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MCP Meilisearch API-Server
Eine Model Context Protocol (MCP)-Serverimplementierung, die eine Brücke zwischen KI-Modellen und der Meilisearch-Suchmaschine bereitstellt.
Überblick
MCP-Server : Stellt Meilisearch-APIs als Tools bereit, die das Model Context Protocol verwenden.
Webclient-Demo : Eine Demo-Oberfläche, die Suchfunktionen vorführt.
KI-Inferenz : Intelligente Toolauswahl basierend auf Benutzerabfragen.
Hauptmerkmale
Mehrere Transportoptionen : Unterstützt sowohl STDIO- als auch StreamableHTTP-Transporte.
Meilisearch-API-Support : Vollständiger Zugriff auf die Meilisearch-Funktionen.
Webclient-Demo : Aktualisierte Benutzeroberfläche mit Suchfunktionen und -merkmalen.
KI-Inferenz : Nutzt LLMs von Anbietern wie OpenAIo HuggingFace, um das am besten geeignete Tool für Benutzeranfragen intelligent zu bestimmen und zu nutzen.
Erste Schritte
Voraussetzungen
Node.js v20 oder höher.
Eine laufende Meilisearch-Instanz (lokal oder remote).
API-Schlüssel für Meilisearch (falls erforderlich).
API-Schlüssel des KI-Anbieters (bei Verwendung von KI-Inferenz).
Installation
Installieren Sie das Paket:
# Using npm
npm install mcp-meilisearch
# Using yarn
yarn add mcp-meilisearch
# Using pnpm
pnpm add mcp-meilisearch
Optionen
Meilisearch-Verbindungsoptionen
meilisearchHost: URL der Meilisearch-Instanz (Standard: " http://localhost:7700 ")meilisearchApiKey: API-Schlüssel zur Authentifizierung bei Meilisearch (Standard: "")
MCP-Serveroptionen
transport: Transporttyp für MCP-Server ("http" | "stdio") (Standard: "http")httpPort: HTTP-Port für MCP-Server (Standard: 4995)mcpEndpoint: MCP-Endpunktpfad (Standard: "/mcp")
Sitzungsoptionen
sessionTimeout: Sitzungstimeout in Millisekunden (Standard: 3600000)sessionCleanupInterval: Sitzungsbereinigungsintervall in Millisekunden (Standard: 60000)
KI-Inferenzoptionen
aiProviderName: Name des KI-Anbieters ("openai" | "huggingface" | "openrouter" | "ollama") (Standard: "openai")aiProviderApiKey: API-Schlüssel des KI-Anbieters für KI-InferenzllmModel: Zu verwendendes KI-Modell (Standard: „gpt-3.5-turbo“)
Bitte beachten Sie, dass nicht alle Modelle Funktionsaufrufe unterstützen, die für eine ordnungsgemäße KI-Inferenz in diesem Paket erforderlich sind. Wählen Sie unbedingt ein Modell aus, das den Tools-Parameter unterstützt.
Anbieter | Unterstützte Modelle |
OpenAI | |
OpenRouter | |
HuggingFace | |
Ollama |
Beispiel-Server-Setup
await mcpMeilisearchServer({
meilisearchHost: "http://localhost:7700",
aiProviderName: "openrouter",
aiProviderApiKey: "your_openrouter_api_key",
llmModel: "anthropic/claude-3-opus", // Make sure to use a model that supports function calling
});
Verwenden des MCPClient
Das Paket exportiert die MCPClient-Klasse für die clientseitige Integration:
import { MCPClient } from "mcp-meilisearch/client";
const client = new MCPClient("mcp-meilisearch-client");
await client.connectToServer("http://localhost:4995/mcp");
const result = await client.callTool("global-search", {
q: "search kiosco antonio",
});
// Use AI inference to choose the most appropriate tool
const result = await client.callToolWithAI("Find articles about cucumber");
console.log(`Tool used: ${result.toolUsed}`);
console.log(`Reasoning: ${result.reasoning}`);
console.log(`Results: ${JSON.stringify(result.data)}`);
KI-Inferenz-Clientmethoden
callToolWithAI(query, options)
Verarbeitet eine Benutzerabfrage mithilfe von KI, um das am besten geeignete Tool zu bestimmen und auszuführen.
