Каталог MCP
zilliztech/mcp-server-milvus

zilliztech/mcp-server-milvus

MCP-сервер для векторной базы Milvus. Предоставляет LLM-приложениям векторный и гибридный поиск, управление коллекциями, операции с данными. Полезен разработчикам, интегрирующим AI с Claude Desktop...

README

Инструменты и схема сервера

Версии

Установить сервер

MCP Server for Milvus

The Model Context Protocol (MCP) is an open protocol that enables seamless integration between LLM applications and external data sources and tools. Whether you're building an AI-powered IDE, enhancing a chat interface, or creating custom AI workflows, MCP provides a standardized way to connect LLMs with the context they need.

This repository contains a MCP server that provides access to Milvus vector database functionality.

MCP with Milvus

Prerequisites

Before using this MCP server, ensure you have:

Python 3.10 or higher
A running Milvus instance (local or remote)
uv installed (recommended for running the server)

Usage

The recommended way to use this MCP server is to run it directly with uv without installation. This is how both Claude Desktop and Cursor are configured to use it in the examples below.

If you want to clone the repository:

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

Then you can run the server directly:

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

У этого сервера пока нет списка инструментов.

Github Сайт сервера

Конфиг для установки сервера

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

FAQ

Для чего этот сервер?

Этот MCP-сервер соединяет AI-ассистентов с векторной базой данных Milvus. Он решает проблему отсутствия у LLM доступа к векторным хранилищам: теперь языковые модели могут искать похожие векторы, извлекать релевантные документы и управлять коллекциями прямо в диалоге. Сервер даёт AI-инструментам вроде Claude Desktop или Cursor контекстную память и доступ к неструктурированным данным без ручного программирования.

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #154
Звезд на Github: 243
Форков на Github: 70
Язык реализации: Python
Лицензия: Apache-2.0
Официальный сервер: Да
Дата обновления данных: 10.09 в 23:14
Идентификатор: VfC6zmrcykkcpshm
Категории: RAG-системы, Базы данных, Векторные базы данных, ИИ и машинное обучение, Поиск

Похожие MCP-сервера

Redis MCP

официальный

MCP сервер Redis дает AI-агентам управлять Redis на естественном языке: кэширование, сессии и векторный поиск. Интегрируется с MCP клиентами, упрощает разработку приложений для работы с данными в р...

KashiwaByte/vikingdb-mcp-server

MCP сервер для интеграции с VikingDB, векторной базой данных от ByteDance. Позволяет выполнять вставку данных, семантический поиск и управление коллекциями и индексами. Идеально подходит для AI-приложений, RAG-систем и быстрого векторного поиска.

Chroma MCP

официальный

MCP-сервер для интеграции Chroma (open-source базы эмбеддингов) с LLM. Позволяет создавать коллекции, добавлять документы и выполнять семантический поиск с фильтрацией. Подходит разработчикам, стро...

Manticore MCP

официальный

MCP сервер для Manticore Search: даёт ИИ-ассистентам доступ к базе - SQL-запросы, таблицы и схемы, документация. Работает с Claude, Cursor и другими. Полезен разработчикам, работающим с полнотекстовым и векторным поиском.

vectorize-io/vectorize-mcp-server

официальный

MCP-сервер для интеграции с Vectorize: выполняет векторный поиск по документам, извлекает текст из любых файлов в Markdown и запускает Deep Research. Полезен разработчикам AI-приложений, работающих...

qdrant/mcp-server-qdrant

официальный

MCP инструмент для Qdrant реализует семантическую память с векторным поиском: сохраняет информацию (store) и ищет по смыслу (find). Полезен AI-агентам для долговременного контекста. Поддерживает stdio и SSE.