我们如何让 Meilisearch 与 AI 对话：MCP 服务器介绍

你知道搜索最棒的地方是什么吗？它是人们与你的应用程序交互的核心。但说实话：构建和管理搜索基础设施感觉就像你花费更多时间与配置作斗争，而不是为用户创造价值。这就是为什么我们很高兴分享一些完全改变这一切的东西：Meilisearch MCP 服务器。

为什么选择 MCP？在搜索和 AI 之间搭建桥梁

在我们深入探讨之前，让我们先谈谈什么是 MCP（模型上下文协议），以及为什么我们对此感到兴奋。MCP 是一种新兴的开放协议，它规范了应用程序如何为大型语言模型 (LLM) 提供上下文。可以将其视为你的工具和 AI 模型之间的通用翻译器。

即使 MCP 尚未完全标准化，我们相信它代表了开发者未来与其工具交互的方式。原因如下：

• 它为 AI 模型与不同的工具和服务交互创建了一种一致的方式
• 它将安全性和用户控制置于首位
• 它在保持精确控制的同时，实现了自然语言交互
• 它正在开放构建，并听取了开发者社区的意见

从复杂命令到自然对话

还记得上次你需要更新搜索设置吗？这可能涉及到查找 API 文档、编写完美的 JSON 有效负载以及三重检查你的语法。我们都经历过。但是，如果你可以直接用简单的英语告诉你的搜索引擎你想要什么呢？

这正是我们构建的。通过实施 MCP，我们通过像 Claude 这样的 AI 助手实现了与 Meilisearch 的自然对话。以下是使用 我们的电影数据库 作为示例的实际意义：

之前

curl 
  -X POST 'https://#:7700/indexes/movies/settings' 
  -H 'Content-Type: application/json' 
  -H 'Authorization: Bearer MASTER_KEY' 
  --data-binary '{
    "rankingRules": [
      "words",
      "typo",
      "proximity",
      "attribute",
      "sort",
      "exactness"
    ]
  }'

之后

“更新电影索引的排名规则，以优先考虑单词匹配并处理拼写错误。”

就是这样。当与像 Claude Sonnet 这样的高级 LLM 结合使用时，AI 会理解你的意图并处理幕后所有的技术细节。不再需要在文档标签之间切换上下文。

今天你可以用它做什么？

得益于现代 LLM 的强大功能，我们的 MCP 集成已经实现了对你的 Meilisearch 实例的自然语言控制。以下是你现在可以做的：

1. 索引管理变得简单 “为我们的产品目录创建一个新索引，并针对电子商务搜索进行优化” AI 将指导你设置索引，并提供适合电子商务的配置。

2. 搜索优化 “我们的用户在拼写错误时很难找到产品。我们如何解决这个问题？” 获取关于配置拼写容错的即时指导，并查看实时结果。

3. 性能洞察 “我们的搜索性能看起来如何？有什么地方我们应该优化吗？” 了解你的搜索分析并获得可操作的建议。

它是如何工作的？

我们当前的 MCP 实施通过一组精心设计的工具公开了 Meilisearch 的功能，AI 助手可以使用这些工具来管理你的搜索基础设施。当与像 Claude Sonnet 这样的高级 LLM 结合使用时，这些工具可以实现关于复杂搜索操作的自然对话。

最棒的是什么？它可以与 Claude Desktop 和其他 MCP 兼容的客户端无缝协作，为你提供：

• 对你的搜索基础设施的自然语言控制
• 即时访问最佳实践和优化技巧
• 实时洞察和分析

2 分钟入门

1. 安装 Claude Desktop（免费！）
2. 将我们的 MCP 服务器添加到你的配置中

{
  "mcpServers": {
    "meilisearch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["-n", "meilisearch-mcp"]
    }
  }
}

3. 开始像与同事聊天一样管理你的搜索！

构建搜索的未来

这仅仅是我们让搜索基础设施更易于访问的使命的开始。以下是我们接下来要做的：

智能提示

我们正在为常见场景开发预构建的模板，例如：

• 针对特定用例（电子商务、文档等）优化索引设置
• 调试搜索行为和性能问题
• 理解和改进搜索分析
• 实施行业特定的最佳实践

增强功能

• 更复杂的分析和监控工具
• 扩展 AI 助手集成
• 面向团队的高级协作功能
• 与 Meilisearch Cloud 更深入的集成

开源且开放贡献

Meilisearch MCP 服务器完全开源，这符合我们的价值观。我们相信公开构建并从我们的社区学习。查看我们的实施，贡献代码，或根据你的需求进行调整：

GitHub 仓库

加入我们，简化搜索

• ⭐ Star 我们的仓库
• 💬 加入我们的 Discord 社区 & 分享你的用例（或在社交媒体上分享并标记我们）
• 🛠️ 贡献 GitHub 上的开发

我们很高兴看到你将如何使用它来构建更好的搜索体验。试用一下，让我们知道你的想法！