mcp-server-milvus 項目詳細介紹

項目概述

mcp-server-milvus 是由 Zilliz Tech 開發的一個開源項目，它為 Milvus 向量資料庫提供了 Model Context Protocol (MCP) 伺服器實現。該項目使得LLM應用能夠通過標準化協定無縫集成和訪問Milvus向量資料庫的功能。

核心功能特性

支援的操作工具

該MCP伺服器提供了以下核心工具：

• milvus_text_search: 使用全文搜索功能搜索文檔

  • 參數: collection_name, query_text, limit, output_fields, drop_ratio

• milvus_vector_search: 在集合上執行向量相似性搜索

  • 參數: collection_name, vector, vector_field, limit, output_fields, metric_type

• milvus_query: 使用過濾表達式查詢集合

  • 參數: collection_name, filter_expr, output_fields, limit

• milvus_list_collections: 列出資料庫中的所有集合

• milvus_create_collection: 創建具有指定模式的新集合

  • 參數: collection_name, collection_schema, index_params

• milvus_load_collection: 將集合加載到記憶體中進行搜索和查詢

  • 參數: collection_name, replica_number

• milvus_release_collection: 從記憶體中釋放集合

  • 參數: collection_name

• milvus_insert_data: 向集合中插入數據

  • 參數: collection_name, data

• milvus_delete_entities: 基於過濾表達式從集合中刪除實體

  • 參數: collection_name, filter_expr

系統要求

• Python 3.10 或更高版本
• 運行中的 Milvus 實例（本地或遠端）
• uv 工具（推薦用於運行伺服器）

安裝和配置

克隆項目

git clone https://github.com/zilliztech/mcp-server-milvus.git
cd mcp-server-milvus

直接運行伺服器

推薦的方式是使用 uv 直接運行伺服器，無需安裝：

uv run src/mcp_server_milvus/server.py --milvus-uri http://localhost:19530

或者通過設置 .env 檔案中的環境變數：

uv run src/mcp_server_milvus/server.py

支援的客戶端應用

該MCP伺服器可以與多種支援Model Context Protocol的LLM應用程式配合使用：

Claude Desktop 集成

1. 安裝 Claude Desktop
2. 配置 claude_desktop_config.json 檔案：

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

Cursor 編輯器集成

Cursor 支援兩種配置方式：

方式一：通過GUI配置

1. 進入 Cursor Settings > Features > MCP
2. 點擊 "+ Add New MCP Server" 按鈕
3. 填寫表單：
   • Type: 選擇 stdio
   • Name: milvus
   • Command: /PATH/TO/uv --directory /path/to/mcp-server-milvus/src/mcp_server_milvus run server.py --milvus-uri http://127.0.0.1:19530

方式二：配置文件

創建 .cursor/mcp.json 檔案：

{
  "mcpServers": {
    "milvus": {
      "command": "/PATH/TO/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-server-milvus/src/mcp_server_milvus",
        "run",
        "server.py",
        "--milvus-uri",
        "http://127.0.0.1:19530"
      ]
    }
  }
}

環境變數配置

• MILVUS_URI: Milvus 伺服器 URI（可替代 --milvus-uri 參數）
• MILVUS_TOKEN: 可選的認證令牌
• MILVUS_DB: 資料庫名稱（默認為 "default"）

使用示例

在 Claude Desktop 中的使用

用戶可以通過自然語言與 Milvus 資料庫交互：

查詢集合列表：

What are the collections I have in my Milvus DB?

搜索文檔：

Find documents in my text_collection that mention "machine learning"

在 Cursor 中的使用

創建新集合：

Create a new collection called 'articles' in Milvus with fields for title (string), content (string), and a vector field (128 dimensions)

故障排除

連接問題

• 驗證 Milvus 實例正在運行
• 檢查 URI 配置是否正確
• 確保防火牆規則不會阻止連接
• 嘗試使用 127.0.0.1 而不是 localhost

認證問題

• 驗證 MILVUS_TOKEN 是否正確
• 檢查 Milvus 實例是否需要認證
• 確保具有執行操作的正確權限

技術架構

該項目基於 Python 開發，採用了現代化的開發工具鏈：

• 使用 uv 作為包管理和運行工具
• 遵循 MCP 標準協定規範
• 提供完整的 Milvus 資料庫操作封裝
• 支援多種 AI 應用客戶端

應用場景

該項目主要適用於以下場景：

• AI 驅動的程式碼編輯器增強
• 聊天介面的上下文增強
• 自定義 AI 工作流構建
• 向量資料庫與 LLM 的集成
• 語義搜索和 RAG（檢索增強生成）應用

通過 mcp-server-milvus，開發者可以輕鬆地將 Milvus 向量資料庫的強大功能集成到各種 AI 應用中，為用戶提供更智能、更準確的交互體驗。