Conecta agentes a Elasticsearch con Model Context Protocol

Agent Builder ya está disponible para el público en general. Inicia una prueba de Elastic Cloud y consulta la documentación de Agent Builder aquí.

¿Qué pasaría si interactuar con sus datos fuera tan fácil como chatear con un colega? Imaginar simplemente preguntar: "Muéstreme todos los pedidos superiores a $ 500 del mes pasado" o "¿Qué productos recibieron la mayor cantidad de reseñas de 5 estrellas?" y obtener respuestas instantáneas y precisas, sin necesidad de consultar.

Model Context Protocol (MCP) lo hace posible. Conecta a la perfección la IA conversacional con sus bases de datos y API externas, transformando solicitudes complejas en conversaciones naturales. Si bien los LLM modernos son excelentes para comprender el lenguaje, su verdadero potencial se desbloquea cuando se integran con sistemas del mundo real. MCP cierra la brecha entre ellos, haciendo que la interacción de datos sea más intuitiva y eficiente.

En esta publicación, exploraremos:

• Arquitectura MCP: cómo funciona bajo el capó
• Beneficios de un servidor MCP conectado a Elasticsearch
• Creación de un servidor MCP con tecnología de Elasticsearch

¡Se avecinan tiempos emocionantes! La integración de MCP con tu Elastic stack transforma la forma en que interactúas con la información, haciendo que las consultas complejas sean tan intuitivas como la conversación diaria.

Protocolo de contexto del modelo

Model Context Protocol (MCP), desarrollado por Anthropic, es un estándar abierto que conecta modelos de IA con fuentes de datos externas a través de canales seguros y bidireccionales. Resuelve una limitación importante de la IA: el acceso en tiempo real a sistemas externos mientras se preserva el contexto de la conversación.

Arquitectura del MCP

La arquitectura del protocolo de contexto del modelo consta de dos componentes clave:

• Clientes MCP : asistentes de IA y chatbots que aplicar información o ejecutan tareas en nombre de los usuarios.
• Servidores MCP : repositorios de datos, motores de búsqueda y API que recuperan información relevante o realizan acciones aplicar (por ejemplo, llamar a API externas).

Los servidores MCP exponen cuatro capacidades principales a los clientes:

• Recursos : datos estructurados, documentos y contenido que se pueden recuperar y emplear como contexto para las interacciones de LLM. Esto permite a los asistentes de IA acceder a información relevante de bases de datos, índices de búsqueda u otras fuentes.
• Herramientas : funciones ejecutables que permiten a los LLM interactuar con sistemas externos, realizar cálculos o realizar acciones en el mundo real. Estas herramientas amplían las capacidades de IA más allá de la generación de texto, lo que permite a los asistentes activar flujos de trabajo, llamar a API o manipular datos dinámicamente.
• Solicitudes : plantillas de solicitudes y flujos de trabajo reutilizables para estandarizar y compartir interacciones comunes de LLM.
• Ejemplificación : aplicar finalizaciones de LLM a través del cliente para habilitar comportamientos sofisticados de agentes mientras mantiene la seguridad y la privacidad.

Servidor MCP + Elasticsearch

Los sistemas tradicionales de generación aumentada de recuperación (RAG) recuperan documentos en función de las consultas de los usuarios, pero MCP va un paso más allá: permite a los agentes de IA construir y ejecutar tareas dinámicamente en tiempo real. Esto permite a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural como:

• "Muéstrame todos los pedidos superiores a $ 500 del mes pasado".
• "¿Qué productos recibieron la mayor cantidad de reseñas de 5 estrellas?"

Y obtén respuestas instantáneas y precisas, sin escribir una sola consulta.

MCP logra esto a través de:

• Selección dinámica de herramientas: los agentes eligen de manera inteligente las herramientas correctas expuestas a través de los servidores MCP en función de la intención del usuario. Los LLM "más inteligentes" son generalmente mejores para seleccionar las herramientas adecuadas con los argumentos apropiados basados en el contexto.
• Comunicación bidireccional: los agentes y las fuentes de datos intercambian información de manera fluida, refinando las consultas según sea necesario (p. ej. mapeo de índice de búsqueda primero, solo luego construya la consulta ES).
• Orquestación de múltiples herramientas: los flujos de trabajo pueden aprovechar las herramientas de varios servidores MCP simultáneamente.
• Contexto persistente: los agentes recuerdan interacciones anteriores, manteniendo la continuidad en todas las conversaciones.

Un servidor MCP conectado a Elasticsearch desbloquea una poderosa arquitectura de recuperación en tiempo real. Los agentes de IA pueden explorar, consultar y analizar datos de Elasticsearch bajo demanda. Sus datos se pueden buscar a través de una interfaz de chat simple.

