Integrazione Milvus MCP Server

Cosa fa il server “Milvus” MCP?

Il Milvus MCP (Model Context Protocol) Server collega assistenti AI e applicazioni basate su LLM con il database vettoriale Milvus. Questo permette l’interazione fluida tra modelli linguistici e dati vettoriali su larga scala, offrendo un modo standardizzato per accedere, interrogare e gestire Milvus direttamente dai workflow AI. Utilizzando il Milvus MCP Server, gli sviluppatori possono integrare ricerca, recupero e gestione dati basati su Milvus direttamente nei propri agenti AI, IDE o interfacce chat. Il server supporta molteplici modalità di comunicazione (stdio e Server-Sent Events), adattandosi così a diversi scenari di deploy e ambienti di sviluppo. Collegando LLM e Milvus, potenzia enormemente la capacità dei sistemi AI di eseguire operazioni contestuali su dati ad alta dimensionalità, sbloccando esperienze LLM molto più ricche e intelligenti.

Elenco dei Prompt

Nessuna informazione sui template di prompt è fornita nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessun elenco esplicito di “risorse” Model Context Protocol è descritto nella documentazione o nel codice disponibile.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti o nomi funzione è documentato nella documentazione o nei file di codice, incluso server.py.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Integrazione Ricerca Vettoriale: Permette agli sviluppatori di usare LLM per interrogare e recuperare documenti o dati rilevanti da Milvus, migliorando la ricerca contestuale nelle applicazioni AI.
• Gestione degli Embedding: Consente a LLM e agenti di memorizzare e gestire embedding vettoriali all’interno di Milvus, supportando workflow avanzati di ricerca semantica.
• Memoria Contestuale per Chatbot: Facilita chatbot o assistenti AI nel mantenere memoria a lungo termine salvando dati conversazionali come vettori in Milvus per recuperi successivi.
• Analisi Dati e Raccomandazione: Alimenta sistemi di raccomandazione AI consentendo agli LLM di effettuare ricerche di similarità su grandi dataset memorizzati in Milvus.
• Accesso ai Dati in Tempo Reale: Supporta agenti AI che necessitano accesso real-time a dati ad alta dimensionalità per analisi, pattern recognition o rilevamento anomalie.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Python 3.10+ e un’istanza Milvus in funzione.
2. Clona il repository:
   git clone https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus.git
3. Avvia il server:
   uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
4. Aggiungi il server MCP alla configurazione di Windsurf:

{
  "mcpServers": {
    "milvus-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "src/mcp_server_milvus/server.py", "--milvus-uri", "http://localhost:19530"]
    }
  }
}

5. Salva e riavvia Windsurf. Verifica la connessione dall’interfaccia.

Protezione delle API key:
Se il server richiede dati sensibili, usa variabili d’ambiente:

{
  "env": {
    "MILVUS_URI": "http://localhost:19530"
  },
  "inputs": {}
}

Claude

1. Installa i prerequisiti: Python 3.10+, Milvus e uv.
2. Clona e avvia il server come sopra descritto.
3. Nelle impostazioni di Claude, aggiungi il server MCP con:

{
  "mcpServers": {
    "milvus-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "src/mcp_server_milvus/server.py", "--milvus-uri", "http://localhost:19530"]
    }
  }
}

4. Salva e riavvia Claude. Verifica che Milvus MCP appaia tra gli strumenti disponibili.

Proteggi le credenziali tramite variabili d’ambiente come sopra.

Cursor

1. Installa Python 3.10+ e Milvus, più uv.
2. Clona il repo ed esegui:
   uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
3. Nella configurazione di Cursor, aggiungi:

{
  "mcpServers": {
    "milvus-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "src/mcp_server_milvus/server.py", "--milvus-uri", "http://localhost:19530"]
    }
  }
}

4. Riavvia Cursor e verifica la configurazione.

Protezione delle API key:
Usa le variabili d’ambiente come sopra.

Cline

1. Prerequisiti: Python 3.10+, Milvus e uv.
2. Clona il repository e avvia il server.
3. Modifica la configurazione di Cline per aggiungere:

{
  "mcpServers": {
    "milvus-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "src/mcp_server_milvus/server.py", "--milvus-uri", "http://localhost:19530"]
    }
  }
}

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.

Variabili d’ambiente:

{
  "env": {
    "MILVUS_URI": "http://localhost:19530"
  }
}

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare MCP server nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo MCP server utilizzando questo formato JSON:

{
  "milvus-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento, con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “milvus-mcp” con il vero nome del tuo MCP server e di cambiare la URL con quella del tuo MCP server.

Panoramica

Supporto Roots: Non menzionato
Supporto Sampling: Non menzionato

La nostra opinione

Il Milvus MCP Server è un ponte pratico e focalizzato per collegare LLM a Milvus, con guide di setup chiare per i principali strumenti di sviluppo. Tuttavia, la documentazione è carente di dettagli su risorse MCP, prompt e API degli strumenti, il che ne limita la scoperta immediata. Resta comunque una solida base per integrazioni AI basate su vettori.

Punteggio MCP

Totale: 4/10
Il server è utile per la sua nicchia ma trarrebbe grande beneficio da una documentazione più esplicita su risorse, template di prompt e API degli strumenti per massima interoperabilità e facilità d’uso.