🚀 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，它能让LLM应用程序与外部数据源和工具实现无缝集成。本项目展示了如何为OpenSearch（一个分布式搜索和分析引擎）创建一个MCP服务器。无论你是在构建AI驱动的IDE、增强聊天界面，还是创建自定义AI工作流程，本项目都能为你提供参考。

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实现无缝集成。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工作流程，MCP都提供了一种标准化方式来连接LLM与其所需上下文。

🚀 快速开始

此仓库展示了如何为OpenSearch创建一个MCP服务器的例子。下面为你介绍项目的相关信息。

✨ 主要特性

一个基本的MCP服务器，用于在OpenSearch引擎中保存和检索记忆。它作为OpenSearch数据库之上的语义记忆层。

📦 安装指南

通过Smithery安装

要自动使用Smithery为Claude Desktop安装mcp-server-opensearch：

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

使用uv（推荐）

当使用uv时，无需特别安装即可直接运行mcp-server-opensearch。

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

或

uv run fastmcp run demo.py:main

💻 使用示例

组件 - 工具

基础用法

search-openSearch工具可在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

测试

本地OpenSearch客户端

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

MCP服务器与OpenSearch客户端连接

cd src/mcp-server-opensearch
uv run fastmcp dev demo.py

与Claude Desktop的集成使用

要将此服务器与Claude Desktop应用程序一起使用，请在“mcpServers”部分的claude_desktop_config.json文件中添加以下配置：

{
  "opensearch": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-opensearch",
      "--opensearch-url",
      "http://localhost:9200",
      "--opensearch-api-key",
      "your_api_key", // 替换为您的API密钥
      "--index-name",
      "your_index_name" // 替换为您要使用的索引名称
    ]
  }, 
  "Demo": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "fastmcp"

📚 详细文档

当前阻碍 - 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]