Elasticsearch MCP Server

Elasticsearch MCP Server

Exposes Elasticsearch semantic search capabilities as MCP tools, enabling ELSER, kNN, and hybrid search with automatic index setup.

Category
访问服务器

README

Elasticsearch MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that exposes Elasticsearch semantic search capabilities as MCP tools. This server is optimized for Elasticsearch Serverless and managed Elastic Cloud clusters.


🚀 Features

  • Semantic Search: Use ELSER (sparse) or kNN (dense) directly within Elasticsearch.
  • Hybrid Search: Combine keyword (BM25) and semantic scores.
  • Automatic Setup: Tools to create indices with the correct mappings and ingest pipelines in one click.
  • Serverless Ready: Fully compatible with Elasticsearch Serverless and API Key authentication.

🛠️ Quickstart

1. Configure Environment

Edit the .env file with your connection details:

ELASTICSEARCH_HOSTS=https://your-serverless-endpoint.es.us-east-1.aws.elastic.cloud:443
ELASTICSEARCH_API_KEY=your_api_key

2. Verify Connection

Run the verification suite to ensure your cluster is reachable and tools are registered:

.\venv\Scripts\python.exe verify_server.py

2. Run the Web API (Standard REST)

Start the web server with a simple command:

elasticsearch-api
  • API URL: http://localhost:8000
  • Interactive Docs: http://localhost:8000/docs

3. Run the MCP Server (For AI Editors)

Start the MCP server with a simple command:

elasticsearch-mcp

🧩 Claude Desktop Integration

Add the following to your claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "elasticsearch": {
      "command": "C:\\Users\\birar\\Desktop\\elasticsearch-mcp-server\\venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["-m", "elasticsearch_mcp"],
      "env": {
        "ELASTICSEARCH_HOSTS": "https://your-cluster-url.es.aws.elastic.cloud:443",
        "ELASTICSEARCH_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

🛠️ Available Tools

  • es_ping: Check connectivity.
  • es_setup_elser_index: Create a semantic index for ELSER.
  • es_setup_dense_index: Create a semantic index for dense vectors (kNN).
  • es_index_document: Index data through a pipeline.
  • es_semantic_search_elser: Perform sparse semantic search.
  • es_semantic_search_knn: Perform dense kNN search.
  • es_semantic_search_hybrid: Combined keyword and semantic search.
  • es_delete_index: Safely remove indices.

⚠️ Requirements

  • Python 3.11+
  • Elasticsearch 8.8+ (including Serverless)
  • ML Models: ELSER or E5 must be available/deployed in your cluster for semantic search tools to function.

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选