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elastic/mcp-server-elasticsearch

Servidor MCP que permite a agentes de IA consultar, analisar e recuperar dados de índices do Elasticsearch usando linguagem natural. Descontinuado.

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há 8 horas

O que é?

O Elasticsearch MCP Server conecta agentes de IA a dados do Elasticsearch por meio do Model Context Protocol. Os agentes podem listar índices, inspecionar mapeamentos de campos, executar buscas com query DSL, executar consultas ES|QL e verificar informações de shards, sem uma camada de API personalizada.

O servidor é executado como um contêiner Docker e oferece suporte a dois transportes: stdio, para clientes executados junto com ele, e streamable-HTTP, para integrações web e clientes simultâneos. A autenticação é feita com uma chave de API do Elasticsearch ou com nome de usuário e senha. Ele funciona com Claude Desktop, Cursor, VS Code e outros clientes compatíveis com MCP.

O projeto foi descontinuado e recebe apenas atualizações críticas de segurança. A Elastic recomenda o endpoint MCP no Agent Builder, disponível no Elastic 9.2.0+ e em projetos Elasticsearch Serverless.

Recursos principais

  • 01Disponibiliza as ferramentas list_indices, get_mappings, search, esql e get_shards para clientes MCP.
  • 02Oferece suporte aos transportes stdio e streamable-HTTP.
  • 03Faz a autenticação com uma chave de API ou com nome de usuário e senha via autenticação básica.
  • 04É distribuído como uma imagem de contêiner Docker.
  • 05Oferece um endpoint HTTP de verificação de integridade em /ping.

Casos de uso

  • Permitir que um assistente de IA responda a perguntas sobre dados armazenados no Elasticsearch.
  • Conectar o Claude Desktop ou o Cursor a um cluster Elasticsearch de produção para exploração somente leitura.
  • Executar um endpoint MCP na AWS para vários clientes de agentes.

Início rápido

  1. 1

    Defina as variáveis de ambiente ES_URL e ES_API_KEY para o seu cluster do Elasticsearch

  2. 2

    Inicie o contêiner do servidor MCP no modo stdio

    docker run -i --rm -e ES_URL -e ES_API_KEY docker.elastic.co/mcp/elasticsearch stdio

Antes de usar

  • Este servidor foi descontinuado e receberá apenas atualizações críticas de segurança.
  • A Elastic recomenda usar o endpoint MCP do Agent Builder, disponível no Elastic 9.2.0 ou posterior e em projetos Serverless.
  • As instruções de implantação do README foram escritas para a imagem de contêiner do AWS Marketplace.

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Tópicos

#mcp#elasticsearch#ai-agents#model-context-protocol#search#esql#docker#mcp-server#vector-database

Perguntas frequentes

O que é mcp-server-elasticsearch?
Servidor MCP que permite a agentes de IA consultar, analisar e recuperar dados de índices do Elasticsearch usando linguagem natural. Descontinuado. O Elasticsearch MCP Server conecta agentes de IA a dados do Elasticsearch por meio do Model Context Protocol. Os agentes podem listar índices, inspecionar mapeamentos de campos, executar buscas com query DSL, executar consultas ES|QL e verificar informações de shards, sem uma camada de API personalizada.
mcp-server-elasticsearch é gratuito? Qual é a licença?
mcp-server-elasticsearch é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
mcp-server-elasticsearch ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de mcp-server-elasticsearch foi em 22 de out. de 2026.
Para que posso usar mcp-server-elasticsearch?
Permitir que um assistente de IA responda a perguntas sobre dados armazenados no Elasticsearch. Conectar o Claude Desktop ou o Cursor a um cluster Elasticsearch de produção para exploração somente leitura. Executar um endpoint MCP na AWS para vários clientes de agentes.
Como instalar mcp-server-elasticsearch?
Defina as variáveis de ambiente ES_URL e ES_API_KEY para o seu cluster do Elasticsearch Inicie o contêiner do servidor MCP no modo stdio: docker run -i --rm -e ES_URL -e ES_API_KEY docker.elastic.co/mcp/elasticsearch stdio
Onde consigo mcp-server-elasticsearch?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/elastic/mcp-server-elasticsearch

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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