将 agents 连接到 Elasticsearch 使用模型上下文协议 - docker

Elasticsearch2025-08-28 16:09

我们在之前的文章 "将 agents 连接到 Elasticsearch 使用模型上下文协议" 及 "使用 MCP 将代理连接到 Elasticsearch 并对索引进行查询" 详述了如何使用 Elasticsearch MCP server 来和我们的 Elasticsearch 进行对话。细心的开发者可能已经注意到我们的 Elasticsearch MCP server 已经重写了，而且他的运行方式也有所改变。请参考链接 github.com/elastic/mcp...。在今天的文章里，我来详述如何一步一步地安装 Elasticsearch MCP server，并展示如何和 Elasticsearch 进行对话。

安装

Elasticsearch 及 Kibana

如果你还没有安装好你自己的 Elasticsearch 及 Kibana，那么请参考如下的文章来进行安装：

在安装的时候，请参考 Elastic Stack 8.x/9.x 的安装指南来进行。在本次安装中，我将使用 Elastic Stack 9.1.2 来进行展示。

首次安装 Elasticsearch 的时候，我们可以看到如下的画面：

我们按照上面的链接把 Elasticsearch 及 Kibana 安装好。

获得 Elasticsearch API key

按照如下的步骤获得 API key：

点击上面的拷贝图标。我们把得到的 API key 保存好，供下面进行使用。

安装 Claude Desktop

我们可以在地址 App unavailable \ Anthropic 下载并按照 Claude Desktop。由于一些原因，我们需要自己来注册一个账号。

安装 MCP 服务器

我们参考连接 mcp-server-elasticsearch 来进行安装。通过 Model Context Protocol (MCP) ，你可以直接从任何 MCP 客户端（例如 Claude Desktop ）连接到你的 Elasticsearch 数据。这个服务器使用 Model Context Protocol (MCP) 将智能代理连接到你的 Elasticsearch 数据，使你能够通过自然语言对话与 Elasticsearch 索引进行交互。

Elasticsearch MCP Server

可用的工具

  • list_indices ：列出所有可用的 Elasticsearch 索引
  • get_mappings ：获取指定 Elasticsearch 索引的字段映射
  • search ：使用提供的查询 DSL 执行一次 Elasticsearch 搜索
  • get_shards：获取所有或指定索引的分片信息

可实现的查询

  • "What indices do I have in my Elasticsearch cluster?"
  • "Show me the field mappings for the 'products' index."
  • "Find all orders over $500 from last month."
  • "Which products received the most 5-star reviews?"

工作原理

  • MCP Client 分析你的请求，并确定需要执行哪些 Elasticsearch 操作。
  • MCP Server 执行这些操作（列出索引、获取映射、执行搜索）。
  • MCP Client 处理结果，并以用户友好的格式呈现。

安装步骤

注意：

0.3.1 及更早版本是通过 npm 安装的。这些版本已被弃用且不再受支持。以下说明仅适用于 0.4.0 及更高版本。

要查看 0.3.1 及更早版本的说明，请参阅 v0.3.1 的 README。

在本博客中，我们将在本地部署 MCP 服务器。我们查看页面 github.com/elastic/mcp...。这个 MCP 服务器作为一个 Docker 镜像提供，地址是 docker.elastic.co/mcp/elasticsearch，支持 MCP 的 stdio、SSE 和 streamable-HTTP 协议。它的安装也非常直接。在新的发布中，它使用 docker 来进行安装。运行这个容器而不带任何参数会输出一条用法信息：

arduino 复制代码 
`docker run docker.elastic.co/mcp/elasticsearch`AI写代码
markdown 复制代码 
`

1.  Usage: elasticsearch-mcp-server <COMMAND>

3.  Commands:
4.    stdio  Start a stdio server
5.    http   Start a streamable-HTTP server with optional SSE support
6.    help   Print this message or the help of the given subcommand(s)

8.  Options:
9.    -h, --help     Print help
10.    -V, --version  Print version

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

使用 stdio 协议

MCP 服务器需要设置环境变量：

  • ES_URL: 你的 Elasticsearch 集群的 URL

  • 身份验证可使用 API key 或基本认证：

    • API key: ES_API_KEY

    • 基本认证: ES_USERNAME 和 ES_PASSWORD

  • 可选: ES_SSL_SKIP_VERIFY 设置为 true 时，会在连接 Elasticsearch 时跳过 SSL/TLS 证书验证。提供自定义证书的功能将在后续版本中加入。

MCP 服务器在 stdio 模式下通过以下命令启动：

bash 复制代码 
`docker run -i --rm -e ES_URL -e ES_API_KEY docker.elastic.co/mcp/elasticsearch stdio`AI写代码

