OpenSearch documenta MCP open source en docs.opensearch.org (opensearch-mcp-server-py). Herramientas: listar índices, mappings, búsqueda, health, counts. stdio o HTTP streaming; auth basic/IAM/mTLS; self-managed, OpenSearch Service y Serverless. OpenSearch 3.0+ incluye MCP experimental /_plugins/_ml/mcp distinto del servidor py standalone.
Casos de uso
- Agentes buscan índices OpenSearch
- Analítica sin DSL manual
- Comparar standalone vs built-in 3.0
- Stack RAG con voyage-ai/vespa
- Multi-cluster YAML staging/prod
Funciones principales
- Claude Desktop
- Cursor
- Kiro
- LangChain
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3 Entradas indexadas
Algolia Productivity MCP Server
Algolia documenta MCP gestionado en algolia.com/doc/guides/model-context-protocol/productivity-mcp. Endpoint `https://mcp.algolia.com/mcp` con OAuth (habilitar en Generate AI). Alcance por usuario, solo lectura: búsqueda, Recommend y analytics (top searches, no-clicks, filtros). Distinto de Public MCP para agentes externos. Clientes: ChatGPT, Claude, Cursor, VS Code, Gemini CLI.
Elastic Agent Builder MCP Server
Elastic documenta el endpoint MCP recomendado en {KIBANA_URL}/api/agent_builder/mcp (con espacio Kibana opcional). Clientes usan npx mcp-remote y cabecera Authorization: ApiKey; la API key requiere feature_agentBuilder.read. Sustituye al proyecto deprecado mcp-server-elasticsearch en Elastic 9.2+ y Serverless.
Meilisearch MCP Server
Meilisearch mantiene MCP oficial en meilisearch/meilisearch-mcp (blog introducing-mcp-server). Servidor Python stdio con MEILI_HTTP_ADDR y MEILI_MASTER_KEY; update-connection-settings para cambiar host. Herramientas: índices, documentos, búsqueda (filtros, facets, híbrida), settings, keys, tasks, health. Instalación: uvx, pip, Docker getmeili/meilisearch-mcp.