Más allá de la simple recuperación de datos, MCP permite la acción. Se integra con otras herramientas para activar flujos de trabajo, automatizar procesos y aportar información a los sistemas de análisis. Al separar la búsqueda de la ejecución, MCP mantiene las aplicaciones impulsadas por IA flexibles, actualizadas y perfectamente integradas en los flujos de trabajo de los agentes.

Manos a la obra: servidor MCP para chatear con tus datos de Elasticsearch

Para interactuar con Elasticsearch a través de un servidor MCP, necesitamos al menos funciones para:

• Recuperar índices
• Obtener asignaciones
• Realiza búsquedas con Query DSL de Elasticsearch

Nuestro servidor está escrito en TypeScript y usaremos el SDK oficial de MCP TypeScript. Para la configuración, recomendamos instalar la aplicación de escritorio Claude (la versión gratis es suficiente) ya que incluye un cliente MCP incorporado. Nuestro servidor MCP esencialmente expone el cliente oficial de JavaScript Elasticsearch a través de herramientas MCP.

Comencemos definiendo el cliente de Elasticsearch y el servidor MCP:

Usaremos las siguientes herramientas de servidor MCP que pueden interactuar con Elasticsearch:

• List Indices (list_indices): Esta herramienta recupera todos los índices de Elasticsearch disponibles, proporcionando detalles como el nombre del índice, el estado de salud y el recuento de documentos.
• Obtener asignaciones (get_mappings): esta herramienta obtiene las asignaciones de campos para un índice de Elasticsearch específico, lo que ayuda a los usuarios a comprender la estructura y los tipos de datos de los documentos almacenados.
• Búsqueda (search): esta herramienta ejecuta una búsqueda de Elasticsearch mediante un DSL de consulta proporcionado. Habilita automáticamente los resaltados para los campos de texto, lo que facilita la identificación de resultados de búsqueda relevantes.

La implementación completa del servidor MCP de Elasticsearch está disponible en el repositorio elastic/mcp-server-elasticsearch .

Chatea con tu índice

Exploremos cómo configurar el servidor MCP de Elasticsearch para que puedas hacer preguntas en lenguaje natural sobre tus datos, como "Encuentra todos los pedidos superiores a $500 del mes pasado".

Configure su aplicación de escritorio Claude

• Abra la aplicación de escritorio de Claude
• Vaya a Configuración > Servidores MCP para desarrolladores >
• Haga clic en "Editar configuración" y agregue esta configuración a su claude_desktop_config.json:

Nota: Esta configuración emplea el paquete npm @elastic/mcp-server-elasticsearch publicado por Elastic. Si deseas desarrollar localmente, puedes encontrar más detalles sobre cómo activar el servidor MCP de Elasticsearch aquí.

Rellenar el índice de Elasticseach

• Puede usar nuestros datos de ejemplo para completar el índice de "pedidos" para esta demostración
• Esto le permitirá probar consultas como "Buscar todos los pedidos superiores a $ 500 del mes pasado"

Empieza a usarlo

• Abrir una nueva conversación en la aplicación de escritorio de Claude
• El servidor MCP se conectará automáticamente
• ¡Comienza a hacer preguntas sobre tus datos de Elasticsearch!

Mira esta demostración para ver lo fácil que es consultar tus datos de Elasticsearch usando lenguaje natural:

¿Cómo funciona?

Cuando se le pregunta "Buscar todos los pedidos superiores a $ 500 del mes pasado", el LLM reconoce la intención de buscar en el índice de Elasticsearch con restricciones específicas. Para realizar una búsqueda efectiva, el agente calcula:

• Averigüe el nombre del índice: orders
• Comprender las asignaciones de orders índice
• Construir el DSL de consulta compatible con asignaciones de índice y finalmente ejecutar la solicitud de búsqueda

Esta interacción se puede representar como:

Conclusión

Model Context Protocol mejora la forma en que interactúas con los datos de Elasticsearch, lo que permite conversaciones en lenguaje natural en lugar de consultas complejas. Al unir las capacidades de IA con sus datos, MCP crea un flujo de trabajo más intuitivo y eficiente que mantiene el contexto a lo largo de sus interacciones.

El servidor MCP de Elasticsearch está disponible como un paquete npm público (@elastic/mcp-server-elasticsearch), lo que facilita la integración para los desarrolladores. Con una configuración mínima, su equipo puede comenzar a explorar datos, activar flujos de trabajo y obtener información a través de conversaciones simples.

¿Listo para experimentarlo por ti mismo? Prueba el servidor MCP de Elasticsearch hoy mismo y comienza a chatear con tus datos.