Elasticsearch MCP Server and Client

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Este MCP integra Elasticsearch con Protocolo de Contexto de Modelo, habilitando búsquedas eficientes, recuperación de mapeo y monitoreo de salud de clúster, soportando ES7 y ES8.
Añadido el:
Creado por:
May 09 2025
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Elasticsearch MCP Server and Client
Este MCP integra Elasticsearch con Protocolo de Contexto de Modelo, habilitando búsquedas eficientes, recuperación de mapeo y monitoreo de salud de clúster, soportando ES7 y ES8.
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Created by:
May 09 2025
macgaf
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¿Qué es Elasticsearch MCP Server and Client?

El servidor y cliente MCP de Elasticsearch facilitan la gestión de clústeres de Elasticsearch a través de un SDK de Python basado en el Protocolo de Contexto de Modelo. Proporciona funcionalidades clave como listar todos los índices, recuperar mapeos de índices, ejecutar búsquedas dentro de índices específicos, y obtener salud y estadísticas del clúster. Este MCP está diseñado para desarrolladores y administradores de sistemas que necesitan automatizar las operaciones de Elasticsearch, realizar chequeos de salud, e integrar datos de Elasticsearch en aplicaciones de manera segura y eficiente. Su soporte para múltiples versiones de Elasticsearch lo hace versátil para varios escenarios de implementación.

¿Quién usará Elasticsearch MCP Server and Client?

  • Desarrolladores que trabajan con Elasticsearch
  • Analistas de datos
  • Ingenieros de DevOps
  • Administradores de sistemas

¿Cómo usar Elasticsearch MCP Server and Client?

  • Paso 1: Instala el paquete a través de pip
  • Paso 2: Configura los parámetros de conexión (host, puerto, versión)
  • Paso 3: Usa las funciones proporcionadas para listar índices, obtener mapeos, ejecutar búsquedas o recuperar información de salud
  • Paso 4: Integra las funciones en tu aplicación o scripts

Características y Beneficios Clave de Elasticsearch MCP Server and Client

Las características principales
  • list_indices
  • get_mappings
  • search
  • get_cluster_health
  • get_cluster_stats
Los beneficios
  • Automatiza la gestión de Elasticsearch
  • Soporta múltiples versiones ES7/8
  • Proporciona un monitoreo completo del clúster
  • Fácil integración con aplicaciones de Python

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Elasticsearch MCP Server and Client

  • Gestión automatizada de índices y clústeres
  • Monitoreo de salud y rendimiento
  • Integración de datos de Elasticsearch en aplicaciones personalizadas
  • Búsquedas y recuperación de datos programadas

FAQs sobre Elasticsearch MCP Server and Client

Desarrollador

  • macgaf

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