Parameter:
query: Zeichenfolge – Die zu verarbeitende Abfrage oder Anfrage des Benutzersoptions: Objekt (optional) – KonfigurationsoptionenspecificTools: String[] (Optional) – Beschränkt die Werkzeugauswahl auf diese Liste von WerkzeugnamenjustReasoning: Boolean (Optional) - Wenn auftruegesetzt, wird nur die Argumentation der KI zurückgegeben, ohne das ausgewählte Tool auszuführen
Starten des Servers
Sie können den Server programmgesteuert starten:
import mcpMeilisearchServer from "mcp-meilisearch";
await mcpMeilisearchServer({
meilisearchHost: "http://localhost:7700",
meilisearchApiKey: "your_meilisearch_api_key",
aiProviderName: "openai",
aiProviderApiKey: "your_ai_provider_api_key",
llmModel: "gpt-4",
});
Werkzeuge
Der MCP-Server stellt verschiedene Tools bereit, die Ihnen die Interaktion mit Meilisearch-Funktionen ermöglichen. Jedes Tool entspricht einem bestimmten Meilisearch-API-Endpunkt und ermöglicht Ihnen die Durchführung von Vorgängen wie Suchen, Indizieren und Verwalten von Dokumenten.
Werkzeugkategorien
Systemtools : Integritätsprüfungen, Versionsinformationen, Serverstatistiken.
Index-Tools : Indizes verwalten (erstellen, aktualisieren, löschen, auflisten).
Dokumenttools : Dokumente hinzufügen, aktualisieren, löschen und abrufen.
Suchwerkzeuge : Erweiterte Suche, einschließlich Vektorsuche.
Einstellungstools : Indexeinstellungen konfigurieren.
Aufgabentools : Verwalten asynchroner Aufgaben.
Vektor-Tools : Experimentelle Vektorsuchfunktionen.
Systemtools
Gesundheit
Beschreibung : Überprüfen Sie, ob der Meilisearch-Server fehlerfrei ist.
Version
Beschreibung : Rufen Sie die Versionsinformationen des Meilisearch-Servers ab.
Info
Beschreibung : Rufen Sie die Systeminformationen des Meilisearch-Servers ab.
Statistiken
Beschreibung : Erhalten Sie Statistiken zu allen Indizes oder einem bestimmten Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, optional): Eindeutige Kennung des Index.
Aufgaben abrufen
Beschreibung : Erhalten Sie Informationen zu Aufgaben mit optionaler Filterung.
Parameter :
limit(Zahl, optional): Maximale Anzahl der zurückzugebenden Aufgaben.from(Zahl, optional): Task-UID, von der aus mit dem Abrufen begonnen werden soll.status(Zeichenfolge, optional): Status der zurückzugebenden Aufgaben.type(Zeichenfolge, optional): Typ der zurückzugebenden Aufgaben.indexUids(string[], optional): UIDs der Indizes, auf denen Aufgaben ausgeführt wurden.
Aufgaben löschen
Beschreibung : Löschen Sie Aufgaben basierend auf bereitgestellten Filtern.
Parameter :
statuses(Zeichenfolge[], optional): Status der zu löschenden Aufgaben.types(Zeichenfolge[], optional): Zu löschende Aufgabentypen.indexUids(string[], optional): UIDs der Indizes, für die zu löschende Aufgaben ausgeführt wurden.uids(Zahl[], optional): UIDs der zu löschenden Aufgaben.canceledBy(number[], optional): UIDs der Aufgaben, die zu löschende Aufgaben abgebrochen haben.beforeUid(Zahl, optional): Löscht Aufgaben, deren UID vor diesem Wert liegt.beforeStartedAt(Zeichenfolge, optional): Löscht Aufgaben, deren Verarbeitung vor diesem Datum begonnen hat (ISO 8601-Format).beforeFinishedAt(Zeichenfolge, optional): Löscht Aufgaben, deren Verarbeitung vor diesem Datum abgeschlossen wurde (ISO 8601-Format).
Index-Tools
Listenindizes
Beschreibung : Listet alle Indizes in der Meilisearch-Instanz auf.
Parameter :
limit(Zahl, optional): Maximale Anzahl der zurückzugebenden Indizes.offset(Zahl, optional): Anzahl der zu überspringenden Indizes.
Index abrufen
Beschreibung : Erhalten Sie Informationen zu einem bestimmten Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.
Index erstellen
Beschreibung : Erstellen Sie einen neuen Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung für den neuen Index.primaryKey(Zeichenfolge, optional): Primärschlüssel für den Index.
Index aktualisieren
Beschreibung : Aktualisieren Sie einen Meilisearch-Index (unterstützt derzeit nur die Aktualisierung des Primärschlüssels).
