
Tích hợp Máy chủ LSP MCP
Máy chủ LSP MCP kết nối các máy chủ Language Server Protocol (LSP) với trợ lý AI, giúp kích hoạt phân tích mã nâng cao, hoàn thành thông minh, chẩn đoán và tự đ...
Kết nối LLM và tác nhân AI với Milvus để tìm kiếm vector mạnh mẽ, bộ nhớ ngữ cảnh và đề xuất dựa trên dữ liệu trực tiếp trong quy trình FlowHunt của bạn.
Máy chủ Milvus MCP (Model Context Protocol) kết nối các trợ lý AI và ứng dụng sử dụng LLM với cơ sở dữ liệu vector Milvus. Điều này cho phép tương tác liền mạch giữa các mô hình ngôn ngữ và dữ liệu vector quy mô lớn, cung cấp một phương thức chuẩn hóa để truy cập, truy vấn và quản lý Milvus từ bên trong quy trình AI. Sử dụng máy chủ Milvus MCP, nhà phát triển có thể tích hợp khả năng tìm kiếm, truy xuất và quản lý dữ liệu dựa trên Milvus trực tiếp vào các tác nhân AI, IDE hoặc giao diện chat của mình. Máy chủ hỗ trợ nhiều chế độ giao tiếp (stdio và Server-Sent Events), phù hợp với nhiều kịch bản triển khai và môi trường phát triển khác nhau. Bằng cách kết nối LLM với Milvus, nó tăng cường đáng kể khả năng của hệ thống AI trong thực hiện các thao tác nhận thức ngữ cảnh trên dữ liệu đa chiều, mở khóa trải nghiệm thông minh và phong phú hơn cho ứng dụng LLM.
Không có thông tin về template prompt nào được cung cấp trong repository.
Không có danh sách “resource” Model Context Protocol nào được mô tả rõ ràng trong tài liệu hoặc mã nguồn có sẵn.
Không có danh sách công cụ hay tên hàm nào được ghi tài liệu trong tài liệu hoặc mã nguồn, bao gồm cả server.py
.
git clone https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus.git
uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
{
"mcpServers": {
"milvus-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "src/mcp_server_milvus/server.py", "--milvus-uri", "http://localhost:19530"]
}
}
}
Bảo mật API key:
Nếu máy chủ cần thông tin nhạy cảm, hãy dùng biến môi trường:
{
"env": {
"MILVUS_URI": "http://localhost:19530"
},
"inputs": {}
}
{
"mcpServers": {
"milvus-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "src/mcp_server_milvus/server.py", "--milvus-uri", "http://localhost:19530"]
}
}
}
Bảo mật thông tin đăng nhập qua biến môi trường như trên.
uv
.uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
{
"mcpServers": {
"milvus-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "src/mcp_server_milvus/server.py", "--milvus-uri", "http://localhost:19530"]
}
}
}
Bảo mật API key:
Sử dụng biến môi trường như hướng dẫn ở trên.
uv
.{
"mcpServers": {
"milvus-mcp": {
"command": "uv",
"args": ["run", "src/mcp_server_milvus/server.py", "--milvus-uri", "http://localhost:19530"]
}
}
}
Biến môi trường:
{
"env": {
"MILVUS_URI": "http://localhost:19530"
}
}
Sử dụng MCP trong FlowHunt
Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với tác nhân AI:
Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:
{
"milvus-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sau khi cấu hình, tác nhân AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với quyền truy cập đầy đủ các chức năng và khả năng của nó. Lưu ý thay “milvus-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.
Mục | Khả dụng | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không có template prompt được ghi tài liệu |
Danh sách Resource | ⛔ | Không có danh sách resource MCP rõ ràng |
Danh sách Công cụ | ⛔ | Không có công cụ nào được liệt kê trong file có sẵn |
Bảo mật API key | ✅ | Sử dụng biến môi trường, có hướng dẫn trong ví dụ thiết lập |
Sampling Support (ít quan trọng trong đánh giá) | ⛔ | Không đề cập |
Hỗ trợ Roots: Không đề cập
Hỗ trợ Sampling: Không đề cập
Máy chủ Milvus MCP là một cầu nối thiết thực và tập trung giúp kết nối LLM với Milvus, có hướng dẫn thiết lập rõ ràng cho các công cụ phát triển phổ biến. Tuy nhiên, tài liệu của nó chưa chi tiết về resource MCP, prompt và API công cụ, hạn chế khả năng khám phá ngay lập tức. Dù vậy, đây vẫn là một nền tảng vững chắc cho tích hợp AI dựa trên vector.
Có LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ⛔ |
Số Fork | 32 |
Số Star | 139 |
Tổng thể: 4/10
Máy chủ hữu ích cho một nhóm ứng dụng nhất định nhưng sẽ tốt hơn rất nhiều nếu có thêm tài liệu rõ ràng về resource, template prompt và API công cụ để tối đa khả năng tương tác và dễ sử dụng.
Máy chủ Milvus MCP kết nối các trợ lý AI và ứng dụng LLM với cơ sở dữ liệu vector Milvus, cho phép tìm kiếm vector liền mạch, bộ nhớ ngữ cảnh và quản lý dữ liệu cho các quy trình AI nâng cao.
Các trường hợp sử dụng chính gồm tìm kiếm vector, quản lý embedding, bộ nhớ ngữ cảnh cho chatbot, đề xuất do AI hỗ trợ và phân tích dữ liệu thời gian thực sử dụng Milvus trong FlowHunt.
Sử dụng biến môi trường (ví dụ: MILVUS_URI) để lưu trữ thông tin kết nối nhạy cảm, như hướng dẫn trong phần cài đặt cho từng client được hỗ trợ.
Không có template prompt hoặc API công cụ nào được ghi tài liệu rõ ràng. Máy chủ tập trung vào việc cung cấp cầu nối cho các thao tác vector và quản lý embedding.
Đây là nền tảng vững chắc để kết nối LLM với cơ sở dữ liệu vector, có hướng dẫn thiết lập rõ ràng, nhưng sẽ tốt hơn nếu có thêm tài liệu về prompt và API công cụ để dễ phát hiện và tích hợp hơn.
Nâng cao các tác nhân AI của bạn với truy cập liền mạch đến cơ sở dữ liệu vector, cho phép tìm kiếm thông minh, đề xuất và bộ nhớ ngữ cảnh. Tích hợp Máy chủ Milvus MCP với FlowHunt ngay bây giờ!
Máy chủ LSP MCP kết nối các máy chủ Language Server Protocol (LSP) với trợ lý AI, giúp kích hoạt phân tích mã nâng cao, hoàn thành thông minh, chẩn đoán và tự đ...
Máy chủ Aiven MCP kết nối các agent AI của FlowHunt với các dịch vụ đám mây quản lý của Aiven, cho phép tự động khám phá dự án, kiểm kê dịch vụ và quản lý hạ tầ...
Máy chủ Litmus MCP cho phép tích hợp liền mạch giữa các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Litmus Edge để cấu hình, giám sát và quản lý thiết bị công nghiệp. Tận dụn...