP-совместимый клиент (Claude Desktop, агенты OpenAI и т. д.)

Из PyPI

pip install meilisearch-mcp

Из исходного кода (для разработки)

# 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 .

С помощью Docker

Идеально подходит для контейнерных сред, таких как рабочие процессы n8n!

Из Docker Hub

# 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

Сборка из исходного кода

# 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

Интеграция с n8n

Для рабочих процессов n8n вы можете использовать Docker-образ напрямую в своей настройке:

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

🛠️ Что вы можете делать?

🔗 Управление подключениями

Просмотр текущих настроек подключения
Динамическое переключение между экземплярами Meilisearch
Обновление API-ключей на лету

📁 Операции с индексами

Создание новых индексов с пользовательскими первичными ключами
Список всех индексов со статистикой
Удаление индексов и их данных
Получение подробных метрик индекса

📄 Управление документами

Добавление или обновление документов
Получение документов с пагинацией
Массовый импорт данных

🔍 Возможности поиска

Поиск с фильтрами, сортировкой и фасетами
Поиск по нескольким индексам
Семантический поиск с векторами
Гибридный поиск (ключевые слова + семантика)

⚙️ Настройки и конфигурация

Настройка правил ранжирования
Настройка фасетов и фильтрации
Управление атрибутами для поиска
Настройка допустимости опечаток

🔐 Безопасность

Создание и управление API-ключами
Установка детальных разрешений
Мониторинг использования ключей

⚠️ Примечание: Хотя вы можете добавлять и обновлять хосты и API-ключи прямо в чате для удобства, этот подход в первую очередь предназначен для сценариев разработки (например, подключение к нескольким экземплярам на лету). Он не соответствует лучшим практикам безопасности MCP и не должен использоваться в производственных средах без надлежащих мер защиты.

📊 Мониторинг и состояние

Проверки состояния
Системная статистика
Мониторинг задач
Информация о версии

🌍 Переменные окружения

Настройте параметры подключения по умолчанию:

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

💻 Разработка

Настройка среды разработки

Запустите Meilisearch:

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

Установите зависимости для разработки:
```
uv pip install -r requirements-dev.txt
```
Запустите тесты:
```
python -m pytest tests/ -v
```
Отформатируйте код:
```
black src/ tests/
```

Тестирование с MCP Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m src.meilisearch_mcp

🤝 Сообщество и поддержка

Мы будем рады услышать вас! Вот как получить помощь и связаться с нами:

💬 Присоединяйтесь к нашему Discord — общайтесь с сообществом
🐛 Сообщите о проблемах — нашли ошибку? Дайте нам знать!
💡 Запросы функций — есть идея? Мы слушаем!
📖 Документация Meilisearch — узнайте больше о Meilisearch

🤗 Вклад в проект

Мы приветствуем вклад! Вот как начать:

Сделайте форк репозитория
Создайте ветку для функции (git checkout -b feature/amazing-feature)
Напишите тесты для ваших изменений
Внесите изменения и запустите тесты
Отформатируйте код с помощью black
Зафиксируйте изменения (git commit -m 'Add amazing feature')
Отправьте изменения в ветку (git push origin feature/amazing-feature)
Откройте Pull Request

См. наши Рекомендации по вкладу для получения дополнительной информации.

📦 Процесс выпуска

В этом проекте используется автоматическое управление версиями и публикация. Когда версия в pyproject.toml изменяется в ветке main, пакет автоматически публикуется в PyPI.

См. раздел Процесс выпуска для получения подробных инструкций.

📄 Лицензия

Этот проект лицензирован под лицензией MIT — см. файл LICENSE.

Meilisearch — это поисковый движок с открытым исходным кодом, который обеспечивает восхитительный поисковый опыт.
Узнайте больше о Meilisearch на meilisearch.com

📖 Полная документация

Доступные инструменты

Управление подключениями

get-connection-settings: просмотр текущего URL подключения к Meilisearch и статуса API-ключа
update-connection-settings: обновление URL и/или API-ключа для подключения к другому экземпляру

Управление индексами

create-index: создание нового индекса с необязательным первичным ключом
list-indexes: список всех доступных индексов
delete-index: удаление существующего индекса и всех его документов
get-index-metrics: получение подробных метрик для конкретного индекса

Операции с документами

get-documents: получение документов из индекса с пагинацией
add-documents: добавление или обновление документов в индексе

Поиск

search: гибкий поиск по одному или нескольким индексам с параметрами фильтрации и сортировки

Управление настройками

get-settings: просмотр текущих настроек индекса
update-settings: обновление настроек индекса (ранжирование, фасеты и т. д.)

