Milvus MCP 서버 통합

“Milvus” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Milvus MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 LLM 기반 애플리케이션을 Milvus 벡터 데이터베이스와 연결합니다. 이를 통해 언어 모델과 대규모 벡터 데이터 간의 원활한 상호작용이 가능해지며, AI 워크플로우 내에서 Milvus를 표준화된 방식으로 접근, 쿼리, 관리할 수 있습니다. Milvus MCP 서버를 사용하면 개발자는 Milvus 기반의 검색, 검색 결과 추출, 데이터 관리 기능을 AI 에이전트, IDE, 챗 인터페이스에 바로 통합할 수 있습니다. 서버는 다양한 통신 모드(stdio 및 Server-Sent Events)를 지원하여, 다양한 배포 시나리오와 개발 환경에 유연하게 적용됩니다. LLM과 Milvus를 연결함으로써 AI 시스템이 고차원 데이터에 대해 맥락 인지적 작업을 수행할 수 있어, 보다 풍부하고 지능적인 LLM 기반 경험을 실현할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿에 대한 정보가 제공되지 않습니다.

리소스 목록

공식 문서나 코드에서 Model Context Protocol “리소스”에 대한 명시적 목록이 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

server.py를 포함한 문서나 코드 파일에서 명시적인 도구 목록이나 함수명이 문서화되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 주요 활용 사례

• 벡터 검색 통합: 개발자가 LLM을 활용하여 Milvus에서 관련 문서 또는 데이터 포인트를 쿼리 및 검색할 수 있어, AI 애플리케이션의 맥락 검색을 강화합니다.
• 임베딩 관리: LLM과 에이전트가 Milvus 내에 벡터 임베딩을 저장 및 관리할 수 있어, 고급 의미론적 검색 워크플로우를 지원합니다.
• 챗봇 맥락 기억: 챗봇이나 AI 어시스턴트가 대화 데이터를 벡터로 저장하여 장기 기억을 유지하고, 필요 시 다시 검색할 수 있습니다.
• 데이터 분석 및 추천: LLM이 Milvus에 저장된 대규모 데이터셋에서 유사도 검색을 수행하여 AI 기반 추천 시스템을 구현할 수 있습니다.
• 실시간 데이터 접근: 실시간 분석, 패턴 인식, 이상 탐지 등을 위해 고차원 데이터에 즉시 접근해야 하는 AI 에이전트를 지원합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python 3.10+ 및 실행 중인 Milvus 인스턴스를 준비하세요.
2. 저장소를 클론하세요:
   git clone https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus.git
3. 서버를 실행하세요:
   uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
4. Windsurf 설정에 MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 저장하고 Windsurf를 재시작한 뒤, 인터페이스에서 연결을 확인하세요.

API 키 보안:
서버에 민감한 정보가 필요한 경우 환경 변수를 사용하세요:

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

Claude

1. 사전 준비: Python 3.10+, Milvus, uv 설치.
2. 위와 같이 저장소를 클론하고 서버를 실행하세요.
3. Claude 설정에서 MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요. Milvus MCP가 도구 목록에 표시되는지 확인하세요.

자격 증명 보안은 위와 같이 환경 변수로 관리하세요.

Cursor

1. Python 3.10+, Milvus, uv를 설치하세요.
2. 저장소를 클론하고 서버를 실행하세요:
   uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
3. Cursor 설정에 다음을 추가하세요:

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

4. Cursor를 재시작하고 설정을 확인하세요.

API 키 보안:
위 예시처럼 환경 변수를 사용하세요.

Cline

1. 사전 요구 사항: Python 3.10+, Milvus, uv 설치.
2. 저장소를 클론하고 서버를 실행하세요.
3. Cline 설정 파일을 수정하여 다음을 추가하세요:

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

4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.

환경 변수 사용:

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

MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로서 활용할 수 있습니다. “milvus-mcp"는 실제 사용하는 MCP 서버 명칭으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

요약

Roots 지원: 언급 없음
샘플링 지원: 언급 없음

의견

Milvus MCP 서버는 LLM과 Milvus를 연결하는 실용적이고 집중된 브릿지로, 인기 개발 도구에 대한 설치 가이드가 명확합니다. 다만, MCP 리소스·프롬프트·활용 가능한 도구 API에 대한 문서가 부족해 즉시 활용성은 다소 제한적입니다. 그럼에도 벡터 기반 AI 통합의 탄탄한 기초를 제공합니다.

MCP 점수

총점: 4/10
특정 용도에는 유용하지만, 리소스·프롬프트·도구 API에 대한 명시적 문서가 보강된다면 상호운용성과 사용 편의성이 크게 향상될 것입니다.