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.primaryKey(Zeichenfolge, erforderlich): Neuer Primärschlüssel für den Index.
Index löschen
Beschreibung : Löschen Sie einen Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des zu löschenden Index.
Swap-Indizes
Beschreibung : Tauschen Sie zwei oder mehr Indizes in Meilisearch.
Parameter :
indexes(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array mit zu vertauschenden Indexpaaren, z. B. [["movies", "movies_new"]].
Dokumenttools
Dokumente abrufen
Beschreibung : Holen Sie sich Dokumente aus einem Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.limit(Zahl, optional): Maximale Anzahl der zurückzugebenden Dokumente (Standard: 20).offset(Zahl, optional): Anzahl der zu überspringenden Dokumente (Standard: 0).fields(Zeichenfolge[], optional): In den Dokumenten zurückzugebende Felder.filter(Zeichenfolge, optional): Anzuwendende Filterabfrage.
Dokument abrufen
Beschreibung : Rufen Sie ein Dokument anhand seiner ID aus einem Meilisearch-Index ab.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.documentId(Zeichenfolge, erforderlich): ID des abzurufenden Dokuments.fields(Zeichenfolge[], optional): Im Dokument zurückzugebende Felder.
Dokumente hinzufügen
Beschreibung : Fügen Sie einem Meilisearch-Index Dokumente hinzu.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.documents(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array mit hinzuzufügenden Dokumenten.primaryKey(Zeichenfolge, optional): Primärschlüssel für die Dokumente.
Update-Dokumente
Beschreibung : Aktualisieren Sie Dokumente in einem Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.documents(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array der zu aktualisierenden Dokumente.primaryKey(Zeichenfolge, optional): Primärschlüssel für die Dokumente.
Dokument löschen
Beschreibung : Löschen Sie ein Dokument anhand seiner ID aus einem Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.documentId(Zeichenfolge, erforderlich): ID des zu löschenden Dokuments.
Dokumente löschen
Beschreibung : Löschen Sie mehrere Dokumente anhand ihrer IDs aus einem Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.documentIds(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array mit zu löschenden Dokument-IDs.
Alle Dokumente löschen
Beschreibung : Löschen Sie alle Dokumente in einem Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.
Suchwerkzeuge
suchen
Beschreibung : Suche nach Dokumenten in einem Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.q(Zeichenfolge, erforderlich): Suchanfrage.limit(Zahl, optional): Maximale Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse (Standard: 20).offset(Zahl, optional): Anzahl der zu überspringenden Ergebnisse (Standard: 0).filter(Zeichenfolge, optional): Anzuwendende Filterabfrage.sort(string[], optional): Attribute, nach denen sortiert werden soll, zB ["price:asc"].facets(Zeichenfolge[], optional): Zurückzugebende Facetten.attributesToRetrieve(string[], optional): In die Ergebnisse aufzunehmende Attribute.attributesToCrop(string[], optional): Zu beschneidende Attribute.cropLength(Zahl, optional): Länge, auf die zugeschnittene Attribute zugeschnitten werden sollen.attributesToHighlight(string[], optional): Hervorzuhebende Attribute.highlightPreTag(Zeichenfolge, optional): Tag, der vor dem hervorgehobenen Text eingefügt werden soll.highlightPostTag(Zeichenfolge, optional): Tag, der nach dem hervorgehobenen Text eingefügt werden soll.showMatchesPosition(boolesch, optional): Ob Übereinstimmungspositionen in die Ergebnisse einbezogen werden sollen.matchingStrategy(Zeichenfolge, optional): Übereinstimmungsstrategie: „alle“ oder „letzte“.
Mehrfachsuche
Beschreibung : Führen Sie mehrere Suchvorgänge in einer Anfrage durch.
Parameter :
queries(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array von Suchanfragen, die jeweils dieselben Parameter wie dassearchenthalten.
globale Suche
Beschreibung : Suchen Sie in allen verfügbaren Meilisearch-Indizes nach einem Begriff und geben Sie kombinierte Ergebnisse zurück.
Parameter :
q(Zeichenfolge, erforderlich): Suchanfrage.limit(Zahl, optional): Maximale Anzahl der Ergebnisse, die pro Index zurückgegeben werden sollen (Standard: 20).attributesToRetrieve(string[], optional): In die Ergebnisse aufzunehmende Attribute.
Facettensuche
Beschreibung : Suche nach Facettenwerten, die bestimmten Kriterien entsprechen.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.facetName(Zeichenfolge, erforderlich): Name der zu durchsuchenden Facette.facetQuery(Zeichenfolge, optional): Abfrage zum Abgleichen mit Facettenwerten.filter(Zeichenfolge, optional): Filter, der auf die Basissuche angewendet werden soll.
