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mcp-server-opensearch: An OpenSearch MCP Server

mcp-server-opensearch: An OpenSearch MCP Server

本地服务
github.com/ibrooksSDX数据库488 周前更新

关于 mcp-server-opensearch: An OpenSearch MCP Server

这是一个将 OpenSearch 用作语义记忆层的 MCP 服务,面向需要存储和检索记忆的 LLM 应用。项目仍在建设中,当前工具使用 JSON 查询向 OpenSearch 写入记忆。

主要功能

  1. 01将记忆写入 OpenSearch
  2. 02基于 JSON 查询
  3. 03配置 OpenSearch 索引

适用场景

  1. 01保存应用记忆
  2. 02通过 OpenSearch 存取记忆

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供 OpenSearch 记忆存储功能;当前列出的工具接受 JSON 查询并返回确认信息。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"opensearch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@smithery/cli"
]
}
}
}
启动命令npx -y @smithery/cli

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@smithery/cli

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

mcp-server-opensearch:一个 OpenSearch MCP 服务

smithery badge

Model Context Protocol (MCP) 是一种开放协议,可让大模型应用与外部数据源和工具无缝集成。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,MCP 都提供了一种标准化方式,让大模型连接到所需的上下文。

此代码库展示了如何为 OpenSearch 创建 MCP 服务。OpenSearch 是一个分布式搜索和分析引擎。

正在施工

image1 image2

当前阻碍 - OpenSearch 的异步客户端无法安装

Open Search Async Client Docs

pip install opensearch-py[async]
zsh: no matches found: opensearch-py[async]

概述

一个基础的模型上下文协议服务,用于在 OpenSearch 引擎中保存和检索记忆。 它作为构建在 OpenSearch 数据库之上的语义记忆层。

组件

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

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 mcp-server-opensearch:

npx -y @smithery/cli install @ibrooksSDX/mcp-server-opensearch --client claude
使用 uv(推荐)

使用 uv 时,无需进行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 run demo.py:main

测试 - 本地 Open Search 客户端

image4

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

测试 - MCP 服务与 Open Search 客户端的连接

image1 image2

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

在 Claude Desktop 中使用

要在 Claude Desktop 应用中使用此服务,请将以下配置添加到 claude_desktop_config.json 的 "mcpServers" 部分:

{
  "opensearch": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-opensearch",
      "--opensearch-url",
      "http://localhost:9200",
      "--opensearch-api-key",
      "your_api_key",
      "--index-name",
      "your_index_name"
    ]
  }, "Demo": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--with",
        "fastmcp",
        "--with",
        "opensearch-py",
        "fastmcp",
        "run",
        "/Users/ibrooks/Documents/GitHub/mcp-server-opensearch/src/mcp-server-opensearch/demo.py"
      ]
    }
}

或者使用 FastMCP UI 将服务安装到 Claude

uv run fastmcp install demo.py

环境变量

也可以使用环境变量配置服务:

  • OPENSEARCH_HOST:OpenSearch 服务的 URL,例如 http://localhost
  • OPENSEARCH_HOSTPORT:OpenSearch 服务主机的端口 9200
  • INDEX_NAME:要使用的索引名称

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。