Customized Elasticsearch MCP Server

Customized-Elasticsearch-MCP-Server

基于 Python FastMCP 和 FastAPI 的 自定义Elasticsearch MCP 服务Demo。

特性

• 支持关键词搜索、二次过滤、按 ID 查询、复杂筛选词查询逻辑
• 基于 FastMCP 提供 MCP 协议工具：search_news、search_news_with_secondary_filter、read_single_news
• Prometheus 监控集成（starlette_prometheus）
• 基于 Redis 的服务端 Session 存储（RedisSessionMiddleware）
• Docker 与 Docker Compose 支持
• 包含单元测试和集成测试

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目录结构

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├── src
│   └── news_mcp_server
│       ├── app.py               # FastAPI 应用入口
│       ├── mcp_server.py        # FastMCP 服务定义
│       ├── clients
│       │   └── elastic_client.py # 异步 ES 客户端
│       ├── services
│       │   └── news_service.py   # 业务逻辑封装
│       ├── middlewares
│       │   ├── auth.py           # 简单 Token 鉴权
│       │   ├── monitor.py        # Prometheus 中间件
│       │   └── session.py        # Session 中间件
│       ├── schemas
│       │   └── news.py           # Pydantic 数据模型
│       └── config
│           └── settings.py       # 环境配置
├── tests
│   ├── unit                      # 单元测试
│   └── integration               # 集成测试
├── Dockerfile                    # 容器构建配置
├── docker-compose.yml            # Docker Compose 配置
├── Makefile                      # 常用命令集
├── env.sample                    # 环境变量示例
├── pyproject.toml                # Python 项目配置
└── README.md                     # 项目说明

环境变量

复制 env.sample 为 .env 并配置：

cp env.sample .env
# 编辑 .env，至少需要以下变量：
# ES_API_KEY    Elasticsearch API Key（必填）
# ES_HOST       Elasticsearch 主机 URL（含端口）（必填）
# ES_INDEX      Elasticsearch 索引名称（必填）
# API_KEY       MCP 服务访问令牌（Bearer Token）（必填）

安装与运行

本地开发

1. 克隆项目并进入目录：

   git clone https://github.com/Coolgiserz/customized-elasticsearch-mcp-server
   cd customized-elasticsearch-mcp-server

1. 创建并激活虚拟环境：

   python3.12 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate

1. 安装依赖：

   pip install -U pip
   pip install uv[all]
   uv sync

1. 启动服务（热重载）：

   make dev
   # 或者
   uv run uvicorn src.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 9009

1. 访问：

- 健康检查: GET http://localhost:9009/healthcheck - Prometheus 指标: GET http://localhost:9009/metrics

Docker & Docker Compose

• 构建镜像：

  make build

• 使用 Docker Compose 一键启动：

  make docker-build
  make docker-up

• 停止服务：

  make docker-down

• 日志查看：

  make docker-logs

• 默认映射端口：28000 -> 8000

API 使用

Healthcheck

GET /healthcheck
Response: {"status":"ok"}

Prometheus Metrics

GET /metrics

MCP 工具调用示例

使用 Python FastMCP 客户端调用 search_news：

import asyncio
from fastmcp import Client

async def main():
    # 将 URL 替换为实际部署地址
    async with Client("http://localhost:9009/mcp-server") as client:
        tools = await client.list_tools()
        print("可用工具：", tools)

        result = await client.call_tool("search_news", {
            "query": "人工智能",
            "max_results": 5,
            "date_from": "2024-01-01",
            "date_to": "2024-12-31"
        })
        print(result)

asyncio.run(main())

测试

• 单元测试：

  make test

• 集成测试：

  pytest -q -m "integration"

Makefile 常用命令

make init       # 初始化依赖
env sync        # 同步依赖（uv sync）
make dev        # 启动开发模式
make lint       # 代码检查
make format     # 代码格式化
make test       # 运行测试
dmake build     # 构建 Docker 镜像

TODO

• 引入基于 JWT 或 OAuth2 的更安全鉴权机制
• 支持多进程/多实例共享会话（如使用 Redis Session Store）
• 优化 Elasticsearch 查询性能，添加缓存层（Redis）
• 增加端到端集成测试覆盖，并配置 CI/CD 流水线
• 支持 ES 聚合查询与热门关键词统计功能
• 提供 Swagger UI 或 Postman 集合示例

License

本项目采用 MIT 许可证，详见 LICENSE。