Conecte agentes ao Elasticsearch com o protocolo de contexto do modelo

O Agent Builder já está disponível na versão GA. Comece com um teste do Elastic Cloud e confira a documentação do Agent Builder aqui.

E se interagir com seus dados fosse tão fácil quanto conversar com um colega? Imagine simplesmente perguntar: "Mostre-me todos os pedidos acima de US$ 500 do mês passado" ou "Quais produtos receberam mais avaliações de 5 estrelas?" e obter respostas instantâneas e precisas, sem precisar fazer perguntas.

O Model Context Protocol (MCP) torna isso possível. Ele conecta perfeitamente a IA conversacional com seus bancos de dados e APIs externas, transformando solicitações complexas em conversas naturais. Embora os LLMs modernos sejam ótimos para entender a linguagem, seu verdadeiro potencial é revelado quando integrados a sistemas do mundo real. O MCP preenche a lacuna entre eles, tornando a interação de dados mais intuitiva e eficiente.

Nesta postagem, exploraremos:

• Arquitetura MCP – Como funciona nos bastidores
• Benefícios de um servidor MCP conectado ao Elasticsearch
• Construindo um servidor MCP com tecnologia Elasticsearch

Tempos emocionantes estão por vir! A integração do MCP com sua pilha Elastic transforma a maneira como você interage com as informações, tornando consultas complexas tão intuitivas quanto conversas cotidianas.

Protocolo de Contexto do Modelo

O Model Context Protocol (MCP), desenvolvido pela Anthropic, é um padrão aberto que conecta modelos de IA a fontes de dados externas por meio de canais bidirecionais seguros. Ele resolve uma grande limitação da IA: acesso em tempo real a sistemas externos, preservando o contexto da conversa.

Arquitetura MCP

A arquitetura do Protocolo de Contexto do Modelo consiste em dois componentes principais:

• Clientes MCP – Assistentes de IA e chatbots que solicitam informações ou executam tarefas em nome dos usuários.
• Servidores MCP – Repositórios de dados, mecanismos de busca e APIs que recuperam informações relevantes ou executam ações solicitadas (por exemplo, chamar APIs externas).

Os servidores MCP expõem quatro funcionalidades principais aos clientes:

• Recursos - Dados estruturados, documentos e conteúdo que podem ser recuperados e usados como contexto para interações de LLM. Isso permite que assistentes de IA acessem informações relevantes de bancos de dados, índices de pesquisa ou outras fontes.
• Ferramentas - Funções executáveis que permitem que os LLMs interajam com sistemas externos, realizem cálculos ou tomem ações no mundo real. Essas ferramentas estendem os recursos de IA além da geração de texto, permitindo que os assistentes acionem fluxos de trabalho, chamem APIs ou manipulem dados dinamicamente.
• Prompts - Modelos de prompts e fluxos de trabalho reutilizáveis para padronizar e compartilhar interações comuns de LLM.
• Amostragem - Solicite conclusões de LLM por meio do cliente para permitir comportamentos de agente sofisticados, mantendo a segurança e a privacidade.

Servidor MCP + Elasticsearch

Os sistemas tradicionais de Recuperação-Geração Aumentada (RAG) recuperam documentos com base em consultas do usuário, mas o MCP vai um passo além: ele permite que agentes de IA construam e executem tarefas dinamicamente em tempo real. Isso permite que os usuários façam perguntas em linguagem natural como:

• "Mostre-me todos os pedidos acima de US$ 500 do mês passado."
• "Quais produtos receberam mais avaliações de 5 estrelas?"

E obtenha respostas instantâneas e precisas, sem precisar escrever uma única consulta.

O MCP consegue isso por meio de:

• Seleção dinâmica de ferramentas – Os agentes escolhem de forma inteligente as ferramentas certas expostas por meio de servidores MCP com base na intenção do usuário. LLMs “mais inteligentes” geralmente são melhores em selecionar as ferramentas certas com os argumentos apropriados com base no contexto.
• Comunicação bidirecional – Agentes e fontes de dados trocam informações fluidamente, refinando consultas conforme necessário (por exemplo, primeiro mapeie o índice de pesquisa e só então construa a consulta ES).
• Orquestração de múltiplas ferramentas – Os fluxos de trabalho podem aproveitar ferramentas de vários servidores MCP simultaneamente.
• Contexto persistente – Os agentes lembram interações anteriores, mantendo a continuidade entre as conversas.

Um servidor MCP conectado ao Elasticsearch desbloqueia uma poderosa arquitetura de recuperação em tempo real. Os agentes de IA podem explorar, consultar e analisar dados do Elasticsearch sob demanda. Seus dados podem ser pesquisados por meio de uma interface de bate-papo simples.

