Zilliz CloudがClaude Codeに登場しました

AIアプリ構築の新しいコンソールはターミナル

過去10年間、開発者向けインフラ製品はUIという戦場で競い合ってきました。より洗練されたダッシュボード。よりスムーズなオンボーディングウィザード。より優れたデータ可視化。人間が主要なインターフェースだった時代には、それは理にかなっていました。

しかし今、AIコーディングエージェント — Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot — は、開発者が生産的な時間の大半を過ごす環境になっています。ブラウザのタブをクリックして回るのではありません。Webコンソールにコンテキストスイッチするのでもありません。自分の意図を理解するAIとともに、フロー状態のまま、ターミナルセッション内で作業するのです。

インフラにとっての意味合いは非常に大きいです。未来は、より優れたWebダッシュボードを持つのが誰かによって決まるのではありません。開発者のAIワークフローに最も自然に統合できるのが誰かによって決まるのです。

だからこそ、私たちはClaude Code向けZilliz Cloud Pluginを構築しました。

Claude Code向けZilliz Cloud Pluginのご紹介

公式のZilliz Cloud Pluginが、Claude Code Plugin Marketplaceで利用可能になりました。これは、Zilliz Cloudの全機能 — クラスター管理、コレクション操作、ベクトル検索、RBAC、バックアップ、可観測性 — を、自然言語の会話としてClaude Codeターミナルに直接もたらします。

一度インストールするだけです。あとは、すでに作業している場所で、必要なことを平易な英語で説明するだけです。

• "product_embeddingsという名前で1536次元、コサイン類似度向けに最適化されたHNSWインデックスを持つ新しいコレクションを作成して。"
• "このベクトルでテストクエリを実行し、メタデータ付きで上位5件の結果を表示して。"
• "今、本番クラスターのメモリ使用量はどれくらい？"

Claude Codeはあなたの意図を正確なCLIコマンドに変換し、それらを実行し、構造化された結果を返します — ターミナルを一度も離れることなく。データベースとコードは今や、同じワークスペース内で同じペースで進化します。

Zilliz Cloud Pluginでできること

機能	できること
クラスター管理	AWS、GCP、Azureにまたがるクラスターの作成、スケール、停止、再開、監視
コレクション操作	自然言語のフィールド定義で、コレクションの作成、スキーマ定義、インデックス管理
ベクトル検索	類似度クエリ、ハイブリッドな密ベクトル・疎ベクトル検索、マルチベクトルクエリを直接実行
データ操作	別のクライアントに切り替えることなく、データの挿入、アップサート、削除、一括ロード
RBACとセキュリティ	同じセッションからロール、ユーザー、アクセス制御ポリシーを管理
バックアップと復旧	必要に応じてバックアップのトリガー、スナップショット一覧表示、コレクションの復元
可観測性	メモリプレッシャー、スループット統計、インデックスの健全性をリアルタイムでクエリ
さらに多数！

Claude CodeからZilliz Cloudを始める

要件:

• Python 3.10+

• Zilliz Cloudアカウント（お持ちでない場合は、こちらから無料でサインアップしてください）

Claude Code marketplaceからインストール:

/plugin install zilliz@zilliztech/zilliz-plugin

またはmarketplace経由で追加:

/plugin marketplace add zilliztech/zilliz-plugin

次に、ガイド付きクイックスタートを実行します。

/zilliz:quickstart

クイックスタートでは、zilliz-cliのインストール、Zilliz Cloudアカウントでの認証、最初のクラスターへの接続までを案内します。数分でターミナルからベクトル検索を実行できるようになります。

AIアプリにZilliz Cloudを選ぶ理由？

Zilliz Cloud は、Milvus を基盤に構築されたフルマネージドのクラウドサービスです。Milvus は世界で最も広く導入されているオープンソースのベクトルデータベースで、GitHub スター数は 43,000 を超え、10,000 社以上の企業で本番導入されています。オープンソースの基盤に加えて、Zilliz Cloud は本格的な本番環境で実際に求められる機能を追加します。

• 10億規模のパフォーマンス。 セマンティック検索、RAG パイプライン、エージェント型ワークフロー、リアルタイム推薦システムにおいて 10ms 未満の検索を実現。後付けではなく、スケールを前提に設計されています。

• 運用オーバーヘッドゼロ。 レプリケーション、フェイルオーバー、スケーリング、アップグレードは自動的に処理されます。チームは運用チケットではなく、機能の出荷に集中できます。

• AI ワークロード専用に構築。 マルチベクトルクエリ、ハイブリッドな dense-sparse 検索、GPU アクセラレーションによるインデックス作成、高カーディナリティのメタデータフィルタリング — Milvus を開発したチームによって構築されています。

• どこにでもデプロイ可能。 実験向けのサーバーレスクラスター。予測可能なパフォーマンス向けの専用クラスター。AWS、GCP、Azure で利用可能です。

• エンタープライズグレードの信頼性とセキュリティ – 99.95% SLA、SOC 2 Type II および ISO 27001 認証、GDPR 準拠、HIPAA 対応、RBAC、BYOC、リージョン間フェイルオーバー、そして新たに監査ログ。詳細は trust center をご覧ください。

• 柔軟なスケーリングとコスト効率。 ワンクリックデプロイ、サーバーレスのオートスケーリング、従量課金制の価格設定。

• シームレスな移行。 Pinecone、Qdrant、Elasticsearch、PostgreSQL、OpenSearch、AWS S3 vectors、Weaviate、またはオンプレミスの Milvus から移行するための組み込みツール。

会話に参加する

私たちは、埋め込みモデルからベクトルストレージ、検索ロジックまで、AI アプリケーションスタック全体が、一貫性のあるエージェントからアクセス可能なワークフローの中に存在する未来を目指して構築しています。Claude Code 向け Zilliz Cloud Plugin は、その方向への有意義な一歩です。

ぜひ試して、壊して、次に必要なものを教えてください。

Discord、GitHub でお会いしましょう。または、X や LinkedIn で #ZillizCloud を付けてタグ付けしてください。