Einstellungstools
Einstellungen abrufen
Beschreibung : Alle Einstellungen für einen Meilisearch-Index abrufen.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.
Update-Einstellungen
Beschreibung : Aktualisieren Sie die Einstellungen für einen Meilisearch-Index.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.settings(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Objekt mit den zu aktualisierenden Einstellungen.
Einstellungen zurücksetzen
Beschreibung : Setzt alle Einstellungen für einen Meilisearch-Index auf ihre Standardwerte zurück.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.
Einstellungstools abrufen
Die folgenden Tools rufen bestimmte Einstellungen für einen Meilisearch-Index ab:
Angezeigte Attribute abrufen
durchsuchbare Attribute abrufen
Filterbare Attribute abrufen
Sortierbare Attribute abrufen
Ranking-Regeln abrufen
Stoppwörter abrufen
Synonyme abrufen
Tippfehlertoleranz erhalten
Paginierung abrufen
Facettierung erhalten
Wörterbuch abrufen
Näherungspräzision ermitteln
Trennzeichen-Token abrufen
Nicht-Trennzeichen-Token erhalten
Wortwörterbuch abrufen
Alle diese Tools haben die gleichen Parameter:
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.
Tools für Updateeinstellungen
Die folgenden Tools aktualisieren bestimmte Einstellungen für einen Meilisearch-Index:
Angezeigte Attribute aktualisieren
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.displayedAttributes(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array mit anzuzeigenden Attributen, z. B. ["Titel", "Beschreibung"].
Durchsuchbare Attribute aktualisieren
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.searchableAttributes(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array mit Attributen, nach denen gesucht werden kann, z. B. ["Titel", "Beschreibung"].
Filterbare Attribute aktualisieren
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.filterableAttributes(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array von Attributen, die als Filter verwendet werden können, z. B. ["Genre", "Regisseur"].
Update-sortierbare-Attribute
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.sortableAttributes(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array von Attributen, die zum Sortieren verwendet werden können, z. B. ["Preis", "Datum"].
Update-Ranking-Regeln
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.rankingRules(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array mit Ranking-Regeln, z. B. ["Tippfehler", "Wörter", "Nähe", "Attribut", "Sortierung", "Genauigkeit"].
Stoppwörter aktualisieren
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.stopWords(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array mit Wörtern, die in Suchanfragen ignoriert werden sollen, z. B. ["the", "a", "an"].
Update-Synonyme
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.synonyms(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Objekt, das Wörter ihren Synonymen zuordnet, z. B. {"movie": ["film"]}.
Update-Tippfehlertoleranz
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.typoTolerance(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Objekt mit Konfiguration der Tippfehlertoleranz, z. B. {"enabled": true, "minWordSizeForTypos": {"oneTypo": 5, "twoTypos": 9}}.
Seitennummerierung aktualisieren
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.pagination(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Objekt mit Paginierungskonfiguration, z. B. {"maxTotalHits": 1000}.
Update-Facettierung
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.faceting(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Objekt mit Facettenkonfiguration, z. B. {"maxValuesPerFacet": 100}.
Wörterbuch aktualisieren
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.dictionary(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array von Wörtern, die als einzelnes Wort betrachtet werden sollen, z. B. ["San Francisco", "New York"].
Update-Nähe-Präzision
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.proximityPrecision(Zeichenfolge, erforderlich): Zeichenfolge mit Näherungspräzisionswert, kann „byWord“ oder „byAttribute“ sein.
Update-Trennzeichen-Token
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.separatorTokens(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array von Token, die als Worttrennzeichen betrachtet werden sollen, z. B. ["-", "_"].
Update-Nicht-Trennzeichen-Token
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.nonSeparatorTokens(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array von Token, die nicht als Worttrennzeichen betrachtet werden sollen, z. B. ["@", "."].
Wortwörterbuch aktualisieren
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.wordDictionary(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array mit benutzerdefinierten Wörtern, die dem Wörterbuch hinzugefügt werden sollen, z. B. ["cbuilder", "meilisearch"].
