我们如何让 Meilisearch 与 AI 对话：介绍我们的 MCP 服务器

搜索的惊人之处在于，它是人们与应用程序互动方式的核心。但老实说：构建和管理搜索基础设施会让你觉得花在配置上的时间比为用户创造价值的时间更多。这就是为什么我们很高兴分享一个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MCP（模型上下文协议）是什么以及我们为什么对此感到兴奋。MCP是一个新兴的开放协议，它规范了应用程序如何向大型语言模型（LLM）提供上下文。把它想象成您的工具和AI模型之间的通用翻译器。

尽管MCP尚未完全标准化，但我们相信它代表了开发者与工具交互的未来。原因如下：

• 它为AI模型与不同工具和服务的交互创建了一种一致的方式。
• 它将安全性和用户控制放在首位。
• 它支持自然语言交互，同时保持精确控制。
• 它是在开放的环境中构建的，并采纳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的时候吗？可能涉及到查阅API文档，精心制作完美的JSON负载，然后反复检查语法。我们都经历过。但是，如果你能用简单的英语告诉搜索引擎你想要什么呢？

这正是我们所构建的。通过实现MCP，我们已经能够通过像Claude这样的AI助手与Meilisearch进行自然对话。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，优先考虑单词匹配并处理错别字。”

就这样。当与像Claude Sonnet这样的高级LLM配对时，AI会理解您的意图并在幕后处理所有技术细节。不再需要文档选项卡之间的上下文切换。

今天你能用它做什么？

得益于现代大型语言模型（LLMs）的能力，我们的MCP集成已经实现了对Meilisearch实例的自然语言控制。以下是您现在可以做的事情：

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将引导您设置索引，并为电子商务配置适当的设置。

2. 搜索优化 “我们的用户在输入错误时很难找到产品。我们如何解决这个问题？” 获得关于配置拼写容错和查看实时结果的即时指导。

3. 性能洞察 “我们的搜索性能如何？有哪些方面需要优化？” 了解您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实现通过一组精心设计的工具暴露了Meilisearch的功能，AI助手可以使用这些工具来管理您的搜索基础设施。当与像Claude Sonnet这样的高级大型语言模型（LLM）配对时，这些工具可以实现关于复杂搜索操作的自然对话。

最好的部分是什么？它与Claude桌面版和其他MCP兼容客户端无缝协作，为您提供：

• 对搜索基础设施的自然语言控制
• 即时获取最佳实践和优化技巧
• 实时洞察和分析

2分钟上手

1. 安装Claude桌面版（免费！）
2. 将我们的MCP服务器添加到您的配置中

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

3. 开始管理您的搜索，就像与同事聊天一样！

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。以下是我们接下来将要开展的工作：

智能提示

我们正在开发用于常见场景的预建模板，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
• 实施行业特定最佳实践

增强功能

• 更复杂的分析和监控工具
• 扩展的AI助手集成
• 针对团队的高级协作功能
• 与Meilisearch云的深度集成

开源并开放贡献

秉承我们的价值观，Meilisearch MCP服务器完全开源。我们相信公开构建和向社区学习。查看我们的实现，贡献或根据您的需求进行调整：

GitHub存储库

和我们一起简化搜索

• ⭐ 给我们的仓库加星
• 💬 加入我们的Discord社区并分享您的用例（或在社交媒体上分享并@我们）
• 🛠️ 在GitHub上贡献开发

我们很高兴看到您将如何使用它来构建更好的搜索体验。试一试，告诉我们您的想法！