MCP-Server-OpenSearch：一个OpenSearch MCP服务器

模型上下文协议（MCP）是一个开放协议，使LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成成为可能。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都提供了一种标准方式来连接LLM与其所需上下文。

此仓库展示了如何为OpenSearch创建一个MCP服务器的例子，OpenSearch是一个分布式搜索和分析引擎。

当前问题 - OpenSearch的异步客户端无法安装

Open Search Async Client 文档

pip install opensearch-py[async]
zsh: 没有匹配项：opensearch-py[async]

概述

一个基本的模型上下文协议服务器，用于在OpenSearch引擎中存储和检索记忆。它作为OpenSearch数据库之上的语义记忆层。

组件

工具

1. search-openSearch
   • 在OpenSearch数据库中存储一条记忆
   • 输入：
     • query（json）：准备好的JSON查询消息
   • 返回：确认消息

安装

使用Smithery安装

要通过Smithery自动安装mcp-server-opensearch以供Claude Desktop使用：

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

使用uv（推荐）

当使用uv时，无需任何特定安装即可直接运行mcp-server-opensearch。

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

或

uv run fastmcp 运行 demo.py:main

测试 - 本地OpenSearch客户端

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

测试 - MCP服务器与OpenSearch客户端的连接

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，请在claude_desktop_config.json的“mcpServers”部分中添加以下配置：

{
  "opensearch": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-opensearch",
      "--opensearch-url",
      "http://localhost:9200",
      "--opensearch-api-key",
      "your_api_key",
      "--index-name",
      "your_index_name"
    ]
  }
}

然后运行以下命令进行安装：

uv run fastmcp 安装

环境变量

以下是您可以使用的环境变量及其作用：

• OPENSEARCH_URL：OpenSearch服务器的URL地址。
• OPENSEARCH_API_KEY：用于身份验证的OpenSearch API密钥。
• OPENSEARCH_INDEX_NAME：要在其中存储数据的索引名称。

确保在运行服务器之前设置这些环境变量。