针对我们运行在 https://localhost:9200 的 Elasticsearch，我们使用如下的命令来运行：

bash 复制代码 
`ES_URL=https://host.docker.internal:9200 ES_API_KEY=ZWRqdDBKZ0JDUHpOTGZoR0E0UzA6Z1B2TlBpUUppTUNvUHlCWEdQSGtrdw== ES_SSL_SKIP_VERIFY=true docker run -i --rm -e ES_URL -e ES_API_KEY -e ES_SSL_SKIP_VERIFY docker.elastic.co/mcp/elasticsearch stdio`AI写代码

我们替换 https://localhost:9200 为地址 host.docker.internal:9200 。

配置 Claude Desktop

针对免费的 Claude Desktop，它只支持 stdio。

  1. 打开 Claude 桌面应用

  2. 前往 Settings > Developer > MCP Servers

  3. 点击 Edit Config 并添加一个新的 MCP 服务器，配置如下：

Claude Desktop 的配置如下：

bash 复制代码 
`

1.  {
2.   "mcpServers": {
3.     "elasticsearch-mcp-server": {
4.      "command": "docker",
5.      "args": [
6.       "run", "-i", "--rm",
7.       "-e", "ES_URL", "-e", "ES_API_KEY",
8.       "docker.elastic.co/mcp/elasticsearch",
9.       "stdio"
10.      ],
11.      "env": {
12.        "ES_URL": "<elasticsearch-cluster-url>",
13.        "ES_API_KEY": "<elasticsearch-API-key>"
14.      }
15.     }
16.   }
17.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

针对我们的情况，我们使用如下从配置：

bash 复制代码 
`

1.  {
2.    "mcpServers": {
3.      "elasticsearch-mcp-server": {
4.        "command": "docker",
5.        "args": [
6.          "run",
7.          "-i",
8.          "--rm",
9.          "-e",
10.          "ES_URL",
11.          "-e",
12.          "ES_API_KEY",
13.          "-e",
14.          "ES_SSL_SKIP_VERIFY",
15.          "docker.elastic.co/mcp/elasticsearch",
16.          "stdio"
17.        ],
18.        "env": {
19.          "ES_URL": "https://host.docker.internal:9200",
20.          "ES_API_KEY": "ZWRqdDBKZ0JDUHpOTGZoR0E0UzA6Z1B2TlBpUUppTUNvUHlCWEdQSGtrdw==",
21.          "ES_SSL_SKIP_VERIFY": "true"
22.        }
23.      }
24.    }
25.  }

`AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

我们需要替换 https://localhost:9200 为 host.docker.internal:9200。由于目前的版本不支持 SSL 连接，我们设置 "ES_SSL_SKIP_VERIFY": "true"。如果在连接的过程中有错误，请在如下的地址查找错误信息：

go 复制代码 
`~/Library/Logs/Claude/`AI写代码
lua 复制代码 
`

1.  $ cd ~/Library/Logs/Claude/
2.  $ ls
3.  main.log                                      mcp.log
4.  mcp-server-elasticsearch-mcp-server-local.log window.log
5.  mcp-server-elasticsearch-mcp-server.log

`AI写代码

测试

我们接下来测试我们的 Elasticsearch MCP server：

go 复制代码 
`What are the indices in the Elasticsearch cluster?`AI写代码
csharp 复制代码 
`What is the mapping for "my-index"?`AI写代码
kotlin 复制代码 
`Please return in JSON format`AI写代码

接下来，我们导入一个 Kibana 自带的索引：

这样我们就向 Elasticsearch 写入了一个叫做 kibana_sample_data_flights 名字的索引。

我们做如下的查询：

vbnet 复制代码 
`What is the cheapest price from CN to US?  and tell me the OriginCityName and DestCityName`AI写代码

在上面我们并没有指名任何索引的名称：

go 复制代码 
`Please use the flights index`AI写代码

我们也可以尝试使用中文来进行查询：

go 复制代码 
`从中国到美国的最低价格是多少？请告诉我出发城市名称和目的地城市名称。`AI写代码

很显然，我们也得到了我们需要的答案。

markdown 复制代码 
``

1.  {
2.    `index`: `kibana_sample_data_flights`,
3.    `query_body`: {
4.      `size`: 1,
5.      `sort`: [
6.        {
7.          `AvgTicketPrice`: {
8.            `order`: `asc`
9.          }
10.        }
11.      ],
12.      `query`: {
13.        `bool`: {
14.          `must`: [
15.            {
16.              `term`: {
17.                `OriginCountry`: `CN`
18.              }
19.            },
20.            {
21.              `term`: {
22.                `DestCountry`: `US`
23.              }
24.            }
25.          ]
26.        }
27.      },
28.      `_source`: [
29.        `AvgTicketPrice`,
30.        `OriginCityName`,
31.        `DestCityName`,
32.        `OriginCountry`,
33.        `DestCountry`
34.      ]
35.    }
36.  }

``AI写代码![](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/runCode/icon-arrowwhite.png)

结论

通过 Elasticsearch MCP server 的使用，我们可以很方便地使用自然语音的方式来对我们的数据进行查询。我们可以不必使用非常难写的 DSL 语句。

Happy Exploration!

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