Tools zum Zurücksetzen der Einstellungen
Die folgenden Tools setzen bestimmte Einstellungen für einen Meilisearch-Index auf ihre Standardwerte zurück:
Angezeigte Attribute zurücksetzen
Durchsuchbare Attribute zurücksetzen
Filterbare Attribute zurücksetzen
Sortierbare Attribute zurücksetzen
Ranking-Regeln zurücksetzen
Stoppwörter zurücksetzen
Reset-Synonyme
Tippfehlertoleranz zurücksetzen
Seitennummerierung zurücksetzen
Facetten zurücksetzen
Wörterbuch zurücksetzen
Näherungspräzision zurücksetzen
Trennzeichen-Token zurücksetzen
Nicht-Trennzeichen-Token zurücksetzen
Wortwörterbuch zurücksetzen
Alle diese Reset-Tools haben die gleichen Parameter:
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.
Aufgabentools
Aufgaben auflisten
Beschreibung : Aufgaben mit optionaler Filterung auflisten.
Parameter :
limit(Zahl, optional): Maximale Anzahl der zurückzugebenden Aufgaben.from(Zahl, optional): Task-UID, von der aus mit dem Abrufen begonnen werden soll.statuses(Zeichenfolge[], optional): Status der zurückzugebenden Aufgaben.types(Zeichenfolge[], optional): Zurückzugebende Aufgabentypen.indexUids(string[], optional): UIDs der Indizes, auf denen Aufgaben ausgeführt wurden.uids(Zahl[], optional): UIDs bestimmter Aufgaben, die zurückgegeben werden sollen.
Aufgabe abrufen
Beschreibung : Erhalten Sie Informationen zu einer bestimmten Aufgabe.
Parameter :
taskUid(Zahl, erforderlich): Eindeutige Kennung der Aufgabe.
Aufgaben abbrechen
Beschreibung : Aufgaben basierend auf bereitgestellten Filtern abbrechen.
Parameter :
statuses(Zeichenfolge[], optional): Status der abzubrechenden Aufgaben.types(Zeichenfolge[], optional): Typen der abzubrechenden Aufgaben.indexUids(string[], optional): UIDs der Indizes, für die abzubrechende Aufgaben ausgeführt wurden.uids(Zahl[], optional): UIDs der abzubrechenden Aufgaben.
Warte auf Aufgabe
Beschreibung : Warten Sie, bis eine bestimmte Aufgabe abgeschlossen ist.
Parameter :
taskUid(Zahl, erforderlich): Eindeutige Kennung der Aufgabe, auf die gewartet werden soll.timeoutMs(Zahl, optional): Maximale Wartezeit in Millisekunden (Standard: 5000).intervalMs(Zahl, optional): Abfrageintervall in Millisekunden (Standard: 500).
Vektorwerkzeuge
Vektorsuche aktivieren
Beschreibung : Aktivieren Sie die experimentelle Funktion zur Vektorsuche in Meilisearch.
Holen Sie sich experimentelle Funktionen
Beschreibung : Rufen Sie den Status experimenteller Funktionen in Meilisearch ab.
Update-Embedder
Beschreibung : Konfigurieren Sie Embedder für die Vektorsuche.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.embedders(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Objekt, das Embedder-Konfigurationen enthält.
Einbetter erhalten
Beschreibung : Rufen Sie die Embedder-Konfiguration für einen Index ab.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.
Einbetter zurücksetzen
Beschreibung : Setzt die Embedder-Konfiguration für einen Index zurück.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.
Vektorsuche
Beschreibung : Führen Sie eine Vektorsuche in einem Meilisearch-Index durch.
Parameter :
indexUid(Zeichenfolge, erforderlich): Eindeutige Kennung des Index.vector(Zeichenfolge, erforderlich): JSON-Array, das den zu suchenden Vektor darstellt.limit(Zahl, optional): Maximale Anzahl der zurückzugebenden Ergebnisse (Standard: 20).offset(Zahl, optional): Anzahl der zu überspringenden Ergebnisse (Standard: 0).filter(Zeichenfolge, optional): Anzuwendender Filter (z. B. „Genre = Horror UND Jahr > 2020“).embedder(Zeichenfolge, optional): Name des zu verwendenden Embedders (falls weggelassen, muss ein „Vektor“ angegeben werden).attributes(Zeichenfolge[], optional): In die Vektorsuche einzubeziehende Attribute.query(Zeichenfolge, optional): Zu suchende Textabfrage (bei Verwendung von „Embedder“ statt „Vektor“).hybrid(Boolesch, optional): Ob eine Hybridsuche (Kombination aus Vektor- und Textsuche) durchgeführt werden soll.hybridRatio(Zahl, optional): Verhältnis von Vektor- zu Textsuche bei der Hybridsuche (0–1, Standard: 0,5).
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