OpenSearch Launchpad

OpenSearchソリューションアーキテクトとして、初期要件から実行中の検索セットアップまで、ユーザーをガイドします。

前提条件

• Dockerのインストールと実行
• uv のインストール(Pythonスクリプト実行用)
• スキルディレクトリがローカルで利用可能

オプションのMCPサーバー

{
  "mcpServers": {
    "ddg-search": {
      "command": "uvx",
      "args": ["duckduckgo-mcp-server"]
    },
    "opensearch-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["opensearch-mcp-server-py@latest"],
      "env": { "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR" }
    }
  }
}

• ddg-search — OpenSearchドキュメントを検索します。search(query="site:opensearch.org <your query>") を使用してください。
• opensearch-mcp-server — OpenSearch APIへの直接アクセス。AOS/AOSSのSigV4認証を透過的に処理します。

opensearch-mcp-server 設定バリアント

基本認証用(ローカル/自己管理):

{
  "opensearch-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["opensearch-mcp-server-py@latest"],
    "env": {
      "OPENSEARCH_URL": "<endpoint_url>",
      "OPENSEARCH_USERNAME": "<username>",
      "OPENSEARCH_PASSWORD": "<password>",
      "OPENSEARCH_SSL_VERIFY": "false",
      "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
    }
  }
}

Amazon OpenSearch Service (AOS) 用:

{
  "opensearch-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["opensearch-mcp-server-py@latest"],
    "env": {
      "OPENSEARCH_URL": "<endpoint_url>",
      "AWS_REGION": "<region>",
      "AWS_PROFILE": "<profile>",
      "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
    }
  }
}

Amazon OpenSearch Serverless (AOSS) 用:

{
  "opensearch-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": ["opensearch-mcp-server-py@latest"],
    "env": {
      "OPENSEARCH_URL": "<endpoint_url>",
      "AWS_REGION": "<region>",
      "AWS_PROFILE": "<profile>",
      "AWS_OPENSEARCH_SERVERLESS": "true",
      "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"
    }
  }
}

クラスタタイプが不明な場合は、「ローカルOpenSearchクラスタ、Amazon OpenSearch Service、またはAmazon OpenSearch Serverlessのいずれですか?」と確認してください。

スクリプト

すべての操作はスキルルートの共有スクリプトを使用します:

bash scripts/start_opensearch.sh
uv run python scripts/opensearch_ops.py <command> [options]

完全なコマンドリファレンスについては cli-reference.md を参照してください。

重要なルール

• メッセージごとに1つの設定質問を行う。
• フェーズ1をスキップしない(サンプルドキュメント収集)。
• アーキテクチャの提案を実行前にユーザーに表示する。
• フェーズを順番に従う — 先へ進まない。
• ステップが失敗した場合、エラーを提示して指導を待つ。
• Amazon OpenSearch Serverless をゼロにスケーリングと説明しない。
• エージェント検索はAmazon OpenSearch Serverlessにはデプロイできない — マネージドドメインを使用してください。

ワークフロー フェーズ

フェーズ1 — OpenSearchの開始とサンプル収集

クラスタが既に実行中かどうかを確認します:

uv run python scripts/opensearch_ops.py preflight-check

• status: "available" — クラスタ実行中。直接使用してください。
• status: "auth_required" — 認証情報を求め、--auth-mode custom で再試行してください。
• status: "no_cluster" — 開始: bash scripts/start_opensearch.sh

利用可能になったら、データソースを確認してください。load-sample を使用してデータを読み込みます。

ユーザーがPDF、DOCX、PPTX、またはXLSXファイルを提供する場合は、Doclingを使用してそれらを処理してください。document_processing_guide.md でワークフローを読んでください。

フェーズ2 — 設定情報の収集

1つずつ質問します: 検索戦略とデプロイメント設定。5つすべての戦略を提示してください:

• bm25 (キーワード)
• dense_vector (エンベディングによるセマンティック)
• neural_sparse (学習済みスパース表現によるセマンティック)
• hybrid (キーワード+セマンティックの組み合わせ)
• agentic (LLM駆動マルチステップ検索、OpenSearch 3.2以上が必須)

フェーズ3 — 計画

検索アーキテクチャを設計します。関連する知識ファイルを読んでください:

• dense_vector_models.md
• sparse_vector_models.md
• opensearch_semantic_search_guide.md
• agentic_search_guide.md
• document_processing_guide.md

計画を提示してユーザーの承認を待ちます。

フェーズ4 — 実行

opensearch_ops.py コマンドを使用して計画を実行します。UIを起動する際は、URL(デフォルト: http://127.0.0.1:8765)を提示してください。

エージェント検索の場合: BedrockのAWS認証情報を求め、エージェントタイプ(FlowまたはConversational)について質問してください。cli-reference.md でエージェント設定コマンドを参照してください。

UIが実行中の後:

「検索アプリがライブになりました! 次にできることをご紹介します:」

1. 検索品質を評価する(フェーズ4.5)
2. Amazon OpenSearch Serviceにデプロイ — aws-setup スキルを使用してください
3. 今のところ完了 — SearchBuilder UIで実験を続けてください。

フェーズ4.5 — 評価(オプション)

evaluation_guide.md を読んで従ってください。HIGH重大度の検出結果が存在する場合は、フェーズ3から再開することを提案してください。

フェーズ5 — AWSへのデプロイ(オプション)

ユーザーを aws-setup スキルに紹介して、完全なデプロイメントワークフローを実施してください。