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。
読み続けて
Zilliz Skills Breakdown: How AI Agents Master Vector Databases
Zilliz's Milvus Skill (pymilvus, 7 files) and Zilliz Cloud Skill (zilliz-cli, 14 modules) bring vector-DB dev and ops into one Claude Code session.
Announcing VDBBench 1.0: Open-Source VectorDB Benchmarking with Your Real-World Production Workloads
Discover VDBBench 1.0, an open-source tool for benchmarking vector databases with real-world production data, streaming ingestion, and concurrent workloads.
Introducing DeepSearcher: A Local Open Source Deep Research
In contrast to OpenAI’s Deep Research, this example ran locally, using only open-source models and tools like Milvus and LangChain.