Управление API-ключами

get-keys: список всех API-ключей
create-key: создание нового API-ключа с конкретными разрешениями
delete-key: удаление существующего API-ключа

Управление задачами

get-task: получение информации о конкретной задаче
get-tasks: список задач с необязательными фильтрами
cancel-tasks: отмена ожидающих или поставленных в очередь задач

Системный мониторинг

health-check: базовая проверка состояния
get-health-status: комплексный статус состояния
get-version: получение информации о версии Meilisearch
get-stats: получение статистики базы данных
get-system-info: получение системной информации

Настройка разработки

Предварительные требования

Запустите сервер Meilisearch:

# 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

Установите инструменты разработки:

# 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

Запуск тестов

Этот проект включает комплексные интеграционные тесты, которые проверяют функциональность MCP-инструментов:

# 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/

Важно: Для тестов требуется запущенный экземпляр Meilisearch на http://localhost:7700.

Качество кода

# 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/

Рабочий процесс разработки

# 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

Процесс выпуска

В этом проекте используется автоматическое управление версиями и публикация в PyPI. Процесс выпуска разработан так, чтобы быть простым и автоматизированным.

Как работают выпуски

Автоматическая публикация: Когда номер версии в pyproject.toml изменяется в ветке main, GitHub Action автоматически:
- Собирает Python-пакет
- Публикует его в PyPI с использованием доверенной публикации
- Создает новый релиз на GitHub
Определение версии: Рабочий процесс сравнивает текущую версию в pyproject.toml с предыдущим коммитом для обнаружения изменений
Публикация в PyPI: Использует официальное действие публикации PyPA с доверенной публикацией (без ручных API-ключей)

Создание нового выпуска

Чтобы создать новый выпуск, выполните следующие шаги:

1. Определите номер версии

Следуйте Семантическому версионированию (MAJOR.MINOR.PATCH):

PATCH (например, 0.4.0 → 0.4.1): исправления ошибок, обновления документации, незначительные улучшения
MINOR (например, 0.4.0 → 0.5.0): новые функции, новые MCP-инструменты, значительные улучшения
MAJOR (например, 0.5.0 → 1.0.0): критические изменения, крупные изменения API

2. Обновите версию и создайте PR

# 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. Слияние в основную ветку

После одобрения PR и слияния в main GitHub Action автоматически:

Определит изменение версии
Соберет пакет
Опубликует в PyPI по адресу https://pypi.org/p/meilisearch-mcp
Сделает новую версию доступной через pip install meilisearch-mcp

4. Проверьте выпуск

После слияния проверьте выпуск:

# 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

Файл рабочего процесса выпуска

Автоматический выпуск обрабатывается .github/workflows/publish.yml, который:

Запускается при отправке в ветку main
Проверяет, изменилась ли версия pyproject.toml
Использует Python 3.10 и официальные инструменты сборки
Публикует с использованием доверенной публикации (без API-ключей)
Предоставляет подробный вывод для отладки

Устранение неполадок с выпусками

Релиз не сработал: Проверьте, что версия в pyproject.toml действительно изменилась между коммитами

Сборка не удалась: Проверьте журналы GitHub Actions на наличие ошибок сборки пакета Python

Публикация на PyPI не удалась: Убедитесь, что имя пакета указано верно и доверенная публикация настроена должным образом

Конфликты версий: Убедитесь, что новый номер версии ранее не использовался на PyPI

Версии для разработки и продакшена

Разработка: Установка из исходного кода с помощью pip install -e .
Продакшен: Установка из PyPI с помощью pip install meilisearch-mcp
Конкретная версия: Установка с помощью pip install meilisearch-mcp==0.5.0

Meilisearch

Что можно делать с Meilisearch MCP?

Документация

Meilisearch MCP Server

Meilisearch | Meilisearch Cloud | Документация | Discord

🤔 Что это такое?

✨ Ключевые возможности

🚀 Быстрый старт

1️⃣ Установите пакет

2️⃣ Настройте Claude Desktop

3️⃣ Запустите Meilisearch

📚 Примеры

💬 Общайтесь со своим ИИ-ассистентом естественно:

🔍 Пример расширенного поиска:

🔧 Установка

Предварительные требования

Из PyPI

Из исходного кода (для разработки)

С помощью Docker

Из Docker Hub

Сборка из исходного кода

Интеграция с n8n

🛠️ Что вы можете делать?

🌍 Переменные окружения

💻 Разработка

Настройка среды разработки

Тестирование с MCP Inspector

🤝 Сообщество и поддержка

🤗 Вклад в проект

📦 Процесс выпуска

📄 Лицензия

📖 Полная документация

Доступные инструменты

Управление подключениями

Управление индексами

Операции с документами

Поиск

Управление настройками

Управление API-ключами

Управление задачами

Системный мониторинг

Настройка разработки

Предварительные требования

Запуск тестов

Качество кода

Рекомендации по вкладу

Рабочий процесс разработки

Рекомендации по тестированию

Процесс выпуска

Как работают выпуски

Создание нового выпуска

1. Определите номер версии

2. Обновите версию и создайте PR

3. Слияние в основную ветку

4. Проверьте выпуск

Файл рабочего процесса выпуска

Устранение неполадок с выпусками

Версии для разработки и продакшена