Integracja z serwerem Milvus MCP

Co robi serwer „Milvus” MCP?

Serwer Milvus MCP (Model Context Protocol) łączy asystentów AI oraz aplikacje oparte na LLM z bazą wektorową Milvus. Umożliwia to płynną interakcję modeli językowych z wielkoskalowymi danymi wektorowymi, zapewniając standaryzowany sposób dostępu, zapytań i zarządzania Milvus z poziomu przepływów AI. Dzięki Milvus MCP Server deweloperzy mogą integrować wyszukiwanie, pobieranie i zarządzanie danymi opartymi o Milvus bezpośrednio w agentach AI, IDE lub interfejsach czatu. Serwer obsługuje wiele trybów komunikacji (stdio oraz Server-Sent Events), dzięki czemu pasuje do różnych scenariuszy wdrożeniowych i środowisk developerskich. Łącząc LLM-y z Milvus, znacząco zwiększa możliwości systemów AI w operacjach kontekstowych na danych o wysokiej wymiarowości, odblokowując bogatsze i bardziej inteligentne doświadczenia zasilane LLM.

Lista promptów

W repozytorium nie ma informacji o szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani kodzie nie opisano jawnej listy zasobów Model Context Protocol.

Lista narzędzi

W dostępnej dokumentacji i plikach kodu, w tym server.py, nie udokumentowano jawnej listy narzędzi ani nazw funkcji.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Integracja wyszukiwania wektorowego: Pozwala deweloperom wykorzystywać LLM-y do wyszukiwania i pobierania odpowiednich dokumentów lub punktów danych z Milvus, ulepszając kontekstowe wyszukiwanie w aplikacjach AI.
• Zarządzanie embeddingami: Umożliwia LLM-om i agentom przechowywanie oraz zarządzanie embeddingami wektorowymi w Milvus, wspierając zaawansowane przepływy wyszukiwania semantycznego.
• Kontekstowa pamięć chatbotów: Ułatwia chatbotom lub asystentom AI utrzymanie długoterminowej pamięci poprzez zapisywanie danych konwersacyjnych jako wektory w Milvus do późniejszego pobrania.
• Analiza danych i rekomendacje: Napędza systemy rekomendacyjne oparte na AI, pozwalając LLM-om wykonywać wyszukiwania podobieństwa na dużych zbiorach danych przechowywanych w Milvus.
• Dostęp do danych w czasie rzeczywistym: Wspiera agentów AI wymagających dostępu do danych o wysokiej wymiarowości w czasie rzeczywistym do analityki, rozpoznawania wzorców czy detekcji anomalii.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz Python 3.10+ oraz uruchomioną instancję Milvus.
2. Sklonuj repozytorium:
   git clone https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus.git
3. Uruchom serwer:
   uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
4. Dodaj serwer MCP do konfiguracji Windsurf:

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

5. Zapisz i uruchom ponownie Windsurf. Zweryfikuj połączenie w interfejsie.

Zabezpieczanie kluczy API:
Jeśli serwer wymaga poufnych danych, użyj zmiennych środowiskowych:

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

Claude

1. Zainstaluj wymagane zależności: Python 3.10+, Milvus oraz uv.
2. Sklonuj repozytorium i uruchom serwer jak powyżej.
3. W ustawieniach Claude dodaj serwer MCP:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Claude. Sprawdź, czy Milvus MCP pojawia się w dostępnych narzędziach.

Zabezpiecz dane logowania za pomocą zmiennych środowiskowych jak wyżej.

Cursor

1. Zainstaluj Python 3.10+ oraz Milvus, a także uv.
2. Sklonuj repozytorium i uruchom:
   uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
3. W konfiguracji Cursor dodaj:

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

4. Uruchom ponownie Cursor i zweryfikuj konfigurację.

Zabezpieczanie kluczy API:
Użyj zmiennych środowiskowych jak powyżej.

Cline

1. Wymagania: Python 3.10+, Milvus oraz uv.
2. Sklonuj repozytorium i uruchom serwer.
3. Edytuj konfigurację Cline, aby dodać:

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

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cline.

Zmienna środowiskowa:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia, uzyskując dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj o zmianie “milvus-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP oraz podmianie adresu URL na własny.

Przegląd

Wsparcie dla “roots”: Nie wspomniano
Wsparcie dla sampling: Nie wspomniano

Nasza opinia

Serwer Milvus MCP to praktyczny i skoncentrowany most łączący LLM-y z Milvus, z jasnymi przewodnikami konfiguracji dla popularnych narzędzi developerskich. Niemniej jednak, dokumentacja jest uboga w szczegóły dotyczące zasobów MCP, promptów oraz działających API narzędzi, co ogranicza łatwość odkrywania „out-of-the-box”. Nadal jednak to solidna podstawa pod integracje AI oparte na bazach wektorowych.

Ocena MCP

Ogólnie: 4/10
Serwer jest użyteczny w swoim niszowym zastosowaniu, ale znacznie zyskałby na bardziej szczegółowej dokumentacji dotyczącej zasobów, szablonów promptów i API narzędzi, co ułatwiłoby interoperacyjność oraz obsługę.