Milvus MCP服务器集成

“Milvus” MCP服务器能做什么？

Milvus MCP（模型上下文协议）服务器将AI助手和基于LLM的应用与Milvus向量数据库连接。这让语言模型与大规模向量数据之间实现无缝互动，提供标准化的访问、查询和管理Milvus的方式，可直接在AI工作流中实现。开发者通过Milvus MCP服务器，可以将基于Milvus的搜索、检索和数据管理能力直接集成到AI代理、IDE或聊天界面。该服务器支持多种通信模式（stdio和Server-Sent Events），适配不同部署场景和开发环境。通过连接LLM与Milvus，显著增强了AI系统在高维数据上的上下文感知操作能力，释放更丰富、更智能的LLM应用体验。

Prompt模板列表

仓库未提供有关Prompt模板的信息。

资源列表

在现有文档或代码中未明确描述Model Context Protocol的“资源”列表。

工具列表

在现有文档或代码文件（包括server.py）中未记录明确的工具列表或函数名称。

本MCP服务器的应用场景

• 向量搜索集成： 允许开发者利用LLM从Milvus查询和检索相关文档或数据点，提升AI应用的上下文搜索能力。
• 嵌入管理： 让LLM和代理能够在Milvus中存储和管理向量嵌入，支持先进的语义搜索流程。
• 聊天机器人上下文记忆： 帮助聊天机器人或AI助手通过将对话数据以向量形式存储在Milvus，实现长期记忆和后续检索。
• 数据分析与推荐： 让AI驱动的推荐系统可以让LLM对Milvus中存储的大数据集进行相似性搜索。
• 实时数据访问： 支持需要实时访问高维数据进行分析、模式识别或异常检测的AI代理。

搭建方法

Windsurf

1. 确保已安装Python 3.10+并运行Milvus实例。
2. 克隆仓库：
   git clone https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus.git
3. 运行服务器：
   uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
4. 在Windsurf配置中添加MCP服务器：

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

5. 保存并重启Windsurf，在界面中验证连接。

API密钥安全：
如需敏感信息，请使用环境变量：

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

Claude

1. 安装依赖：Python 3.10+、Milvus及uv。
2. 按上文描述克隆并启动服务器。
3. 在Claude设置中添加MCP服务器配置：

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

4. 保存并重启Claude，确认Milvus MCP在可用工具列表中。

安全凭据同样通过环境变量设置。

Cursor

1. 安装Python 3.10+、Milvus及uv。
2. 克隆仓库并运行：
   uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530
3. 在Cursor配置中添加：

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

4. 重启Cursor并验证设置。

API密钥安全：
如上所示使用环境变量。

Cline

1. 安装前置条件：Python 3.10+、Milvus、uv。
2. 克隆仓库并启动服务器。
3. 编辑Cline配置，添加如下内容：

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

4. 保存配置并重启Cline。

设置环境变量：

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

在流程中如何使用本MCP

在FlowHunt中使用MCP

要将MCP服务器集成进FlowHunt工作流，首先在你的流程中添加MCP组件，并将其与AI代理连接：

点击MCP组件以打开配置面板。在系统MCP配置部分，使用如下JSON格式填写你的MCP服务器信息：

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

配置完成后，AI代理即可将此MCP作为工具，访问其全部功能。请记得将"milvus-mcp"替换为你实际的MCP服务器名称，并将URL替换为你自己的MCP服务器地址。

概览

Roots支持： 未提及
采样支持： 未提及

我们的看法

Milvus MCP服务器是一个实用且专注的桥梁，帮助LLM与Milvus集成，且为主流开发工具提供了清晰搭建指南。不过，其文档对于MCP资源、Prompt及可用工具API等细节描述不足，影响了开箱即用的可发现性。总体来看，它为基于向量的AI集成提供了坚实基础。

MCP评分

总体评分：4/10
该服务器在其细分领域非常有用，但如果能补充更明确的资源、Prompt模板及工具API文档，将极大提升互操作性与易用性。