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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供工具注册与执行、知识库检索、线索保存等功能，供大语言模型 (LLM) 客户端通过 JSON-RPC 与 MCP 服务进行资源访问、工具调用与提示渲染。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，作为 Claude Code 的运行环境，为 Cribl Stream 提供统一的资源、工具与提示渲染等能力，并通过 JSON-RPC 的方式与客户端通信，支持通过标准输入输出（STDIO）方式与 LLM 客户端对接进行资源管理、工具调用及 Prompt 渲染等工作流程。

基于 MCP 协议的后端服务器，将 mitmproxy 捕获的网络流量与 WebSocket 数据暴露为 LLM 调用的资源、工具与 Prompts，并通过 JSON-RPC/多传输协议实现与客户端的通信，支持多租户与实时/流式交互。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，聚合 Kubernetes 观测数据、Prometheus 指标、Elasticsearch 日志、Jaeger/Opentelemetry 跟踪以及 SOPS 操作等资源与工具，向 LLM 客户端提供标准化的资源、工具和提示模板等上下文服务，支持多传输协议（SSE、stdio）并通过 JSON-RPC 与客户端通信。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 标准构建的轻量级高性能服务器，旨在为LLM（大型语言模型）客户端提供与Elasticsearch数据源交互的标准化工具和服务。

通过MCP协议连接Elasticsearch，为LLM提供Windows日志分析和威胁狩猎工具能力。

基于Elasticsearch，为LLM提供知识检索、文档学习和记忆存储能力。

为LLM应用提供Elasticsearch 7.x数据访问能力的MCP服务器，支持资源检索和聚合分析。

连接 MCP 客户端与 Elasticsearch 集群的服务器，通过自然语言进行数据交互和管理。

基于Elasticsearch的持久化知识图谱，为AI对话提供跨会话记忆，通过MCP协议与客户端交互。

通过 MCP 协议连接 Elasticsearch，为 LLM 应用提供数据查询、索引管理等功能。

演示如何使用MCP协议，通过LLM进行查询规划和增强Elasticsearch搜索功能。

提供基于Bonsai Search集群的搜索能力MCP服务器，允许LLM客户端通过工具调用进行数据检索。

mcp-elastic-memory仓库是一个基于Elasticsearch构建的可扩展知识图谱MCP服务器实现，为LLM应用提供结构化知识存储、检索和管理能力。

该项目是一个基于Python FastMCP框架实现的MCP服务器，旨在为LLM应用提供访问Elasticsearch数据和搜索Elasticsearch文档及博客的能力。

连接LLM客户端与Elasticsearch集群的MCP服务器，支持LLM管理ES索引和执行搜索查询。

Elasticsearch MCP Server 提供了一系列工具，使 LLM 能够通过 Model Context Protocol 协议与 Elasticsearch 集群交互，进行文档搜索、索引管理和集群监控。