Além de apenas recuperar dados, o MCP possibilita ações. Ele se integra a outras ferramentas para acionar fluxos de trabalho, automatizar processos e fornecer insights aos sistemas de análise. Ao separar a pesquisa da execução, o MCP mantém os aplicativos com tecnologia de IA flexíveis, atualizados e perfeitamente integrados aos fluxos de trabalho do agente.

Prático: servidor MCP para conversar com seus dados do Elasticsearch

Para interagir com o Elasticsearch por meio de um servidor MCP, precisamos de pelo menos funções para:

• Recuperar índices
• Obter mapeamentos
• Realizar pesquisas usando o Query DSL do Elasticsearch

Nosso servidor é escrito em TypeScript e usaremos o SDK oficial do MCP TypeScript. Para configuração, recomendamos instalar o aplicativo Claude Desktop (a versão gratuita é suficiente), pois ele inclui um cliente MCP integrado. Nosso servidor MCP essencialmente expõe o cliente oficial do JavaScript Elasticsearch por meio de ferramentas MCP.

Vamos começar definindo o cliente Elasticsearch e o servidor MCP:

Usaremos as seguintes ferramentas de servidor MCP que podem interagir com o Elasticsearch:

• Listar índices (list_indices): esta ferramenta recupera todos os índices disponíveis do Elasticsearch, fornecendo detalhes como nome do índice, status de integridade e contagem de documentos.
• Obter mapeamentos (get_mappings): esta ferramenta busca os mapeamentos de campos para um índice especificado do Elasticsearch, ajudando os usuários a entender a estrutura e os tipos de dados dos documentos armazenados.
• Pesquisar (search): Esta ferramenta executa uma pesquisa no Elasticsearch usando um DSL de consulta fornecido. Ele habilita automaticamente destaques para campos de texto, facilitando a identificação de resultados de pesquisa relevantes.

A implementação completa do servidor Elasticsearch MCP está disponível no repositório elastic/mcp-server-elasticsearch .

Converse com seu índice

Vamos explorar como configurar o servidor Elasticsearch MCP para que você possa fazer perguntas em linguagem natural sobre seus dados, como "Encontrar todos os pedidos acima de US$ 500 do mês passado".

Configure seu aplicativo Claude Desktop

• Abra o aplicativo Claude Desktop
• Navegue até Configurações > Desenvolvedor > Servidores MCP
• Clique em "Editar configuração" e adicione esta configuração ao seu claude_desktop_config.json:

Observação: esta configuração utiliza o pacote npm @elastic/mcp-server-elasticsearch publicado pela Elastic. Se você quiser desenvolver localmente, poderá encontrar mais detalhes sobre como configurar o servidor Elasticsearch MCP aqui.

Preencha seu índice Elasticseach

• Você pode usar nossos dados de exemplo para preencher o índice de "pedidos" para esta demonstração
• Isso permitirá que você tente consultas como "Encontrar todos os pedidos acima de US$ 500 do mês passado"

Comece a usar

• Abra uma nova conversa no aplicativo Claude Desktop
• O servidor MCP se conectará automaticamente
• Comece a fazer perguntas sobre seus dados do Elasticsearch!

Confira esta demonstração para ver como é fácil consultar seus dados do Elasticsearch usando linguagem natural:

Como funciona?

Quando perguntado "Encontre todos os pedidos acima de US$ 500 do mês passado", o LLM reconhece a intenção de pesquisar o índice do Elasticsearch com restrições especificadas. Para realizar uma busca eficaz, o agente deve:

• Descubra o nome do índice: orders
• Entenda os mapeamentos do índice orders
• Crie o DSL de consulta compatível com mapeamentos de índice e, finalmente, execute a solicitação de pesquisa

Essa interação pode ser representada como:

Conclusão

O Model Context Protocol aprimora a maneira como você interage com os dados do Elasticsearch, permitindo conversas em linguagem natural em vez de consultas complexas. Ao unir recursos de IA com seus dados, o MCP cria um fluxo de trabalho mais intuitivo e eficiente que mantém o contexto em todas as suas interações.

O servidor Elasticsearch MCP está disponível como um pacote npm público (@elastic/mcp-server-elasticsearch), tornando a integração simples para desenvolvedores. Com configuração mínima, sua equipe pode começar a explorar dados, acionar fluxos de trabalho e obter insights por meio de conversas simples.

Pronto para experimentar isso você mesmo? Experimente o servidor Elasticsearch MCP hoje mesmo e comece a conversar com seus dados.