Elasticsearch 7.x MCP 서버

대장간 배지

Elasticsearch 7.x 버전과의 호환성을 제공하는 Elasticsearch 7.x용 MCP 서버입니다.

특징

Elasticsearch 7.x와 상호 작용하기 위한 MCP 프로토콜 인터페이스를 제공합니다.
기본적인 Elasticsearch 작업(ping, info 등)을 지원합니다.
집계 쿼리, 강조 표시, 정렬 및 기타 고급 기능을 포함한 완전한 검색 기능을 지원합니다.
모든 MCP 클라이언트를 통해 Elasticsearch 기능에 쉽게 액세스하세요

Related MCP server: Elasticsearch MCP Server

요구 사항

파이썬 3.10+
Elasticsearch 7.x(7.17.x 권장)

설치

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop에 Elasticsearch 7.x MCP 서버를 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

수동 설치

pip install -e .

환경 변수

서버에는 다음과 같은 환경 변수가 필요합니다.

ELASTIC_HOST : Elasticsearch 호스트 주소(예: http://localhost:9200 )
ELASTIC_USERNAME : Elasticsearch 사용자 이름
ELASTIC_PASSWORD : Elasticsearch 비밀번호
MCP_PORT : (선택 사항) MCP 서버 수신 포트, 기본값 9999

Docker Compose 사용

.env 파일을 만들고 ELASTIC_PASSWORD 설정합니다.

ELASTIC_PASSWORD=your_secure_password

서비스 시작:

docker-compose up -d

이렇게 하면 3노드 Elasticsearch 7.17.10 클러스터, Kibana 및 MCP 서버가 시작됩니다.

MCP 클라이언트 사용

MCP 서버에 연결하려면 모든 MCP 클라이언트를 사용할 수 있습니다.

from mcp import MCPClient client = MCPClient("localhost:9999") response = client.call("es-ping") print(response) # {"success": true}

API 문서

현재 지원되는 MCP 방법:

es-ping : Elasticsearch 연결 확인
es-info : Elasticsearch 클러스터 정보 가져오기
es-search : Elasticsearch 인덱스에서 문서 검색

검색 API 예제

기본 검색

# Basic search search_response = client.call("es-search", { "index": "my_index", "query": { "match": { "title": "search keywords" } }, "size": 10, "from": 0 })

집계 쿼리

# Aggregation query agg_response = client.call("es-search", { "index": "my_index", "size": 0, # Only need aggregation results, no documents "aggs": { "categories": { "terms": { "field": "category.keyword", "size": 10 } }, "avg_price": { "avg": { "field": "price" } } } })

고급 검색

# Advanced search with highlighting, sorting, and filtering advanced_response = client.call("es-search", { "index": "my_index", "query": { "bool": { "must": [ {"match": {"content": "search term"}} ], "filter": [ {"range": {"price": {"gte": 100, "lte": 200}}} ] } }, "sort": [ {"date": {"order": "desc"}}, "_score" ], "highlight": { "fields": { "content": {} } }, "_source": ["title", "date", "price"] })