opensearch-project/opensearch-mcp-server-py

• OpenSearch MCP Server
• Установка opensearch-mcp-server-py
• Доступные инструменты
• Руководство пользователя
• Память агента
• Вклад
• Кодекс поведения
• Лицензия
• Авторские права

OpenSearch MCP сервер

opensearch-mcp-server-py — это сервер Model Context Protocol (MCP) для OpenSearch, который позволяет ассистентам ИИ взаимодействовать с кластерами OpenSearch. Он предоставляет стандартизированный интерфейс для моделей ИИ, позволяющий выполнять операции, такие как поиск индексов, получение отображений и управление шардами через протоколы stdio и streaming (SSE/Streamable HTTP).

Ключевые особенности:

• Бесшовная интеграция с AI-ассистентами и LLM через протокол MCP
• Поддержка как stdio, так и потоковых серверных транспортов (SSE и Streamable HTTP)
• Встроенные инструменты для обычных операций OpenSearch
• Динамические параметры соединения для каждого вызова для нацеливания на разные кластеры без перенастройки сервера
• Простая интеграция с Claude Desktop и LangChain
• Безопасная аутентификация с использованием базовой аутентификации, ролей IAM, аутентификации на основе заголовков и OpenSearch mTLS

Для подробной настройки, включая развертывание Kubernetes и конфигурацию mTLS, см. руководство пользователя.

Установка opensearch-mcp-server-py

• OpenSearch MCP Server
• Installing opensearch-mcp-server-py
• Available tools
• User Guide
• Agent Memory
• Contributing
• Code of Conduct
• License
• Copyright

OpenSearch MCP Server

opensearch-mcp-server-py is a Model Context Protocol (MCP) server for OpenSearch that enables AI assistants to interact with OpenSearch clusters. It provides a standardized interface for AI models to perform operations like searching indices, retrieving mappings, and managing shards through both stdio and streaming (SSE/Streamable HTTP) protocols.

Key features:

• Seamless integration with AI assistants and LLMs through the MCP protocol
• Support for both stdio and streaming server transports (SSE and Streamable HTTP)
• Built-in tools for common OpenSearch operations
• Dynamic per-call connection parameters for targeting different clusters without server reconfiguration
• Easy integration with Claude Desktop and LangChain
• Secure authentication using basic auth, IAM roles, header-based auth, and OpenSearch mTLS

For detailed setup, including Kubernetes deployment and mTLS configuration, see the User Guide.

Installing opensearch-mcp-server-py

Opensearch-mcp-server-py can be installed from PyPI via pip:

pip install opensearch-mcp-server-py

Zero-Config Setup

The server can be started with no environment variables at all. Agents provide connection details dynamically on each tool call:

{
  "mcpServers": {
    "opensearch": {
      "command": "uvx",
      "args": ["opensearch-mcp-server-py"]
    }
  }
}

With this setup, agents pass opensearch_url and authentication parameters directly when calling any tool. This is useful when agents discover endpoints from a knowledge base, runbook, or SOP, or when a single agent needs to work with multiple clusters in one session. See Dynamic Connection Parameters for details.

Available Tools

By default, only core tools are enabled to provide essential OpenSearch functionality:

Core Tools (Enabled by Default)